AI 비서 썼더니…M365 코파일럿 이용자 70% "생산성 향상"
정보검색·서류작성 등 속도 빨라
회의 내용 숙지 시간 25% 단축
응답자 77% "무료 점심 대신
코파일럿 서비스 이용하겠다"
기업 "AI 투자 수익환수 14개월"
UAE 은행, KPMG·美 병원 등
코파일럿 활용해 각종 업무 수행
지난해 마이크로소프트(MS) 협력사인 오픈AI가 ‘챗GPT’를 공개하면서 “생성형 인공지능(AI)이 업무 생산성을 얼마나 끌어올릴 것인가”에 관심이 모아졌다. 생성 AI 도입의 필요성엔 많은 기업이 동의했지만 그 효과가 어떠한지, 실제 수익화는 어떻게 나타날지를 검증하기란 쉽지 않았다.
MS가 생성 AI의 업무 기여 정도에 대한 구체적인 답을 내놨다. 생성 AI를 사무 현장에서 적용한 이들을 대상으로 한 설문조사를 결과를 공개했다. 생성 AI 챗봇과 MS의 업무용 프로그램을 결합한 ‘마이크로소프트 365(M365) 코파일럿’ 이용자 중 70%가 “생산성이 더 높아졌다”고 답했다.
○무료 점심 대신 코파일럿 택한다 ‘77%’
MS는 지난달 15일 미국 시애틀에서 연 콘퍼런스 행사인 ‘마이크로소프트 이그나이트 2023’에서 코파일럿의 업무 혁신 대한 설문조사 결과를 담은 업무동향지표를 공개했다. 코파일럿은 MS가 공급하고 있는 챗봇 형태의 AI 비서다. 지난달 1일 MS는 이 AI 기술을 파워포인트, 엑셀, 워드, 아웃룩, 팀즈, 비즈니스챗 등 각종 오피스 프로그램에 넣은 서비스인 엔터프라이즈용(기업용) ‘M365 코파일럿’도 출시했다. 이 서비스를 적용하면 생성 AI가 이메일, 문서, 회의 내용 등을 요약해주거나 워드, 엑셀 등의 문서를 PPT 양식으로 바꿔준다. 흩어져 있는 정보들을 검색하거나 문서 초안을 짜는 데도 AI의 도움을 받을 수 있다.
MS가 발표한 업무동향지표에 따르면 코파일럿을 업무에 적용한 이들의 70%가 생산성 향상을 경험한 것으로 집계됐다. 정보 검색, 서류 작성, 회의 내용 요약 등의 작업을 수행하는 속도는 평균 29% 빨라졌다. 특히 코파일럿 이용자가 놓친 회의를 따라잡아 내용을 숙지하는 데 걸리는 시간은 기존 대비 4분의 1 수준으로 줄었다. 전체 응답자의 77%는 “코파일럿 적용 이전으로 돌아가고 싶지 않다”고 답했다.
MS는 코파일럿과 무료 점심식사 기회를 비교시키기도 했다. MS는 코파일럿 이용자에게 회사에서 코파일럿 서비스와 주 1회 10달러 상당의 무료 점심식사 중 하나를 제공한다면 무엇을 선택하겠냐고 물었다. 이에 응답자 중 77%가 코파일럿을 골랐다. 월 40달러 수준의 무료 점심 대신 코파일럿에 더 높은 가치를 부여한 응답자가 4분의 3을 웃돌았다. 심지어 응답자 중 30%는 코파일럿 서비스 제공 여부가 취업·이직 시 회사 선택에 영향을 미칠 것이라고 답했다. 기업들의 생성 AI 적용이 생산성 향상을 위한 선택이 아니라 우수 인재 확보를 위한 필수 요건이 될 수 있다는 얘기다.
○AI 투자로 수익 실현에 14개월 걸려
MS는 AI 비서로 생산성을 높인 사례들도 소개했다. 아랍에미리트에 본사를 둔 에미레이트NBD은행은 M365 코파일럿을 적용해 각종 반복 업무를 자동화하고 의사 결정 과정을 효율화했다. 스위스와 네덜란드에 본사를 두고 있는 회계법인인 KPMG는 윤리적이고 신뢰할 수 있는 데이터를 구축하는 데 M365 코파일럿을 활용하고 있다. 미국 병원인 메이요클리닉도 병원 행정 업무, 의료 일정 관리, 문서 기록 등에 이 AI 비서를 적용했다.
MS는 기업들의 AI 적용 현황도 조사했다. IDC에 의뢰해 전 세계 기업별 임원급 인사 2100여 명을 대상으로 진행한 설문조사에 따르면 응답자의 71%가 “자신의 회사가 업무에 AI를 쓰고 있다”고 답했다. AI를 업무에 적용하는 데 걸린 기간은 92%가 “1년 이내”라고 했다. AI 투자가 수익으로 돌아오는 데 걸린 기간은 평균 14개월이었다. 응답자가 속한 기업들은 AI에 1달러를 투자했을 때 수익으로 평균 3.5달러를 거두는 것으로 집계됐다.
AI 도입 과정에서 기업들이 겪는 어려움도 조사 항목에 있었다. 전체 응답자 중 52%가 숙련된 기술자가 부족하다는 점을 난관으로 꼽았다. 비용(28%), 데이터 보안 및 지식재산권(IP) 침해 우려(28%), AI 관련 지배구조(거버넌스) 및 위험관리 체계 미비(26%) 등도 장애 요소로 꼽혔다.
이주현 기자 deep@hankyung.com
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