“경영진, 생성형AI 관심 줄었다”...관심에서 활용 단계로 넘어가
‘기업의 생성형AI 사용 현황 2024년 3분기’
생성형 AI 프로젝트를 빠르게 선정하고 확장하는 것이 중요한 목표로 나타났지만, 대다수 응답자(68%)는 조직 내 생성형 AI 실험 중 30% 이하만이 비즈니스에 적용돼 실질적인 활용 단계로 전환됐다고 밝혔다. 또한, 생성형 AI 이니셔티브 확장에 있어 응답자들은 기술 인프라(45%)와 데이터 관리(41%)는 준비가 잘 되어 있다고 평가한 반면, 전략(37%), 리스크 및 거버넌스(23%), 인재(20%)에 대한 준비는 부족하다고 응답했다.
비용은 생성형 AI 이니셔티브에 대한 의사 결정의 핵심 요소로 지목됐다. 딜로이트는 생성형 AI 투자의 가치를 완전히 이해하기 위해 재무 및 비재무 측정 지표를 종합적으로 활용할 필요가 있다고 강조했다.
공개된 대규모 언어 모델(LLM)과 퍼블릭 데이터를 활용해 효율성과 생산성을 높이는 것이 더 일반화될 전망이며, 기업들은 기본에 충실하면서 변화에 대한 적응성을 강화해야 한다. 또 고품질 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 데이터 기반을 개선하고, B2B 파트너, 데이터 최종 사용자, 타사 데이터 제공업체 등과의 협력을 강화해 데이터를 촉매제로 활용하는 것이 중요하다고 보고서는 지적했다. 나아가 생성형 AI 기술이 발전하면서 지나치게 낙관적인 투자가 증가할 가능성이 있는 만큼, 성과를 더욱 엄격하게 측정하는 것이 필수적이다.
김진숙 한국 딜로이트 그룹 리스크 자문 부문 파트너는 “생성형 AI 이니셔티브를 통해 지속적인 가치를 창출해야 하며, 이를 위해 데이터와 거버넌스, 리스크, 규정 준수 등에서 조직의 AI 가치 창출이 더 절실해졌다”면서 “이번 리포트를 통해 조직들이 생성형 AI 이니셔티브의 실질적 활용에 대한 의미 있는 인사이트를 얻어가길 바란다”고 말했다.
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