영국의 세계 4대 회계법인·컨설팅펌인 딜로이트는 24.1월~2월, 호주(99명), 프랑스(131명), 독일(150명), 인도(200명), 영국(200명), 미국(1,202명) 6개국의 1,982명의 비즈니스 리더를 대상으로 1차 설문조사, 2차 심층 인터뷰한 결과를 발표했다.

조사에 포함된 산업 분야는 소비자(Consumer), 에너지/자원/소비재(Energy, Resources & Industrials), 금융(Financial Services), 생명 과학/헬스케어(Life Sciences & Health Care), 기술/미디어/통신(Technology, Media & Telecom), 정부/공공 서비스(Government & Public Services) 등 6개다. 응답자는 생성형 AI를 도입, 운영하기 위한 의사결정에 관련된 고위급 임원들이다.

조사 결과, 기업들이 생성형 AI의 잠재력을 현실화하기 위한 작업에 착수했으며, 구체적인 성과를 요구하고 있다. 생성형 AI를 성공적으로 자리매김하려면 전략, 프로세스, 인력, 데이터 등 모든 영역에서 생기는 과제를 해결해야 한다. 특히 생성형 AI에 대한 신뢰성 향상과 인력 재조정이 가장 중요한 과제로 꼽힌다. 아래는 4가지 영역에 대한 분석 결과다.

가치 창출(Value creation) (이미지=딜로이트)

▲ 가치 창출(Value creation)

ㅣ 기대했던 효과를 이미 ‘많이’ 또는 ‘매우 많이’ 달성했다고 응답한 기업의 비율은 18%~36% 수준이다.

ㅣ 생성형 AI 전문성이 ‘높음’ 또는 ‘매우 높음’이라고 응답한 조직은 생성형 AI를 훨씬 더 공격적으로 활용하고 있고, 다른 조직보다 훨씬 더 큰 효과를 얻고 있다.

ㅣ 생성형 AI로 절감된 비용은 혁신(45%)과 운영 개선(43%)에 재투자할 계획이다.

도입 확대(Scaling up) (이미지=딜로이트)

▲ 도입 확대(Scaling up)

ㅣ 리더들은 생성형 AI 도입 확대가 필수적이라고 답했다. 도입 확대 단계는 생성형 AI의 잠재적 이점이 실현되는 시기인 동시에 잠재적 이슈가 장벽으로 작용하는 시기다.

ㅣ 잠재적 이슈로는 데이터 보안 및 품질, 생성형 AI 결과물의 설명 가능성, 생성형 AI에 대한 직원들의 불신 또는 친숙함 부족 등이 있었다.

ㅣ 승인된 생성형 AI 툴 및 애플리케이션에 대한 직원들의 접근성은 매우 낮은 수준이다. 조사 대상 기업의 46%가 직원의 20% 이하에게 접근 권한을 주었다.

신뢰 구축(Building trust) (이미지=딜로이트)

▲ 신뢰 구축(Building trust)

ㅣ 신뢰 부족은 생성형 AI의 대규모 도입 및 활용을 가로막는 주요인이었다. 신뢰 구축을 위해 (1) 생성형 AI 결과물의 품질과 신뢰성, (2) 생성형 AI가 직원을 대체하지 않고 업무를 수월하게 해줄 것이라는 확신을 해야 했다.

ㅣ 실험과 개념증명 단계에서 생성형 AI를 도입하는 것은 신뢰 구축과 관련이 없었다. 응답자의 60%는 도입의 신속함과 위험 관리를 효과적으로 수행하고 있다고 답했다. 많은 기업이 현재 생성형 AI 관련 안전장치 구축에 상당한 시간과 노력을 투자하고 있다.

ㅣ 생성형 AI 전문성 수준이 ‘높음’ 또는 ‘매우 높음’이라고 답한 조직은 다양한 영역에서 생성형 AI에 대한 신뢰 구축의 중요성을 인식하고 있었으며, 다른 기업보다 훨씬 더 많은 개선 프로세스를 구축하고 있다.

인력 재조정(Evolving the workforce) (이미지=딜로이트)

▲ 인력 재조정(Evolving the workforce)

ㅣ 75%의 기업은 2년 이내에 생성형 AI가 기업의 인재 전략에 영향을 줄 것으로 예상했다. 생성형 AI 전문성 수준이 ‘매우 높음’이라고 답한 조직의 32%는 이미 관련 전략을 구사하고 있다.

ㅣ 생성형 AI가 가장 큰 영향을 미칠 것으로 예상되는 인재 전략은 업무 프로세스 재설계(48%)와 업스킬링/리스킬링(47%)이다.

ㅣ 데이터 분석, 비판적 사고, 창의성, 유연성과 같은 직능의 가치는 높이지만 다른 직능의 가치는 떨어뜨릴 것으로 예상됐다.

ㅣ 단기적으로는 생성형 AI와 데이터 전문 지식에 대한 수요가 증가함에 따라, 생성형 AI 때문에 인력이 감소할 것(22%)이라는 응답보다 증가할 것(39%)이라는 응답이 더 많았다.

업스킬링과 리스킬링의 관계(이미지=Everest Global, Inc.)

△ 업스킬링, 리스킬링

ㅣ 업스킬링(Upskilling)은 지금 하는 업무에서 더 광범위하거나 복잡한 역할을 수행하기 위해 스킬을 향상하는 것이다.

ㅣ 리스킬링(Reskilling)은 지금과는 다른 업무에서 새로운 역할을 수행하기 위해 새로운 스킬을 익히는 것이다.

ㅣ 대부분 기업이 리스킬링과 업스킬링을 동시에 활용하고 있다.