미국의 소프트웨어 기업인 부미(Boomi)와 미국의 과학기술 전문지인 ‘MIT 테크놀로지 리뷰 인사이트(MIT Technology Review Insights)’가 24.8.6일, ‘인공지능 전략 수립을 위한 플레이북(A Playbook for Crafting AI Strategy)’ 보고서를 발표했다.
24.3월 북미(조사 대상의 31%), 유럽/중동/아프리카(25%), 아시아 태평양(26%), 중남미(18%) 지역에서, 수익(annual revenue) 10억 달러(1조 3,800억 원) 이상인 기업(73%)과 100억 달러(13조 8,000억 원) 이상인 기업(34%)의 최고 경영진(C-suite) 205명을 대상으로 조사한 결과이다.
△ MIT 테크놀로지 리뷰 인사이트(MIT Technology Review Insights)
ㅣ 미국의 매사추세츠 공과대학교(Massachusetts Institute of Technology, MIT)에서 발행하는 과학기술 전문지이다
ㅣ 매년 기업 관련 '50 Smartest Companies', 사람 관련 'Innovators Under 35', 기술 관련 '10 Breakthrough Technologies' 등 과학기술 관련 순위를 발표하고 있다.
ㅣ 삼성, LG, 네이버 라인(Line), 쿠팡 등이 ‘50 Smartest Companies’에 선정된 바 있다.
ㅣ 10 Breakthrough Technologies 2024
모든 것을 위한 인공지능(Artificial Intelligence for everything)
최초의 유전자 편집 치료제(The first gene editing treatment)
히트펌프(Heat Pumps)
트위터 킬러(Twitter Killers)
지열발전 시스템(Improved Geothermal Systems)
체중 감량 약물(Medications to lose weight)
칩렛(Chiplets)
초고효율 태양전지(Super-Efficient Solar Cells)
애플 비전 프로(Apple Vision Pro)
엑사급 컴퓨터(Exascale Computers)
영국의 세계 4대 회계법인/컨설팅 기업인 PwC는 17년 ‘AI의 진정한 가치와 활용(What’s the real value of AI for your business and how can you capitalise?)’ 보고서에서 AI가 2030년까지 전 세계 GDP 15조 7,000억 달러(2경 1,600조 원) 창출에 기여할 것으로 예측했다.
* AI could contribute up to $15.7 trillion to the global economy in 2030, more than the current output of China and India combined.
하지만 조사 결과, 아직 파일럿 프로젝트(Pilot Project)를 넘어 확장된 사례는 거의 없는 것으로 나타났다. 아울러 미국의 월 스트리트 저널(The Wall Street Journal)은 24.4.7일 기사에서, 미국 기업의 5.4%만이 제품/서비스 생산에 AI를 활용하고 있다고 보도했다.
* U.S. Census Bureau data released in March found only an estimated 5.4% of businesses use AI of any type to produce goods or services.
△ 파일럿 프로젝트(Pilot Project)
ㅣ 새로운 것의 본격적인 실행 여부를 결정하기 위해, 소규모 실행을 통해 시간(time), 비용(cost), 편익(benefit), 위험(risk) 등을 미리 살펴보는 것이다. Pilot study, Pilot test, Pilot experiment 등 다양한 용어로 사용된다.
ㅣ PoC(Proof of Concept, 개념 증명), PoV(Proof of Value, 가치 증명) 등 여러 가지 방법으로 이루어진다.
개념 증명(PoC)은 새로운 기술이나 개념의 실행 가능성과 효과성을 미리 검증해 보는 것이다.
가치 증명(PoV)은 개념 증명(PoC)이 검증된 이후에, 경제성/수익성과 시장성을 검증해 보는 것이다.
‘인공지능 전략 수립을 위한 플레이북’ 보고서는 AI 활용 트렌드를 조사하여 기업의 AI 전략 수립에 시사점을 제시하고 있다.
조사 대상 기업의 95%가 이미 AI를 사용하고 있으며, 99%가 앞으로도 계속 사용할 것이라 응답했다. 하지만 현재까지 파일럿 프로젝트를 넘어서서 적용한 기업은 거의 없으며, 76%의 기업이 1~3개의 사례에만 AI를 사용한 것으로 나타났다.
22~23년, AI 투자는 소폭 증가하였지만 24년에는 대폭 증가할 전망이다. 응답자의 90%가 데이터를 활용할 수 있는 상태로 만드는 데이터 준비성(AI/Data Readiness) 부문에 투자가 증가할 것으로 예상했기 때문이다. 응답자의 41%는 투자가 10~24% 증가할 것으로, 응답자의 37%는 투자가 25~49% 증가할 것이라 응답했다.
데이터 유동성(Data liquidity)은 AI 활용을 위한 가장 중요한 속성이다. 다양한 소스의 데이터에 액세스해서(seamlessly access) 결합하고(combine), 분석하는(analyze) 데이터 유동성이 있어야 AI를 효과적으로 활용할 수 있다.
응답자의 49%가 AI 활용을 방해하는 가장 큰 장애요인으로 데이터 품질(Data quality)을 꼽았다. 특히 수익 100억 달러(13조 8,000억 원) 이상인 기업은 데이터 인프라(Legacy IT infrastructure)와 데이터 품질 모두를 장애요인으로 꼽아, 빅데이터를 다루는 대규모 조직일수록 문제가 더 심각할 수 있음을 시사한다.
△ 레거시 IT 인프라(Legacy IT infrastructure)
ㅣ 레거시(Legacy)란 과거의 유산이란 뜻이다. 레거시 IT 인프라는 과거의 유산처럼 오래되었지만, 여전히 사용 중인 IT 시스템을 말한다.
ㅣ 오래된 기술을 기반으로 운영되기 때문에 유지보수 편의성, 유연성, 확장성, 보안성이 상대적으로 낮지만, 최신 시스템으로 전환하는데 적절한 솔루션, 시간, 비용이 필요하여 울며 겨자 먹기로 사용하는 경우가 대부분이다.
ㅣ Internet Explorer, Windows XP처럼 더 이상 업데이트가 지원되지 않는 운영 체제에 기반한 IT 시스템을 예로 들 수 있다.
응답자의 98%가 선도적 AI 활용 기업이 되는 것보다, 보안을 유지하여 안전하게 AI를 활용하는 기업이 되겠다고 응답했다. 특히 수익 100억 달러(13조 8,000억 원) 이상인 기업은 100%라고 응답해, 기업 규모가 커질수록 속도보다 안전성과 보안성을 더 중시하고 있음을 시사한다. 여기서 안전성과 보안성이란 법적 규제(AI regulation), 거버넌스(Governance), 보안(Security), 개인정보 보호(Privacy) 등을 의미한다.
부미의 CTO 매트 맥라티(Matt McLarty)는 “AI 활용을 늦추는 가장 큰 걸림돌은 어디서부터 시작해야 할지 모른다는 점”이라며 “AI에서 가치를 얻기 위해 AI를 만드는 전문가가 될 필요는 없다. 조직이 AI의 잠재력을 활용하고자 할 때 이 보고서가 길잡이가 되어줄 것”이라고 말했다.