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기업의 생성형 AI 사용 현황

2024년 연말 생성형 AI 보고서

생성형 AI와 관련된 투자, 성공 사례 및 도전 과제들을 추적하는 딜로이트 AI 연구소(Deloitte AI Institute)의 설문조사 시리즈에서 4분기 결과를 포함한 2024년 전체 결과를 살펴보세요.

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새로운 미래 창조

2024년 기업의 생성형 AI 사용 현황 시리즈의 4분기 분석에 따르면, 생성형 AI가 아무리 빨리 발전하더라도 조직의 변화 또한 혁신 속도에 맞춰 상당히 빠르게 일어난다는 것을 알 수 있습니다. AI 투자에 대한 ROI는 고무적이지만, 규제와 리스크가 커지고 있으며, 에이전틱 AI의 활용 사례가 증가하고 있는 상황입니다. 이러한 과정 속에서 기업은 가치 창출 과정에서 나름의 속도를 조절해 가며 지속적인 추진력을 보이고 있습니다.

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지난 분기들의 결과를 지금 확인하고, 추후 업데이트될 내용도 기대해 주세요.​

4분기: 2024년 7월 - 9월

2024년 동안 조직들이 얼마나 발전했는지, 그리고 2025년에 나아가고 있는 방향성을 확인해 보세요.

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3분기: 5월-6월. 2024

시리즈의 3분기 에디션인 "잠재력에서 성과 실현으로"에서는 도입 확장에 중요한 두 가지 영역인 데이터 및 거버넌스, 위험 및 규정 준수에 중점을 두고 조직이 과제를 탐색하고 가치를 측정하는 방법을 보여줍니다

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2분기: 1월-2월 2024

이제 파일럿 실험 및 개념 증명 단계에서 대규모 배포로 넘어가야 할 때입니다. '생성형 AI 제대로 알기(Getting Real about Generative AI)' 시리즈의 2분기 보고서에서는 기업들이 AI의 잠재력을 현실로 만드는 작업에 대한 진행 현황에 대해 살펴봅니다.

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1분기: 10월-12월 2023

1분기 보고서에서 우리는 생성형 AI에 대한 기대치가 여전히 높지만, 많은 리더가 위험을 관리하면서 가치를 빠르게 실현해야 한다는 압박을 느끼고 있음을 발견했습니다. 가장 큰 우려 사항은 거버넌스, 인재 및 경제적 불평등의 잠재력입니다.

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2024년을 돌아보며

전체적으로 'Now decides next' 시리즈는 생성형 AI의 혁신이 한 해 동안 어떻게 진화해 왔는지에 대해 조명합니다. 이전의 혁신적인 기술과 마찬가지로, AI에 대한 초기 단계에서의 열광은 이제 긍정적 실용주의의 사고방식으로 바뀌고 있습니다.

ROI 달성을 위한 속도 설정

변화에 대한 속도 조절 생성형 AI는 놀라운 속도로 발전하고 있지만, 대부분의 조직은 AI를 통한 ROI 달성을 위해 자체적인 속도를 설정하고 있습니다.

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규제 및 리스크에 대한 집중 조명

장벽의 진화 변화의 불균형한 속도는 규제와 리스크에 주목하게 만들었으며, 이는 개발과 배포의 주요 장애물로 떠오르면서 1분기에서 4분기까지 10% 포인트 증가했습니다.

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주요 활용 사례 확장 적용

IT 관련 분야는 가장 발전된 이니셔티브를 가진 부서인 것으로 나타났으며, 오퍼레이션, 마케팅, 고객 서비스 및 사이버 보안이 그 뒤를 이었습니다.

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경쟁력 있는 차별화

기업들은 핵심적인 비즈니스 가치에 집중하고 있습니다. 조직들이 업계 성공에 중요한 분야에 깊이 있는 도입을 집중하면서 전략적인 변화가 나타나고 있습니다.

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치어리더에서 옹호자로

C-레벨은 생성형 AI 투자에 대해 더 장밋빛 견해를 표명하고 장벽을 해결하는 것이 얼마나 쉬운지에 대해서도 언급합니다. 이러한 열정을 확장의 장애물을 제거하는 데 집중하는 것이 중요합니다.

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생성형 AI에서 에이전틱 AI로

에이전틱 AI 시대가 열리고 있습니다. 에이전틱 AI는 생성형 AI의 잠재력을 완전히 실현할 수 있는 혁신적인 돌파구로 관심을 끌고 있지만, 만병통치약은 아니며 생성형 AI가 직면한 모든 광범위한 도전 과제는 여전히 존재합니다.

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생성형 AI 보고서에서 인사이트 살펴보기

2024 시리즈의 마지막 편에서는 다양한 산업의 리더들에게 생성형 AI 투자, 확장 및 가치 실현에 관한 몇 가지 핵심 질문을 던집니다.

생성형 AI의 파일럿 현황은 어떨까요?

흥분은 여전히 높지만 긍정적인 실용주의의 감정으로 진화했습니다. 더 많은 조직이 올해 초보다 더 많은 예산을 GenAI에 투자하고 있지만 노력을 집중하고 시간을 할애하고 있습니다: 대부분은 20개 이하의 실험 또는 개념 증명(PoC)을 추구하고 있으며, 3분의 2 이상은 향후 3개월에서 6개월 이내에 실험의 30% 이하가 완전히 확장될 것이라고 말했습니다.
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가장 발전된 이니셔티브는 IT(28%), 오퍼레이션(11%), 마케팅(10%), 고객 서비스(8%)를 대상으로 하지만, 이러한 분포는 산업별로 차이를 보이며 경쟁적 차별화로의 전환을 시사하고 있습니다. IT를 제외한 대부분의 조직들은 산업 내에서 성공에 필수적인 직무에 배포를 집중하고 있습니다.
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거의 모든 조직이 가장 발전된 이니셔티브에서 생성형 AI를 통해 측정 가능한 ROI를 보고하고 있으며, 20%는 30%이상의 ROI를 보고했습니다. 대부분(74%)의 조직은 가장 발전된 이니셔티브가 ROI 기대치를 충족하거나 초과한다고 보고했습니다. 사이버 보안 이니셔티브는 기대치를 훨씬 뛰어넘을 가능성이 훨씬 더 높으며, 44%가 기대치를 상회하는 ROI를 달성하고 있습니다.
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조직은 생성형 AI의 확장과 가치 창출이 어려운 작업이라는 것을 배웠습니다. 대다수는 거버넌스, 교육, 인재, 신뢰 및 데이터 문제와 같은 ROI 및 채택 문제를 해결하는 데 최소 1년이 필요하다는 것을 인정하고 있으며, 기꺼이 시간을 투자할 의향이 있습니다.
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GenAI와 관련된 새로운 혁신 중 가장 주목받는 세 가지 혁신은 에이전트 AI와 관련이 있습니다. 실제로, 리더 4명 중 1명 이상(26%)은 자신의 조직이 이미 이를 대규모로 또는 매우 광범위하게 탐색하고 있다고 말합니다. 비전은 에이전트 AI가 멀티모달 데이터를 처리하고 다른 AI 에이전트와 협력하여 작업을 안정적으로 실행하는 동시에 과거에 수행한 작업을 기억하고 경험을 통해 학습하는 것입니다.
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향후 전망: AI 확장과 에이전틱 AI

우리는 2024년 1분기, "Now decides next"에 대한 탐구를 시작했습니다. 이 당시에는 순간의 결정이 미래의 성공 가능성에 직접적인 영향을 미치고 있었습니다. 이제, 당신이 다음을 결정합니다. 모든 조직이 AI 확장에 대한 자체 경로를 설정하고 있지만, 딜로이트의 연구는 다섯 가지 광범위한 다음 단계를 보여줍니다.

C-레벨

C-레벨은 생성형 AI를 중심으로 자신의 역할을 재정의하고 조직을 앞으로 이끌며, 기술 임원과 비즈니스 임원 간의 조정을 보장하고, 성공을 위한 현실적인 기대치를 관리하고, 불확실성 앞에서 인내와 헌신을 보여야 합니다.

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투자 수익

딜로이트의 사례 연구에서는 검증된 분야에서 영향력이 큰 소수의 활용 사례에 집중하면 AI를 통한 ROI를 가속화할 수 있으며, 기존 프로세스 및 중앙 집중식 거버넌스 위에 생성형 AI를 계층화하여 도입 및 확장성을 촉진할 수 있음을 발견했습니다. 분절화된 이니셔티브를 넘어, 생성형 AI를 점점 더 정교하고 상호 연결된 프로세스에 통합합니다.

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인력

직원들은 더 많은 생성형 AI에 대한 접근권한과 경험이 필요합니다. 여러 사례 연구에 따르면, 생성형 AI 솔루션 채택에 대한 저항이 프로젝트 일정 지연을 초래했다는 사실이 밝혀졌습니다. 대개 이러한 저항은 기술에 대한 익숙하지 않음이나 기술 및 기술적 격차에서 비롯되었습니다.

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에이전틱 AI

안전한 에이전틱 AI 애플리케이션에 필요한 데이터 관리, 사이버 보안 및 거버넌스 역량을 테스트하고 구축하는 데 도움이 되는 초기 단계를 수행합니다. 에이전틱 AI에 적합한 작업과 워크플로우가 무엇인지 평가하는 것부터 시작합니다. 잠재적 리스크를 식별하고 완화 계획을 수립합니다. 중요하지 않은 데이터를 사용하는 위험도가 낮은 사용 사례부터 시작하고, 인간의 감독을 백업으로 설정합니다.

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불확실성 관리

생성형 AI의 현재는 큰 가능성으로 가득하지만, 불확실성이 발전을 가로막고 있습니다. 조직들은 리더들이 그럴듯한 미래를 모델링하고, 전략의 잠재적 사각지대를 식별하고, 정보에 입각한 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 예측, 시장 감지 및 시나리오 계획 분야에서 노력을 강화하는 것을 고려해야 합니다.

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관련 자료

생성형 AI

생성형 AI는 비정형 데이터를 논리적인 결과로 변환하고, 일상적인 작업을 창의적으로 만들며, 탁월한 코딩 능력을 보이지만, 목적과 신뢰를 위해서는 반드시 인간의 개입이 필요합니다. 생성형 AI가 비즈니스 모델을 재정립하고, 지속적인 가치를 창출하며, 비전을 실행할 수 있는 방법을 함께 협업하고 탐구해야 합니다.
컬렉션

생성형AI가 동반하는 사회적 혜택과 리스크

지난 수년간 인공지능(AI) 기술의 발전이 놀라울 정도로 빠르게 진행되고 있으며, 그 중에서도 AI 분석 툴은 우리의 삶에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 우리는 일상 생활의 거의 모든 부문에서 AI를 사용하고 있으며, 이로 인해 많은 변화와 가능성을 경험하게 되었습니다. 언제나 첨단 기술의 출현은 우리가 속한 사회의 기능과 작동방식을 새롭게 변화시켜 왔습니다.

The FinanceAI™ Dossier

본 페이지는 재무/회계/금융 분야의 생성형AI 활용 사례들을 선별한 컬렉션입니다. 아이디어를 자극하고 가치를 창출하는 활용 사례를 소개하며, 기업이 이 강력한 신기술을 가장 가치 있게 활용할 수 있는 길을 제시합니다.

기업 경영에 생성형AI 활용하기

생성형AI는 비즈니스 리더의 우선 순위가 되었습니다. 딜로이트/포춘이 CEO 대상으로 실시한 생성형AI 관련 설문조사에 따르면 응답자의 79%가 주요 생성형AI 도입 이유로 혁신 가속화를 꼽았습니다. 혁신에 대한 CEO의 관심사를 고려하여, 딜로이트는 생성형AI 도입 시 혁신 사이클의 함정에 빠지지 않고 가치를 극대화할 수 있도록 하는 생성형AI 인사이트를 제공하고자 합니다.