전 세계 많은 기업이 비즈니스 혁신과 성장을 위해 생성형 AI를 활발히 활용하고 있습니다. 그러나 여전히 AI를 도입하고 활용하는 데 현실적인 어려움에 부딪히는 기업도 많습니다.
현재 다른 기업들이 어떤 업무에 AI를 활용하고 있는지, 그 결과를 어떻게 평가하는지, 그리고 그 과정에서 나타나는 어려움이나 시행착오가 무엇인지 알 수 있다면 많은 도움이 될 것입니다. 최근 이러한 내용을 다룬 연구 조사 결과들이 잇달아 발표되어 이를 취합하여 소개합니다. 이는 국내 기업을 대상으로 한 조사 결과입니다.
먼저, 퓨어스토리지가 최근 발표한 '국내 기업의 AI 여정 탐색하기' 보고서입니다. 이 보고서는 퓨어스토리지가 설문조사 업체 엠브레인과 공동으로 실시한 '국내 기업의 AI 도입 현황 및 앞으로의 과제' 설문조사 결과를 담고 있습니다. 조사 대상은 500명 이상의 임직원을 보유한 국내 기업 200곳의 IT 담당자이며, 설문조사는 지난 3월에 진행되었습니다.
조사 결과에 따르면, 앞으로 3년간 기업의 Top 3 과제는 ▲수익 측면에서 지속 가능한 성장(59%) ▲생산성 향상(45.6%) ▲AI 기술 구현(47%)입니다. 직원 수 5,000명 이상인 기업에서는 또 다른 최우선 과제로 ▲환경·사회·지배구조(ESG)/지속 가능성 목표 달성(41.9%)을 꼽았습니다. 이는 AI가 기업 전체에서 높은 우선순위를 차지하고 있음을 보여줍니다.
설문조사에 응답한 IT 담당자의 73.5%가 현재 AI를 도입했거나 시범 운영 중이라고 답해, 대부분의 기업에서 AI 도입에 적극적인 모습을 보이고 있습니다. 이 중 39%는 AI 기술을 활용한 시범 프로젝트를 진행 중이라고 응답했으며, 34.5%는 일부 비즈니스 부서에서 이미 AI 기술을 도입했다고 밝혔습니다. 반면, 22%는 AI 관련 정보를 수집 중이지만 아직 AI를 도입하지 않았다고 합니다.
AI 도입 여부는 회사 규모와도 관련이 있습니다. 직원 수 5,000명 이상인 큰 기업에서는 AI를 이미 도입한 비중이 40.7%로 높은 반면, 직원 수가 500명에서 999명 사이인 기업에서는 AI 기술 도입에 대한 정보 수집 단계에 있는 비중이 38.6%로, 큰 규모의 기업에 비해 상대적으로 낮았습니다.
AI 기술을 도입했거나 시범 운영 중이라고 응답한 국내 기업들은 'IT 운영/사이버 보안(51.7%)' 분야에 AI를 가장 많이 접목하고 있는 것으로 나타났습니다. 그 다음으로는 '가상 어시스턴트/챗봇(36.7%)'과 '운영 및 맞춤형 서비스 제공(26.5%)' 분야에서 AI를 활용하고 있다고 답했습니다.
기업들은 AI 도입에 적극적이면서도 "자신의 조직이 AI 도입을 위한 준비가 충분하지 않다"고 생각하는 경향이 있습니다. 퓨어스토리지 설문조사에 응답한 기업의 65%가 이러한 의견을 나타냈으며, 이는 다른 조사 결과에서도 유사한 경향이 발견되었습니다.
델 테크놀로지스는 올해 초 한국을 포함한 세계 40개국 6,600여 명의 IT 및 비즈니스 리더들을 대상으로 '이노베이션 카탈리스트(Innovation Catalyst)' 연구를 실시했습니다. 그 결과, 국내 기업·기관의 79%가 생성형 AI로 인해 업계에 대변혁이 일어날 것으로 예측하고 있지만, 77%는 이러한 변화에 발맞추는 데 어려움을 겪고 있는 것으로 조사되었습니다.
이는 글로벌 평균인 57%보다 확연히 높은 수치입니다. 다만, 66%는 이미 생성형 AI 적용의 초기 혹은 중기 단계에 접어든 것으로 집계되어, 난관에도 불구하고 혁신을 가속하기 위한 노력을 기울이고 있는 것으로 보입니다.
그렇다면 성공적인 AI 구축을 위해 기업의 리더들은 무엇이 필요하다고 생각할까요? 앞서 인용한 퓨어스토리지 조사 결과에 따르면 "IT 인프라에 대한 점검"이 최우선으로 꼽혔습니다.
응답 결과에 따르면, 75.9%의 기업은 AI 도입을 위해 기존 IT 인프라를 전면적(18.3%)으로 또는 상당 부분(57.6%) 개편해야 한다고 판단하고 있습니다. 특히, 직원 수 5,000명 이상인 기업에서는 이 비중이 70.4%로 높게 나타났습니다.
AI 도입을 위해 업그레이드가 필요한 IT 인프라로는 69.1%의 기업이 '데이터 관리 툴/프로세스'를, 57.1%가 서버와 스토리지를 포함한 '데이터 스토리지 인프라'를 꼽았습니다. 또한, '보안 및 개인정보 보호 툴/프로세스(52.4%)'와 '라우터, 스위치, 방화벽을 포함한 네트워킹 인프라(46.6%)'도 업그레이드가 필요하다고 평가되었습니다.
AI 도입을 가로막는 가장 주된 장애 요인으로는 '막대한 투자 비용'과 'AI 구현에 필요한 사내 기술 역량 부족'이 꼽히고 있습니다. 국내 기업 IT 담당자들의 58%가 이 두 가지가 가장 큰 장벽이라고 답했습니다. 그뿐만 아니라 '검증되지 않은 솔루션(45.5%)', '업계에 적합한 강력한 사용 사례 부재(37.5%)', 'AI 인프라 제공 측면에서의 엄청난 백로그(16.7%)' 등도 문제의 원인으로 지적되었습니다.
효성인포메이션시스템도 지난 8월 히타치밴타라와 시장 조사 업체 ESG(Enterprise Strategy Group)와 함께 '생성형 AI를 위한 기업 인프라 연구 보고서'를 공동 발간했습니다. 이 보고서에서도 AI 도입 시 인프라 인재 부족 등의 어려움이 지적되었으며, 응답자의 71%는 생성형 AI 프로젝트 추진 전에 인프라를 현대화해야 한다는 데 동의했습니다.
AI 이니셔티브와 관련된 데이터를 저장하고 관리할 때 직면하는 가장 큰 과제로는 보안, 비용, 데이터 품질이 지목되었습니다. 응답자의 81%는 생성형 AI로 애플리케이션을 구축하고 사용할 때 데이터 개인정보 보호 및 규정 준수에 대한 우려가 있다고 답했습니다. 또한, 77%는 생성형 AI 결과를 수용하기 전에 데이터 품질 문제를 해결해야 한다고 응답했습니다.
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