IDC 2024 AI 보고서: 5가지 트렌드로 보는 AI의 기회와 가능성

[테크수다 기자 도안구 eyeball@techsuda.com] 2024년, 생성형 AI는 모든 산업에서 비즈니스 성과를 주도하는 핵심 원동력으로 부상했습니다. 이 새로운 세대의 AI는 이미 전 세계적으로 엄청난 영향을 미치고 있으며, 기업과 산업계는 각 부서와 기능 전반에 걸쳐 다양한 활용 사례를 개발하며 그 가능성을 탐구하기 시작했습니다.

마이크로소프트는 모든 조직의 AI 트랜스포메이션을 효과적으로 지원하기 위해 IDC에 'AI의 비즈니스 기회'를 주제로 한 연구를 의뢰했습니다. IDC의 발표에 따르면, 조직이 AI에 집중적으로 투자할 경우 투자 수익률(ROI)이 크게 향상될 가능성이 있는 것으로 나타났습니다.

IDC의 이번 연구는 AI가 산업 전반에서 본격적으로 확산되고 있는 전환점을 보여줍니다. 전 세계 기업들이 AI 도입을 심화하는 가운데, 마이크로소프트 고객들은 코파일럿(Copilot)과 같은 도구를 활용해 일상 업무를 혁신하고 있습니다. 통신 분야에서는 루멘 테크놀로지(Lumen Technologies)가 코파일럿을 통해 영업 담당자들이 주당 평균 4시간을 절약하고, 연간 5천만 달러의 비용을 절감할 것으로 예상했습니다. 의료 분야에서는 대만 치메이 메디컬 센터(Chi Mei Medical Center) 의사들이 진료 기록 작성 시간을 1시간에서 15분으로 줄였으며, 간호사들은 5분 이내에 환자 정보를 기록할 수 있게 되었습니다. 약사들은 하루에 조제하거나 상담할 수 있는 환자 수를 두 배로 늘렸습니다. 유통 분야에서는 호주의 슈퍼마켓 체인 콜스(Coles)가 AI 모델을 활용해 850개 매장에 걸쳐 20,000개 이상의 제품 흐름을 정밀하게 예측하며, 매일 16억 건의 예측 결과를 도출하고 있습니다.

IDC가 제시하는 2024년 AI 5대 트렌드

IDC의 연구 결과는 마이크로소프트가 다양한 산업 분야의 기업에 AI를 도입하며 확인한 내용과 일치합니다. 우리는 200개 이상의 AI 고객 사례를 통해 실제로 AI가 어떻게 영향을 미치고 있는지 그 활용 예시를 공유했습니다. 아래는 IDC가 발표한 주요 트렌드와 현재 AI를 도입한 조직에 미치는 영향에 대한 분석입니다.

#1 생산성 향상은 필수적인 기준이 되었습니다.

직원 생산성은 기업들이 AI를 통해 달성하고자 하는 1순위 비즈니스 목표입니다. 연구에 따르면, 설문조사 대상자 중 92%가 생산성 향상을 위해 AI를 사용하고 있으며, 43%는 생산성 관련 활용 사례가 가장 높은 투자 수익률을 가져왔다고 응답했습니다. 생산성이 주요 목표로 자리잡은 가운데, 다른 AI 활용 사례로 고객 참여, 매출 성장, 비용 관리 및 제품·서비스 혁신 등도 주목받고 있습니다. 설문에 참여한 기업의 거의 50%는 향후 24개월 간 AI가 이러한 모든 영역에서 큰 영향을 미칠 것으로 기대하고 있습니다.

Customer snapshot:

글로벌 마케팅 및 광고 대행사 덴츠(dentsu)는 코파일럿을 활용해 채팅 요약, 프레젠테이션 생성, 경영진 요약 보고서 작성 등의 업무를 처리하는데 매일 15~30분을 단축하고 있습니다.

“코파일럿 덕분에 우리는 고객에게 창의적인 아이디어를 전달하는 방식이 완전히 달라졌으며, 실시간 협업이 가능해졌습니다. 민첩성, 보안, 독창성도 중요하지만, 우리의 목표는 이러한 변화를 회사 전반으로 확대하는 것입니다.”

— 타쿠야 코다마(Takuya Kodama), 비즈니스 전략 매니저(Business Strategy Manager)

#2 기업들은 더 고도화된 AI 솔루션을 선호합니다.

향후 24개월 동안 더 많은 기업이 커스텀 코파일럿과 AI 에이전트 등과 같은 산업별 요구와 비즈니스 프로세스에 적합한 커스텀 AI 솔루션을 구축할 것으로 예상됩니다. 이는 기업들이 기본적인 활용 사례에서 나아가 더 고도화된 시나리오로 확장하며 AI에 대한 이해도와 활용 능력이 발전하고 있음을 보여줍니다.

Customer snapshot:

지멘스(Siemens)는 기업이 직면한 복잡성 증가와 인력 부족으로 인한 문제를 돕기 위해 '지멘스 인더스트리얼 코파일럿(Siemens Industrial Copilot)'을 개발해 다양한산업 분야의 고객에게 제공하고 있습니다.

"생성형 AI의 잠재력을 최대한 활용하려면, 생산 단계에서 ‘되돌리기’ 버튼이 없다는 점을 기억해야 합니다. AI를 산업용 수준으로 발전시키려면 꾸준한 노력이 필요합니다. 엔지니어링용 지멘스 인더스트리얼 코파일럿은 고객의 워크로드를 크게 줄이고, 산업 자동화 분야의 스킬 부족 및 복잡성 증가와 같은 중대한 문제를 효과적으로 해소합니다. 이 AI 기반 솔루션은 50개 이상 고객이 사용하고 있으며, 효율성 향상과 인력 부족 문제 해결에 기여하며 우리 산업의 혁신을 주도하고 있습니다.

— 보리스 샤링거(Boris Scharinger), 디지털 인더스트리 AI 전략가(AI Strategist at Siemens Digital Industries)

#3 다양한 산업 분야에서 생성형 AI의 가치가 더 높아지고 있습니다.

생성형 AI가 비교적 최근에 등장했음에도 불구하고, 기업들 사이에서 도입이 빠르게 확대되고 있습니다. 설문조사 응답자 75%가 현재 AI를 사용 중이라고 답했으며, 이는 2023년 55%에 비해 크게 증가한 수치입니다. 특히 금융 서비스 분야에서 가장 높은 투자 수익률을 보였으며, 이어 미디어·통신, 모빌리티, 유통·소비재, 에너지, 제조, 헬스케어, 교육 분야에서도 높은 수익률을 나타내고 있습니다. 이처럼 생성형 AI는 산업 전반에 걸쳐 더 높은 투자 수익률을 창출합니다.

Customer snapshot:

미국 프로비던스(Providence) 병원은 AI를 활용해 환자 치료 과정과 업무 흐름을 개선하고,의료진의 업무 효율성을 높였습니다.

"우리는 마이크로소프트와 파트너십을 맺고 애저 오픈AI 서비스(Azure OpenAI Service)를 통해 커스텀 솔루션을 구축했고, 암 환자가 맞춤형 정밀 치료를 신속히 받을 수 있도록 임상 연구를 발전시켰습니다. 또한, 마이크로소프트 365 코파일럿(Microsoft 365 Copilot)과 DAX 코파일럿 같은 AI 기술을 도입하는 등 의료 분야의 기술 혁신을 주도하고 있습니다. 예를 들어, DAX 코파일럿을 사용하는 의사는 진료 시 평균 5.33분을 절약하고 있으며, 80%의 의사가 인지적 부담이 감소했다고 응답했습니다”

— 사라 배지(Sarah Vaezy), EVP 겸 최고 전략 및 디지털 책임자(Chief Strategy and Digital Officer)

#4 AI 리더들은 더 큰 수익과 혁신을 빠르게 실현하고 있습니다.

생성형 AI 사용 기업은 평균 3.7배의 투자 수익률을 보이고 있지만, 이 중 상위 리더 그룹은 평균 10.3배의 투자 수익률을 실현하며 훨씬 더 높은 수익을 올리고 있습니다. 이들은 비즈니스 가치를 향상시키는 것 외에도 더욱 빠른 속도로 새로운 솔루션을 구축하고 구현하고 있습니다. 리더 기업들의 29%가 3개월 이내에 AI를 도입해 성공적으로 활용하는 반면, 후발 기업들은 그 비율이 단 6%에 불과했습니다.

Customer snapshot:

스웨덴의 글로벌 산림 산업 그룹 쇠드라(Södra)는 5만 2천 명의 소유자들이 보유한 숲을 활용해 지속 가능한 제품을 글로벌 시장에 제공하고 있습니다. 쇠드라는 기후 영향을 분석하고 생산한 임산물을 기후 스마트 제품으로 가공해 세계 시장에 공급합니다. 매일 기후영향에 대한 데이터를 수집하고 해석해 회사의 전 사업 영역에서 수많은 의사 결정에 도움을 받고 있습니다.

“마이크로소프트의 혁신적인 AI 기술 덕분에, 우리의 비즈니스 전문가와 데이터 과학자들이 지속 가능성을 높이고 매출도 크게 성장시킬 수 있었습니다”

— 크리스티안 브롤린(Cristian Brolin), 최고 디지털 책임자(Chief Digital Officer)

#5 앞으로의 전망: AI 인재 양성은 여전히 중요한 과제입니다.

응답자의 30%가 사내 AI 관련 전문 기술이 부족하다고 답했으며, 26%는 AI를 배워 활용할 수 있는 역량을 가진 직원이 부족하다고 지적했습니다. 이는 마이크로소프트와 링크드인(LinkedIn)이 공동 발표한 2024년 업무동향지표 결과와 일치합니다. 해당 보고서에 따르면 55%의 비즈니스 리더가 숙련된 AI 인재 확보에 대한 우려를 표명했습니다.

이런 이유로, 마이크로소프트는 지난 1년간 200개 이상의 국가에서 1,400만 명 이상의 사람들에게 디지털 기술 교육과 자격 인증을 지원했습니다. 앞으로도 정부, 교육기관, 산업계 및 시민사회와 협력해 더 많은 사람들이 AI를 배우고 활용할 수 있도록 도울 것입니다.

Customer snapshot:

사우스플로리다 대학교(University of South Florida, USF)는 마이크로소프트와 협력해 AI 기술로 대학 운영 전반의 프로세스를 간소화하고 혁신을 촉진하고 있습니다.

우리는 학생들이 AI를 활용해 졸업 후 다양한 분야에서 역량을 발휘할 수 있도록 돕고 있습니다. 생성형 AI는 대학 운영 전반의 효율성을 높이고, 커뮤니티 구성원들이 더 창의적이고 영향력 있는 활동을 할 수 있도록 지원합니다. USF는 AI, 사이버보안 및 컴퓨팅에 특화된 단과대학을 설립한 최초의 대학 중 하나로서 AI 분야 리더로서의 위치를 더욱 공고히 하고 있습니다.”

— 시드니 페르난데스(Sidney Fernandes), 최고정보책임자(CIO) 및 디지털 경험 부문 부사장(VP of Digital Experiences)

AI의 경제적 영향력과 기회

오늘날 대부분의 기업들이 기본적인 생성형 AI 솔루션을 도입해 상당한 투자 수익률을 거두고 있지만, 조사에 응한 절반 이상의 기업들이 향후 24개월 내에 산업 및 업무용 커스텀 AI 애플리케이션을 개발할 계획을 갖고 있는 것으로 나타났습니다. 이는 현재의 투자 성과가 미래에 기업들이 경쟁력을 확보하고 차별화할 수 있는 기반이 되고 있음을 보여줍니다.

IDC의 리투 조티(Ritu Jyoti), AI 및 데이터 연구 그룹 부사장(GVP/GM, AI and Data Research)은 “우리는 자율 에이전트 개발의 전환점에 서 있으며, 단순한 지식 탐색과 콘텐츠 생성을 지원하는 기본적인 보조 AI 도구에서 디지털 환경 전반에 걸쳐 복잡하고 다단계 작업을 수행하는 커스텀 AI 에이전트로의 진화를 시작하고 있다”고 말합니다. "IDC는 책임 있는 기술 사용과 업무 환경의 변화가 전 세계적으로 확대되면서 2030년까지 AI 도입으로 인한 비즈니스 지출이 세계 경제에 미치는 영향이 누적 19조 9천억 달러 규모에 달하고, 2030년에는 전 세계 GDP의 3.5%를 차지할 것으로 예상합니다"

IDC의 ‘AI 비즈니스 기회 연구 주요 결과는 다음과 같습니다.

l  생성형 AI 사용률이 2023년 55%에서 2024년 75%로 증가했습니다.

l  기업들은 생성형 AI에 투자된 1달러당 평균 3.7배의 투자 수익률을 얻고 있습니다.

l  생성형 AI 사용 상위 리더 그룹은 평균 10.3배의 평균 투자 수익률을 달성하고 있습니다.

l  AI 도입에 평균 8개월 이하가 소요되며, 기업들은 약 13개월 이내에 실질적인 가치를 실현하고 있습니다.

l  많은 조직들이 향후 24개월 내에 기본 AI 솔루션에서 커스텀으로 설계된 고급 AI 워크로드로의 확장을 계획하고 있습니다.

l  생성형 AI의 투자 수익률이 가장 높은 분야는 금융 서비스이며, 미디어·통신, 모빌리티, 소매 및 소비재, 에너지, 제조업, 의료, 교육 분야가 뒤를 잇고 있습니다.

l  응답자의 43%는 생산성 관련 사례에서 가장 높은 투자 수익률을 경험했다고 응답했습니다.

l  현재 AI를 통한 수익 창출은 주로 생산성 향상 사례에 집중돼 있으며, 향후 24개월 동안 기능별 및 산업별 활용 사례로 확대될 전망입니다.

l  AI 도입의 주요 장벽은 기술적 역량과 일상적인 AI 활용 능력의 부족으로 나타났습니다.

AI 여정을 가속화하는 방법을 알아보세요.

IDC는 전 세계 4,000명 이상의 비즈니스 리더와 결정권자들이 AI 도입 시 직면하는 주요 문제 요인도 파악했습니다. 연구에 따르면 기업들은 새로운 솔루션 통합 과정에서 데이터 프라이버시, 책임 있는 사용, 기술과 역량에 대한 투자 필요성을 포함한 중요한 고민들을 해결하기 위해 노력하는 것으로 나타났습니다.

[테크수다 기자 도안구 eyeball@techsuda.com]

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