글로벌 기업 90%가 생성형 AI에 투자 또는 계획 중, 상용화는 왜 더딜까요?
최근 글로벌 비즈니스 환경의 흐름을 보면, 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)이라는 거대한 흐름에서 벗어날 수 있는 기업은 이제 거의 없다고 느껴집니다. 특히 생성형 AI(Generative AI, 이하 생성형 AI)는 그 중심축이라 해도 과언이 아닌데요. 하지만 기대와는 달리 많은 기업들이 여전히 실행보다는 테스트 단계에 머물고 있다는 사실을 알고 계셨나요?
제가 마케팅 전략 관련 일을 하면서 AI 기술 도입에 대해 여러 기업과 컨설팅을 나누는 과정 중에 느낀 점은, 실제 도입과 상용화까지의 길이 생각보다 꽤 멀다는 거예요. 이번 글에서는 EY한영에서 발표한 ‘EY 미래 산업의 재구상(EY Reimagining Industry Futures 2025)’ 보고서를 중심으로, 글로벌 기업들의 생성형 AI 도입 현황과 그 과제를 함께 살펴보고자 해요.
생성형 AI에 대한 투자 ‘열풍’, 그러나 현실은 ‘파일럿 단계’
EY의 조사에 따르면, 글로벌 26개국 8개 산업 분야의 1,635개 기업 중 무려 90%가 생성형 AI에 이미 투자 중이거나 향후 3년 내 투자할 계획이라고 응답했어요. 특히 현재 생성형 AI에 투자 중인 기업은 전체의 47%, 향후 3년 내 투자 예정이라는 기업은 43%에 달했는데요. 이 수치는 생성형 AI가 단순한 트렌드를 넘어, 전략적으로 객체화된 기술이라는 해석이 가능하죠.
저도 지난해 스타트업을 대상으로 한 컨퍼런스에 참석해 기업 담당자들과 이야기를 나눠봤는데요. 특히 유럽과 미국 쪽 기업들은 생성형 AI를 단순한 자동화 툴이 아닌 비즈니스 모델 재정의의 열쇠로 보고 있더라고요. 고객 응대, 콘텐츠 생성, 내부 문서 자동화뿐 아니라 제품 디자인, R&D 단계에서도 생성형 AI를 실험하고 있었어요.
하지만 여기에서 중요한 사실은, 이렇게 많은 기업이 투자는 하고 있지만, 실제 상용 서비스로 이어지는 경우는 매우 드물다는 점이에요. 대다수는 파일럿 프로그램에 머무르고 있었다는 게 EY 보고서의 주요 내용인데요. 제가 현업에서 접한 사례들도 대부분 비슷했어요. 초기 도입의 벽을 넘지 못하는 현실이 있었죠.
왜 생성형 AI 상용화는 어려울까요?
여러 상담 기업과의 워크숍 진행 경험이 있는데, 생성형 AI의 상용화가 지연되는 주요 이유는 크게 세 가지로 볼 수 있어요.
- 기술 활용의 내부 역량 부족
기업들이 자주 이야기하는 문제는 기술적인 인프라는 갖췄지만 이를 실제 적절히 활용해내는 IT 인력이나 데이터 사이언티스트가 부족하다는 거예요. 심지어 생성형 AI의 경우, 단순한 자동화가 아니라 다각적인 맥락 인식과 언어 이해가 필요하잖아요? 이걸 위해선 다양한 데이터를 구조화하고, AI 훈련 결과를 해석할 수 있는 고급 인력이 필요한데, 이 부분이 많이 부족하다고 하더라고요.
- 보안 및 프라이버시 문제
제가 IT 보안 기업 담당자와 미팅 때 가장 많이 들은 질문이 바로 이거였어요. “우리 조직 데이터가 외부 AI에 학습되면 안 되잖아요?” 생성형 AI는 기본적으로 데이터를 학습하고 활용하는 방식이기 때문에, 민감한 정보를 어떻게 보호할 건지에 대한 정책과 기술적 방안이 매우 중요하죠. 이게 정립되어 있지 않으면 기업 내부 도입에 반대하는 목소리도 생기기 마련이에요.
- 뚜렷한 ROI(투자 대비 효과)를 보여주기 어려움
마지막으로, 투자자의 입장에서 가장 중요한 건 결국 ROI예요. 그런데 생성형 AI의 사용은 명확한 수치화가 잘 안 되는 경우가 많아요. 예를 들어 문서 자동화로 시간을 줄였다고 하더라도 그게 실제 매출에 어떻게 연결되는지를 설명하는 건 쉽지 않거든요. 제가 어떤 중견 제조업체에 컨설팅을 하면서 본 경험으로도, AI 도입 후 생산성과 품질은 향상됐지만, 그게 실제 숫자로 바로 보이지 않아서 경영진 설득에 어려움을 겪었었어요.
미래는 어떻게 될까? 생성형 AI는 산업별 맞춤형으로 진화할 것
그럼에도 불구하고 저는 생성형 AI의 잠재력은 무궁무진하다고 믿어요. 특히 EY 보고서에서 제안한 것처럼, 향후 3년 내 거의 모든 분야에서 생성형 AI에 대한 접근 시도가 이어질 것으로 보여요.
저는 개인적으로 산업별 맞춤형 AI 솔루션이 등장할 것이라고 생각해요. 예를 들어 금융 분야에서는 고객 상담과 리포트 작성, 이상거래 검출에 특화된 생성형 AI가 주목받을 테고, 제조 분야에서는 설계 최적화, 공급망 예측 등에 활용되는 방향으로 갈 거예요.
뿐만 아니라, 생성형 AI가 단순히 결과물을 만들어내는 것을 넘어서, 데이터를 해석하고 조직 전반의 의사결정까지 도와주는 인공지능으로 진화할 가능성이 크다고 생각해요. 그 전환점은 2025년 전후가 되지 않을까 싶어요.
기업에는 새로운 기회, 개인에게는 새로운 경쟁력
한 가지 더 느끼는 점은, 생성형 AI는 기업 변화뿐 아니라 우리 개인에게도 새로운 시대의 경쟁력을 요구해요. 제가 지인에게 콘텐츠 편집 일을 추천했던 적이 있는데, 이제는 그보다 ‘생성형 AI를 어떻게 활용할 수 있는가’가 더 중요한 역량이 되더라고요. 기술이 일자리를 대체하는 것이 아니라, 기술을 잘 활용하는 사람들이 일자리를 만들어가는 시대라 느껴져요.
그래서 지금 가장 필요한 건, 기술에 대한 두려움을 버리고 적극적으로 학습하고 적용해보는 자세인 것 같아요. 블로그 글을 쓰는 저 또한 매일 생성형 AI 기반 분석 툴을 활용해서 키워드 조사도 하고, 콘텐츠도 기획하고 있어요. 그러다 보면 언젠가는 생성형 AI가 지금의 엑셀, 파워포인트처럼 일상적인 도구가 될 거라고 확신해요.
결론 : 생성형 AI는 ‘시작점’일 뿐, 아니면 ‘혁신의 동력’이 될 수 있을까요?
결국, 생성형 AI에 대한 투자는 이제 트렌드를 넘어 필수적인 경쟁 전략 중 하나가 되어가고 있어요. EY 보고서에 따르면 90%가 투자하거나 투자 예정이라고 하니, 이제 이 흐름에 올라타느냐, 아니면 뒤쳐지느냐는 선택의 문제일 수도 있겠죠.
하지만 단순한 도입으로 끝나선 안 되고요. 이를 어떻게 우리 산업과 조직 체계에 최적화시킬 수 있느냐가 관건일 거예요. 저도 계속 이 분야에 대한 트렌드를 쫓고 적용해보면서, 언젠간 저만의 ‘생성형 AI 활용법’이라는 콘텐츠도 제작해볼 생각이에요.
여러분도 혹시 생성형 AI에 관심 있으신가요? 아니면 이미 회사에서 적용해보고 계신가요? 앞으로 이 기술이 우리의 삶과 비즈니스에 미칠 영향을 함께 지켜보시면 좋겠어요.
함께 고민하고, 함께 만들어가는 기술의 시대에 환영합니다.
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