생성 인공지능(Generative AI) 모델은 당장 요 며칠 사이에만 해도 UAE의 기술혁신 연구소인 아부다비 기술 혁신 연구소(Technology Innovation Institute, TII)의 '팔콘 2(Falcon 2)', 오픈AI의 진정한 멀티모달 'GPT-4o', 구글의 보다 가볍고 대규모 서비스를 제공할 수 있도록 빠르고 효율적으로 설계된 '제미나이 1.5 플래시(Gemini 1.5 Flash)' 등 쏟아지고 있다.

2022년 11월 오픈AI의 챗GPT 출시 이후 엄청난 속도로 생성형 AI 산업 생태계가 전방위적으로 확장되고 있으며, 생성형 AI의 기능, 한계, 그에 대한 대책 등 다양한 분석이 이어지고 있다.

물론, 총론적인 분석과 조사 보고서는 이미 많이 발표되고 있지만 산업별, 기업별로 AI가 구체적으로 어떻게 활용되고 있는지에 대한 적용 사례에 대한 보고는 아직 미진하다. 아마도 생성형 AI의 초기 단계이기 때문에 매일 다양한 시도가 나타났다 사라지고 있고 적용사례의 성공여부도 판가름하기 어려워 이를 체계적으로 정리하기가 만만치 않은 점이 한 이유일 수 있을 것이다.

하지만, 각 기업들은 AI를 도입할 것인가? 어느 정도 도입할 것인가? 어떤 방식으로 도입할 것인가? 등에 대한 의사결정을 할 수 밖에 없는 단계에 있으며 이러한 결정에 앞서 동종업계든 이종업계든 다른 기업들이 어떻게 이를 시도하고 적용하고 있는지를 아는 것은 매우 유익할 것이다.

특히, 기업들은 올해부터 생성형 AI 기반의 비즈니스 모델 구축과 더불어 수익화 전략에 본격적으로 돌입할 것으로 예상는 가운데 삼일PwC(대표 윤훈수)은 이 같은 내용을 담은 총 69쪽으로 작성된 ‘생성형 AI를 활용한 비즈니스의 현주소’ 보고서를 지난 14일 발간했다.

이 보고서는 산업별로 AI가 어떻게 활용되며 비즈니스 성과를 내고 있는지 국내외 사례를 통해 알아보고 기업에 시사점을 제공하고자 작성됐다. 산업별로는 금융업과 헬스케어 분야의 AI 도입률이 상대적으로 높은 것으로 나타났다.

먼저, 삼일PwC경영연구원은 이 보고서는 생성형 AI 생태계 구조를 ▷AI 모델 및 AI 서비스 기업 ▷클라우드 기업 ▷AI 수요 기업 등 세 곳의 참여자로 구분해, “이들이 각자의 비용 감축 또는 매출 극대화라는 공통된 목적을 바탕으로 차별화된 비즈니스 전략을 가진다”고 설명했다.

AI 모델 및 AI 서비스 기업의 경우, 높은 확장성 및 정확성을 가진 AI 모델을 공급하고, 클라우드 기업은 높은 연결성을 지닌 AI 플랫폼을 마련한다. 또한 AI 수요기업은 높은 적용성 및 생산성을 위한 AI 도입 프로세스를 확충하는 식이다.

보고서에 따르면 기업 경영자의 60% 이상이 생성형 AI를 도입할 의향을 보였지만, 오직 9%만이 AI를 완전히 채택하고 있으며 약 60~75% 기업은 파일럿 테스트 또는 초기 검증 단계인 것으로 나타났다. 한 조사 결과에 따르면, 글로벌 800여 개 기업의 주요 의사결정권자 가운데 75%가 생성형 AI를 비즈니스 경쟁 우위와 직결되는 요소로 판단해 높은 투자의향을 보였다.

특히, 보고서에 따르면 지난해에는 기업들이 생성형 AI 개발 및 안정화에 집중했다면, 올해부터는 생성형 AI의 대중적 보급과 본격 도입에 따른 생산성 향상 및 수익 창출에 초점을 둬 사업을 전개할 것으로 예상했다.

한편 보고서는 10개 주요 산업별로 AI 도입 현황 및 활용 수준을 분석해 제시했다. 이에 따르면 10개 산업 가운데 금융과 헬스케어 산업이 상대적으로 AI 도입률이 높은 편으로 나타났다.

글로벌 투자은행인 JP 모건의 경우, 내부 조직뿐만 아니라 수익화 채널과 고객 접점 채널에 AI를 도입해 수익성을 이뤄냈으며, 마이크로소프트 등 외부 파트너십을 통해 생성형 AI 서비스를 지속적으로 개발하고 있다. 이 밖에도 보고서에는 글로벌 제약사인 로슈(Roche), 화학 기업 바스프(BASF), 물류 기업 DHL 등 글로벌 선도 업체의 AI 활용 비즈니스 모델이 담겼다.

마지막으로 보고서는 국내의 AI 활용 수준이 해외보다 상대적으로 낮아 가시적 성과가 미미한 상황이라고 지적했다. 이는 인력, 공유 데이터, 플랫폼 인프라, 투자, 정책적 지원 등이 부족해 산업 내 AI 활성화가 더디기 때문이라고 분석했다. 특히 제조업에서는 국내 제조업의 보수적 특성과 전문 인력에 대한 높은 의존도로 인해 AI 활용도가 낮다고 강조했다. 더 자세한 내용은 보고서 사본(다운)을 참고하면 된다.

정재국 삼일PwC IT산업 리더(파트너)는 “아직까지 산업 전반적으로 AI 도입 및 활용 수준이 낮은 편으로, 향후 AI를 통해 산업별 매출 및 이익 기여도가 높아질 뿐 아니라 기술 측면에서도 한 단계 더 성장할 수 있는 여지가 많다”며 “한국의 경우 기업의 노력뿐만 아니라 정부 차원의 정책 및 인프라에 대한 적극적인 역할이 요구된다”고 조언했다.

출처 : https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=31166​