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2024년 AI 기술 트렌드 분석

일일 보고서 2024년 09월 06일
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목차

  1. 요약
  2. 2024년 AI 시장 상황
  3. 생성형 AI의 발전
  4. 자율형 AI의 부상
  5. AI 혁명과 응용 AI
  6. AI와 관련된 사용자 경험 혁신
  7. 소비 트렌드 변화
  8. 결론

1. 요약

  • 이 리포트는 2024년 인공지능(AI) 기술 트렌드를 분석하고, 주요 발전 방향과 그 의미를 다룹니다. 주요 트렌드로는 생성형 AI, 자율형 AI, AI의 산업화와 소비 트렌드 변화 등이 있으며, 이를 위한 필수 기술과 관련 통계를 제시합니다. 생성형 AI는 GPT-4, Claude, Gemini 등을 중심으로 발전하고 있으며, 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 프롬프트 크기가 크게 늘었습니다. 자율형 AI는 가트너의 2024년 신기술 하이프 사이클 보고서를 통해 주목받고 있습니다. 사용자 경험 혁신과 관련해 AI는 PR, 마케팅, 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 소비 트렌드 변화에는 '잘파세대'가 중요한 모델로 부각되고 있습니다. 이 리포트는 AI 기술이 다양한 산업에 미치는 영향을 구체적으로 분석하였습니다.

2. 2024년 AI 시장 상황

  • 2-1. 2023년과 2024년 사이 대규모 언어 모델(LLM) 프롬프트 크기 변화

  • 2023년과 2024년 사이 대규모 언어 모델(LLM)에서 처리할 수 있는 프롬프트 크기가 20배 증가하였습니다. 이는 생성형 AI 기술의 발전 및 관심이 급증하고 있는 상황을 반영합니다. 2022년부터 2023년까지 구글에서 생성형 AI 키워드 검색량이 약 700% 증가하였으며, 이러한 변화는 AI와 관련된 다양한 기술 트렌드의 활성화를 이끌고 있습니다.

  • 2-2. 2023년 글로벌 기술 투자 금액 변화

  • 2023년 글로벌 기술 투자 금액은 5,700억 달러로, 이전에 비해 30%~40% 정도 감소하였습니다. 이는 글로벌 기술 시장의 다른 분야가 침체에 빠진 것을 나타냅니다. 그러나 생성형 AI에 대한 투자는 7배 증가하였으며, 이는 기업들이 AI 기술에 대한 투자를 적극적으로 늘리고 있음을 보여줍니다.

  • 2-3. 생성형 AI에 대한 투자 증가

  • 생성형 AI 분야에 대한 투자는 크게 증가하였으며, 많은 기업들이 생성형 AI를 기술 도입 단계에서 중요하게 여기고 있습니다. 2023년에는 26%의 기업이 생성형 AI를 확장 단계로 도입하였고, 이는 분석된 트렌드 중 가장 높은 수치에 해당합니다. 이러한 현상은 생성형 AI가 기업의 사업 전략과 혁신에 필수적인 요소로 자리 잡게 되었음을 보여줍니다.

3. 생성형 AI의 발전

  • 3-1. GPT-4, Claude, Gemini 등 주요 생성형 AI 모델

  • 2022년 ChatGPT의 등장 이후로 생성형 AI는 빠르게 발전하고 있으며, 이 과정에서 OpenAI의 GPT-4, Anthropic의 Claude, Google의 Gemini와 같은 진보된 생성형 AI 모델이 등장하였습니다. 이 모델들은 인간이 생성한 응답을 모방하여, 대화하는 듯한 소통이 가능하게 합니다.

  • 3-2. 2022년부터의 생성형 AI 발전 추세

  • 2022년부터 2024년까지 생성형 AI 분야는 급속히 성장한 것으로 보입니다. 특히, 2023년부터 2024년 사이에는 대규모 언어 모델(LLM)이 처리할 수 있는 프롬프트 크기가 20배 증가했습니다. 구글에서의 생성형 AI 관련 키워드는 약 700% 증가하였고, 이러한 변화로 인해 생성형 AI에 대한 관심과 투자가 폭발적으로 증가하였습니다. 2023년에는 생성형 AI 투자금액이 7배 증가하였으며, 밀접한 관련 기술들의 가능성도 크게 확대되고 있습니다.

  • 3-3. 생성형 AI의 응용 사례

  • 생성형 AI의 응용은 매우 다양한 분야에서 이루어지고 있습니다. AI 혁명은 비정형 데이터에서 새로운 콘텐츠를 생성하는 생성형 AI, 분석 및 예측 작업에 머신러닝 모델을 활용하는 응용 AI 등의 형태로 나타나고 있습니다. 기업 기술 도입 단계에서는 2023년의 26% 기업이 생성형 AI를 확장 단계로 도입하고 있으며, 이는 분석된 트렌드 중 가장 높은 수치로서 나타났습니다.

4. 자율형 AI의 부상

  • 4-1. 2024년 자율형 AI의 주요 특징

  • 자율형 AI는 인공지능이 스스로 발전하고 효과적인 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 기술로 주목받고 있습니다. 이는 기존의 AI 기술이 의존하던 인간의 개입을 최소화하고, 자율적으로 학습하여 환경에 맞춰 적응할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

  • 4-2. 가트너의 2024년 신기술 하이프 사이클 보고서

  • 가트너는 ‘2024년 신기술 하이프 사이클(Hype Cycle for Emerging Technologies)’ 보고서를 통해 자율형 AI를 포함해 주목해야 할 25가지 혁신 기술을 발표하였습니다. 이번 보고서는 자율형 AI가 기술 발전의 중요한 축이 될 것임을 시사합니다.

  • 4-3. 자율형 AI의 실제 사례

  • 자율형 AI는 다양한 산업에 걸쳐 실제 활용되고 있는 사례가 증가하고 있습니다. 이 기술은 의사결정 지원 시스템, 자율주행차, 스마트 팩토리 등 여러 분야에서 효과를 보고 있으며, 이러한 사례들은 자율형 AI의 발전과 가능성을 더욱 부각시킵니다.

5. AI 혁명과 응용 AI

  • 5-1. 응용 AI의 데이터 분석 및 예측 활용

  • 응용 AI는 분석 및 예측 작업에 머신 러닝 모델을 활용하여, 다양한 산업에서 데이터 기반의 의사 결정을 지원하고 있습니다. 머신러닝 산업화가 가속화되면서, 기업의 기술 도입 단계에서 생성형 AI의 사용 비율 또한 증가하고 있습니다. 특히, 2023년 26%의 기업이 생성형 AI를 확장 단계로 도입한 것으로 나타났습니다.

  • 5-2. 머신러닝 산업화의 의미와 그 영향

  • 머신러닝의 산업화는 머신러닝 솔루션 개발을 가속화하고, 기업들이 기술 도입에 대한 위험을 줄이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 2023년 글로벌 기술 투자 금액이 5,700억 달러에 그쳤지만, 생성형 AI에 대한 투자는 7배나 증가하였습니다. 이는 머신러닝 산업화가 긍정적인 경제적 영향을 미치고 있음을 보여줍니다.

  • 5-3. 기업의 AI 기술 도입 단계 분석

  • AI 기술 도입은 기술 혁신 및 탐색, 기술 실험, 초기 파일럿, 확장, 완전히 확장된 도입의 순서로 이루어집니다. 2023년에서 2024년 사이에 많은 기업들이 생성형 AI에 대해 높은 관심을 보이고 있으며, 특히 생성형 AI의 요인으로 인해 비정형 데이터에서 새로운 콘텐츠를 생성하는 능력이 강화되고 있습니다.

6. AI와 관련된 사용자 경험 혁신

  • 6-1. PR 및 마케팅 분야에서의 AI 활용

  • 2024년 다시금 인공지능(AI) 기술이 PR업계에서 가장 핫한 트렌드로 자리 잡고 있습니다. 과거에는 로봇이나 AI가 일자리를 빼앗을 것이라는 우려가 있었습니다. 그러나 현재는 AI를 유용한 도구로 인식하는 시각이 강하게 자리 잡고 있습니다. AI는 업무 자동화에서 데이터 기반의 인사이트 도출, 콘텐츠 개인화에 이르기까지 PR 업무에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히 콘텐츠 생성 분야에 있어서 AI의 활용 빈도가 높으며, 브레인스토밍, 아이디어 생성, 스토리 앵글 도출 등 콘텐츠 기획 단계에서 널리 사용되고 있습니다.

  • 6-2. AI 기반 콘텐츠 생성의 실제 사례

  • AI를 활용해 생성하는 콘텐츠는 일반적인 기사, 소셜 미디어 포스팅, 이미지, 영상물 등 다양한 형태로 존재합니다. AI는 뉴스 기사 및 소셜 미디어 게시물, 고객 피드백 등 방대한 데이터를 분석하여, 알고리즘과 머신 러닝 기법을 통해 특정 타겟 오디언스에게 최적화된 콘텐츠를 제작하고 전달하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 연관성과 정확성을 갖춘 콘텐츠 생산이 가능해집니다.

  • 6-3. 업무 자동화와 인공지능의 역할

  • AI 툴을 사용하여 반복적인 소셜 미디어 콘텐츠 제작 및 유포, 보도자료 작성 등의 단순 업무를 처리할 수 있습니다. 이는 PR 실무자가 더 창의적인 작업에 집중할 수 있도록 하여, 투입되는 시간과 인력을 줄이고, 인당 생산성을 높이는 결과를 가져옵니다. 또한 전통적인 미디어 관리 분야에서도 AI의 활용도가 상승하고 있으며, 보도자료 작성 및 데이터 분석, 기자 피칭과 미디어 분석 등 기사화의 전 과정을 간소화하는 데 기여하고 있습니다. 더불어 미디어 모니터링과 분석 업무에도 AI 활용이 증가하고 있어, 자사 브랜드 및 제품에 대한 언급을 실시간으로 분석하여 신속 대응할 수 있는 기반을 마련하고 있습니다.

7. 소비 트렌드 변화

  • 7-1. 잘파세대의 특징과 소비 패턴

  • 2024년 소비 트렌드에 있어 '잘파세대'는 중요한 키워드로 부각되고 있습니다. '잘파세대'란 1990년대 중반부터 2000년대 후반에 출생한 Z세대와 알파 세대를 지칭하며, 이 세대는 2025년까지 약 22억 명에 이를 것으로 예상됩니다. 이들은 역사상 최대 소비 권력으로 부상하고 있으며, 게임 및 주식 투자, 암호화폐를 통해 자본주의 감각을 키우고 있습니다. 사회적 이슈를 드러내는 것에 두려움이 없으며, 디지털 환경에서도 인간적 소통을 중요시 여기는 특징을 보입니다.

  • 7-2. 디지털 휴머니즘과 인간적 소통의 중요성

  • 잘파세대는 '디지털 휴머니즘'을 중요하게 여기는 세대입니다. 이들은 알고리즘에 의해 자동으로 노출되는 콘텐츠에 대한 반감이 크고, 보다 인간적인 소통과 연결을 중시하고 있습니다. 그들은 자신보다 주변 사람들을 더 신경 쓰며, 개인의 작은 만족이나 정신 건강에 관심이 많습니다. 따라서 기업들은 이러한 트렌드를 이해하고 잘파세대의 속성을 반영해야만 성공할 수 있습니다.

  • 7-3. 기업 마케팅 전략의 변화

  • 잘파세대의 소비 패턴 변화에 따라 기업의 마케팅 전략도 변화하고 있습니다. 황지영 미국 노스캐롤라이나대학교 마케팅 교수는 잘파세대를 대상으로 한 마케팅 전략의 중요성을 강조하였으며, 이들이 선호하는 소비 스타일을 반영한 맞춤형 마케팅이 필요하다고 언급했습니다. 기업들은 이 세대의 특성을 파악하고, 그들의 관심과 요구를 반영하여 새로운 마케팅 전략을 개발해야 할 필요성이 있습니다.

8. 결론

  • 2024년 AI 트렌드는 생성형 AI, 자율형 AI, 응용 AI의 발전과 실제 응용 사례를 중심으로 전개되고 있습니다. 생성형 AI는 GPT-4, Claude, Gemini 같은 진보된 모델을 통해 빠르게 발전하고 있으며, 대규모 언어 모델의 프롬프트 크기 증가와 투자 확대가 이를 뒷받침합니다. 자율형 AI는 인공지능이 스스로 학습하고 의사결정을 내리는 기술로, 다양한 산업에 걸쳐 활용 사례가 증가하고 있습니다. 이 리포트는 이러한 기술들이 사용자 경험을 혁신하고, 소비 트렌드 변화를 촉진하며, 특히 '잘파세대'와 같은 새로운 소비층과의 연결을 강조하고 있습니다. AI 기술이 다양한 산업에 광범위하게 영향을 미치고 있으며, 이로 인한 경제적, 사회적 변화는 앞으로도 더욱 가속화될 것입니다. 추가적으로 각 산업별 세부적 성과와 영향을 추적하는 것이 미래 연구 방향으로 필요하며, AI 기술의 실질적 적용 가능성을 높이기 위한 구체적인 전략이 필요합니다.

9. 용어집

  • 9-1. 생성형 AI [기술]

  • 비정형 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술로, OpenAI의 GPT-4, Anthropic의 Claude, Google's Gemini 등이 대표적입니다. 이 기술은 텍스트, 이미지 등의 비정형 데이터를 다루며, 기업의 데이터 분석, 예측, 콘텐츠 생성 등에 널리 활용되고 있습니다.

  • 9-2. 자율형 AI [기술]

  • 자율적으로 데이터를 분석하고 의사 결정을 내리는 인공지능 기술로, 가트너의 2024년 신기술 하이프 사이클 보고서에서 주목받고 있습니다. 이는 AI가 단순 지시를 따르는 것을 넘어 스스로 발전하고 역할을 수행할 수 있는 능력을 의미합니다.

  • 9-3. 잘파세대 [인물]

  • Z세대와 알파세대를 지칭하는 용어로, 디지털화된 세상에서 성장한 미래 소비 주도 세대입니다. 이들은 인간적 소통과 연결을 중요하게 여기며, 기업이 이들 세대의 속성을 이해하고 공감할 수 있는 전략을 세우는 것이 필수적입니다.

10. 출처 문서