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생성형 AI 도입과 활용 현황: 글로벌과 국내 시장 분석 및 미래 전망

일일 보고서 2024년 09월 03일
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목차

  1. 요약
  2. 글로벌 생성형 AI 도입 현황
  3. 국내 생성형 AI 도입 및 활용 현황
  4. 미래 AI 기술 트렌드 및 전망
  5. 생성형 AI의 비즈니스 활용 및 가치
  6. 저널리즘과 생성형 AI: 윤리적 문제와 혁신
  7. 결론

1. 요약

  • 이 리포트는 글로벌 및 국내 시장에서 생성형 AI의 도입과 활용 현황을 분석하고, 각 산업 분야별 미래 전망을 제시합니다. 생성형 AI가 여러 국가에서 어떻게 도입되고 있는지와 그 성숙도, 주요 기술 트렌드, 각 산업에서의 적용 사례 등을 통해 현재의 상태를 평가합니다. 주요 발견사항으로는 중국이 생성형 AI 도입에서 가장 선도적이며, 미국이 성숙도 면에서 앞서 있다는 점, 그리고 은행, 통신, 보험 업종에서 높은 도입률을 보인다는 점이 있습니다. 또한, 생성형 AI가 저널리즘 및 콘텐츠 생성 분야에도 큰 변화를 일으키고 있으며, 기업들이 AI 도입에서 직면하는 주요 장애 요인으로는 명확한 전략 부족과 데이터 및 인력 부족이 있습니다. 이 리포트는 이러한 데이터를 바탕으로 생성형 AI의 잠재력과 현재 시장의 과제들을 명확히 제시하고 있습니다.

2. 글로벌 생성형 AI 도입 현황

  • 2-1. 전세계 생성형 AI 도입 및 성숙도 조사

  • SAS가 최근 콜먼 파크스 리서치(Coleman Parkes Research Ltd.)에 의뢰한 조사에 따르면, 생성형 AI를 가장 적극적으로 사용하고 있는 나라는 중국으로, 중국의 비즈니스 의사 결정자들은 자사 조직의 83%가 이 기술을 이용하고 있다고 응답했습니다. 이는 영국(70%), 미국(65%), 호주(63%)보다 높은 수치이며, 생성형 AI 기술을 완전히 구축하고 활용하는 성숙도 면에서는 미국 조직들이 24%로, 중국의 19%, 영국의 11%에 비해 앞서고 있습니다. 매킨치는 생성형 AI가 매년 2.6조 달러에서 4.4조 달러의 경제적 가치를 추가할 수 있다고 추정했습니다. 이러한 경향은 인공 지능의 전체 영향력이 15%에서 40%까지 증가할 것으로 예상되고 있습니다.

  • 2-2. 주요 국가별 생성형 AI 도입 수준

  • 조사 결과에 따르면, 생성형 AI를 완전하게 구현하고 일반 비즈니스 프로세스에 통합하고 있는 업종의 순위는 은행(17%), 통신(15%), 보험(11%) 순으로 나타났습니다. 또한 생성형 AI를 매일 어느 정도 이용하고 있다고 응답한 업계는 통신(29%), 소매(27%), 은행(23%) 등의 순서로 확인되었습니다. 반면, 조직 내에서 생성형 AI를 사용할 계획인 부서는 영업(86%), 마케팅(85%), IT(81%) 순으로 조사되었습니다. 조직들이 생성형 AI를 도입할 때 직면하는 가장 큰 장애 요인은 명확한 생성형 AI 전략이 부족하다는 것이며, 조사에 응답한 리더 중 9%만이 생성형 AI 도입에 대해 잘 알고 있다고 응답했습니다.

3. 국내 생성형 AI 도입 및 활용 현황

  • 3-1. 2023년 국내 AI 도입 현황

  • 2023년 초부터 현재까지 전 세계적으로 생성형 인공지능(AI) 바람이 이어지고 있습니다. 챗GPT는 지난해 11월 서비스를 시작한 이후 1주일 만에 100만 명의 사용자를 모았으며, 두 달 후에는 1억 명을 넘어섰습니다. 이와 같은 현상은 기업 IT 부문에서도 나타나고 있으며, 조사 결과에 따르면 기업 10곳 중 4곳이 AI 기술을 이미 도입했거나 도입 중인 것으로 나타났습니다. 실제 업무에 활용 중인 기업은 23.8%, 도입을 위한 파일럿 프로젝트를 진행 중인 기업은 17.3%입니다. 1년 이내 도입할 계획이라는 응답은 10.2%에 달합니다. 이러한 결과는 AI 기술이 기업의 보편적인 기술로 확산되고 있음을 시사합니다. 국내 기업의 AI 도입 비율은 가트너의 보고서와 비교해도 뒤지지 않으며, 기업 5곳 중 1곳이 프로덕션 또는 파일럿 단계에 있다고 응답했습니다.

  • 3-2. 국내 주요 AI 기술 및 활용 사례

  • 국내 기업들이 도입하고 있는 AI 기술로는 머신러닝/딥러닝 플랫폼(49.7%), 가상 에이전트(채팅봇 등, 42.0%), 텍스트 분석 및 자연어 처리(33.1%), 이미지/시각 인식(31.1%) 등이 있습니다. 기업들은 주로 IT 업무(51.7%)와 고객 서비스(49.7%)에 AI 기술을 활용하고 있으며, 불량 및 오류 감지(24.2%), 영업 및 마케팅(24.0%) 등 다양한 업무에 AI를 적용하고 있습니다. 특히, 생성형 AI 솔루션으로는 챗GPT가 가장 많이 활용되고 있으며, 응답 기업의 29.3%가 이를 사용하고 있습니다. 기업들이 AI를 도입하면서 직면하는 가장 큰 어려움은 데이터 부족과 품질 문제(52.9%), 숙련된 인력의 부족(48.4%)입니다. 이러한 어려움은 AI 도입이 기업의 경쟁력 향상에 긍정적인 영향을 미치고 있더라도 지속적으로 해결해야 할 과제로 남아있습니다.

4. 미래 AI 기술 트렌드 및 전망

  • 4-1. 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)의 중요성

  • 엔비디아의 전문가들은 2024년도 AI 트렌드를 발표하면서 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)의 중요성을 강조하였습니다. 생성형 AI는 텍스트, 음성, 비디오 콘텐츠 생산에 혁신을 가져오며, 기업에게 생산성과 창의성을 증대시킬 수 있는 새로운 기회를 제공합니다. 특히, 챗GPT와 같은 사전 훈련된 모델을 활용하여 연간 2조 6천억 달러에서 4조 4천억 달러의 가치를 생성할 가능성이 있으며, 이는 다양한 비즈니스 사용 사례에 기반합니다. 하지만, 방대한 내부 데이터를 효과적으로 관리하는 것이 AI의 확장을 저해할 주요 요소로 지적되고 있습니다.

  • 4-2. AI 트렌드 및 산업별 전망

  • 2024년 AI 전망에 따르면, 생성형 AI 기술은 다양한 산업의 혁신을 이끌 것으로 기대됩니다. 엔비디아 전문가들은 맞춤형 솔루션의 필요성이 강조되며, 기업들이 독점 데이터를 활용한 수백 개의 맞춤형 애플리케이션을 개발하게 될 것이라고 예측합니다. 오픈소스 솔루션의 발전으로 특정 문제 해결을 위한 생성형 AI 응용이 점차 기업의 운영 전략의 주요 요소가 될 것입니다. 또한, AI의 진화와 함께 멀티모달 생성형 AI의 도입이 증가하여 텍스트, 음성 및 이미지를 통합한 맥락 기반 응답 제공이 가능해질 것입니다.

5. 생성형 AI의 비즈니스 활용 및 가치

  • 5-1. 생성형 AI의 비즈니스 기능별 활용

  • 생성형 AI는 인공지능의 중요한 진화로, 기업이 자동화, 혁신, 개인화를 통한 새로운 기회를 창출하여 비용 절감 및 고객 경험 개선에 기여할 잠재력을 가지고 있습니다. 특히, 고객 운영, 마케팅 및 영업, 소프트웨어 엔지니어링, 제품 연구 및 개발의 4개 주요 비즈니스 기능에서 가치를 창출하고 있습니다. 1) 고객 운영: 생성형 AI는 디지털 셀프서비스를 통해 고객 경험을 개선하고 에이전트의 생산성을 향상시키며, 고객 서비스 분야에서 인기를 얻고 있습니다. 2) 마케팅 및 영업: 개인화된 메시지 생성, 콘텐츠 작성, 판매 확률 향상 등에서 역할을 하며, B2B 및 B2C 기업의 영업 방식을 변화시키고 있습니다. 3) 소프트웨어 엔지니어링: 생성형 AI의 활용은 코드 초안 생성 및 수정을 지원하여 개발자의 작업 속도를 높입니다. 4) 제품 연구 및 개발: 제너레이티브 디자인 기술을 통해 후보 제품을 신속하게 생성하고, 연구개발의 효율성을 향상시킵니다.

  • 5-2. 생성형 AI의 시장 점유율 및 주요 기술

  • 2022년 글로벌 생성형 AI 시장에서 북미 지역은 40.2%의 점유율을 차지하며 시장을 주도하고 있습니다. 예측 기간인 2023~2030년 동안 연평균 35.6% 성장할 것으로 예상됩니다. 아태지역은 36.5% 성장률로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 생성형 AI 구성 요소에서 소프트웨어 부문은 64.8%의 매출 점유율을 기록하며, 다음으로는 서비스 부문과 하드웨어 부문이 뒤따릅니다. 생성형 AI의 핵심 기술로는 생성적 대립 신경망(GANs), 트랜스포머(Transformer), 변분 오토인코더(VAEs), 확산 네트워크(Diffusion Networks)가 있으며, 2022년에는 트랜스포머 기술이 41.5%의 점유율을 기록했습니다. 특히 대형 언어 모델(LLM) 분야의 성장이 두드러지며, 응용 프로그램 관점에서 자연어 처리(NLP) 세그먼트가 22.5%의 점유율을 차지하고 있습니다.

6. 저널리즘과 생성형 AI: 윤리적 문제와 혁신

  • 6-1. 저널리즘에서의 생성형 AI 적용 사례

  • 2022년 말 OpenAI가 ChatGPT를 출시함으로써 생성형 AI는 미디어 제작 및 소비 방식에 큰 영향을 미쳤습니다. ChatGPT는 사용자가 입력한 지시에 따라 다양한 콘텐츠를 생성할 수 있는 능력을 보여주며, 1억 명 이상의 사용자를 확보했습니다. 여러 기술 회사들도 생성형 AI 모델을 개발하며 경쟁에 나섰고, 이는 저널리즘 분야에서도 강조되고 있습니다. 응답자들은 뉴스 제작, 정보 수집, 멀티미디어 콘텐츠 제작 등 다양한 영역에서 생성형 AI를 사용하기 위해 노력하고 있으며, 특히 혁신을 통해 더욱 효율적인 작업이 가능해질 것이라는 기대를 가지고 있습니다. 응답자들 중 73.8%는 본인 또는 소속 조직에서 생성형 AI를 사용해본 경험이 있다고 응답했습니다.

  • 6-2. 생성형 AI로 인한 윤리적 문제와 해결 방안

  • 응답자들은 생성형 AI의 사용에 있어 여러 가지 윤리적 우려를 제기했습니다. 주요 문제점으로는 인간의 감독 부족(21.8%), 부정확성(16.4%), 편향성(9.5%) 등이 있습니다. 응답자들은 AI가 생성한 콘텐츠의 품질과 신뢰성에 의문을 가졌으며, 교육 부족과 규정 미비 또한 윤리적 문제 해결에 장애가 된다고 언급했습니다. 응답자들은 생성형 AI를 사용하지 않는 것(20%) 및 기존 가이드라인 준수(14.5%)와 같은 전략을 통해 이러한 문제를 해결할 수 있다고 생각하고 있습니다. 또한, AI의 결과물에 대한 적절한 검증과 사실 확인을 통해 윤리적 문제를 해결해 나가야 한다고 강조하였습니다.

7. 결론

  • 리포트의 주요 발견은 생성형 AI가 글로벌 및 국내 시장에서 기업의 생산성과 효율성을 크게 향상시키고 있다는 점입니다. 특히, 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM), Transformer와 같은 주요 기술들은 여러 산업에서 새로운 기회를 창출하고 있습니다. 그러나 명확한 전략의 부재와 데이터 및 인력의 부족, 그리고 AI가 초래할 수 있는 윤리적 문제는 주요 도전 요소로 남아 있습니다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서는 기업들이 명확한 AI 전략과 데이터 관리 방안을 마련하고, 교육과 지침을 강화해야 합니다. 앞으로는 생성형 AI의 윤리적이고 효과적인 활용을 위해 추가 연구가 필요하며, 이를 통해 해당 기술이 다양한 산업에서 지속적으로 중요한 역할을 할 수 있을 것입니다. 또한, AI의 실질적 적용 가능성을 높이기 위해 기업은 맞춤형 솔루션 개발에 투자를 지속해야 합니다.

8. 용어집

  • 8-1. 생성형 AI [기술]

  • 생성형 인공지능(Generative AI)는 사용자 입력에 따라 텍스트, 이미지, 음성 등을 생성하는 기술입니다. 최근 다양한 산업에서 활용되며, 특히 콘텐츠 생성, 고객 서비스, 소프트웨어 개발 등에 큰 기여를 하고 있습니다.

  • 8-2. 대규모 언어 모델(LLM) [기술]

  • LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 방식으로 텍스트를 생성할 수 있는 인공지능 모델입니다. 생성형 AI의 핵심 기술로 여겨지며, 다양한 비즈니스 응용 분야에 활용되고 있습니다.

  • 8-3. Transformer [기술]

  • Transformer는 자연어 처리(NLP) 모델의 한 종류로, 대규모 언어 모델의 기반 기술입니다. 생성형 AI의 성능을 크게 향상시키며, 특히 텍스트 생성, 번역, 요약 등에 사용됩니다.

9. 출처 문서