미래를 선도하는 기업의 열쇠: 생성형 AI 도입 전략과 2025년 트렌드

1. 요약

• 2025년을 맞이하여 기업들이 생성형 AI 도입에 대한 준비 상황을 깊이 있게 분석하며, 이로 인해 변화하는 비즈니스 환경을 탐구하는 것은 급선무입니다. 생성형 AI는 현재 고객 경험을 개선하고 운영 효율성을 극대화하기 위한 필수적인 구성 요소로 자리잡고 있으며, 이러한 트렌드는 다양한 산업에서 두드러지고 있습니다. AI 기술의 발전에 힘입어 데이터 기반 의사결정의 중요성이 한층 부각되고 있으며, 대량의 데이터를 효과적으로 분석하고 이를 활용하여 기업은 새로운 인사이트를 도출하는 데 주력해야 합니다.

• 기업들은 AI 도입을 통해 비즈니스 프로세스를 자동화하고 최적화하는 데 있어 기대 이상의 성과를 경험하게 될 것입니다. 특히, 고객 서비스와 마케팅 분야에서는 AI가 사용자 질문에 실시간으로 대응할 수 있어 고객 만족도를 극대화하는 데 큰 도움이 됩니다. 그러나 2023년 조사에 따르면, 국내 기업의 90% 이상이 생성형 AI 도입을 고려하고 있지만 이 중 실제로 도입한 비율은 23.8%에 불과합니다. 많은 기업들이 우선적으로 적용해야 할 분야와 솔루션을 결정하는 데 어려움을 겪고 있어, 이는 그들이 합리적이고 전략적인 접근을 필요로 함을 시사합니다.

• 우선 적용 분야로는 고객 서비스와 마케팅이 부각되고 있으나, 각 기업의 특정 상황을 반영한 내부 데이터 분석이 중요합니다. 이에 따라, 기업들은 다양한 Use Case를 탐색하고, 명확한 가이드라인을 마련하여 체계적인 검토 과정을 통해 생성형 AI의 잠재력을 극대화해야 합니다. AI 도입의 성공 키워드는 단순히 기술의 사용을 넘어 안전하고 신뢰할 수 있는 인프라를 구성하는 것입니다. 이런 준비 과정을 통해 생성형 AI는 기업에게 그 이상의 가치를 제공할 수 있는 도구로 자리 잡게 될 것입니다.

2. 현재 기업들이 겪는 생성형 AI 도입의 어려움

• 2-1. 생성형 AI의 필요성

• 최근 몇 년간 생성형 AI(Generative AI)의 발전은 기업의 비즈니스 모델에 필수적인 요소로 자리잡고 있습니다. 특히, 고객 경험 개선 및 운영 효율성을 높이기 위해 다양한 산업에서 AI를 도입하는 기업들이 급증하고 있습니다. 데이터 기반의 의사결정이 강조되면서, 대량의 데이터를 분석하고 이를 활용하여 인사이트를 도출하는 능력이 날로 중요해지고 있습니다. 따라서, 생성형 AI는 고객의 요구를 예측하고, 새로운 서비스를 창출하는 데 중요한 역할을 합니다.

• 특히, 기업들이 생성형 AI의 도입을 통해 기대하는 가장 큰 수혜는 비즈니스 프로세스의 자동화와 최적화입니다. 예를 들어, 고객 서비스 분야에서는 AI 기술을 통해 사용자의 질문에 빠르게 대응함으로써 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 또한, 연구 개발 및 마케팅 측면에서도 데이터 분석을 통한 의사결정의 정확성을 높이고, 혁신적인 제품 개발에 필요한 인사이트를 즉각적으로 제공할 수 있습니다.

• 2-2. 기업에서의 생성형 AI 검토 상태

• 2023년 조사에 따르면 국내 기업의 90% 이상이 생성형 AI 도입을 검토하는 단계에 있으며, 실질적으로 23.8%의 기업이 생성형 AI를 이미 업무에 활용하고 있다고 합니다. 그러나 많은 기업이 생성형 AI의 적용 방식에 대해 혼란을 겪고 있거나 우선 적용해야 할 분야를 결정하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 초기 단계에서의 기업의 고민은 주로 '어디에 우선 적용해야 하는가', '어떤 솔루션과 인프라로 최적의 아키텍처를 구성할 것인지', 그리고 '기업 데이터를 어떻게 보호할 것인지'로 나눌 수 있습니다.

• 따라서, 기업은 생성형 AI의 활용 가능성을 다양한 Use Case를 통해 탐색하고 있으며, 이 중에서도 고객 서비스, 마케팅 및 개발 지원 분야에서 특히 높은 영향을 미치는 것으로 평가되고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 기업 내에서 생성형 AI의 활용 방법에 대한 명확한 가이드라인을 마련하고, 체계적인 검토 과정이 필요합니다.

• 2-3. 우선 적용 분야 및 인프라 고민

• 생성형 AI를 도입하려는 기업들은 대부분 '우선 적용 분야'를 선택하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 보고서에 따르면, 고객 서비스 및 마케팅 분야는 상대적으로 적은 비용으로 AI를 적용할 수 있는 곳으로 평가받고 있으며, 이는 높은 사용자 수와 직접적인 비즈니스 영향을 고려한 결과입니다. 그러나 각 기업의 상황에 따라 적합한 분야는 달라질 수 있으므로 내부 데이터 분석 및 비즈니스 모델에 대한 면밀한 검토가 필수적입니다.

• 또한, 생성형 AI의 도입에는 적절한 인프라 구축이 필수적입니다. 기업 내부에서 개인화된 모델을 구축하기 위해서는 클라우드 기반의 시스템, 데이터 저장소, 고성능의 컴퓨팅 자원 등이 필요합니다. 이런 구조에서 기업들은 보안 문제와 데이터 보호를 동시에 해결해야 하므로, 보안 측면에서의 추가 비용과 복잡성이 발생할 수 있습니다. 따라서 인프라를 단순히 구축하는 것이 아닌, 기업의 장기적인 성장과 발전을 고려한 전략적인 접근이 요구됩니다.

3. 2025년 AI 트렌드: 산업별 변화와 전문가 전망

• 3-1. AI 기술의 발전과 산업별 특화 모델

• 2025년은 AI 기술이 다양한 산업에서 더욱 고도화되고 맞춤화되는 해가 될 것입니다. 산업별로 필요에 따라 고유한 AI 모델이 개발되며, 이는 비즈니스 사례에 맞는 데이터 분석과 자원 활용에 기반한 것입니다. 특히, 대규모 언어 모델(LLM)이 상품화되고 특정 산업의 요구에 특화된 애플리케이션으로 변화하는 점이 주목할 만합니다. 기업들은 더 이상 일반화된 AI 솔루션에 의존하지 않고, 자사의 특성과 고객의 요구에 맞춘 AI 기술을 구축하여 경쟁우위를 확보할 것입니다.

• 예를 들어, 제조업체는 AI 모델을 활용하여 공급망 관리 및 생산 공정을 최적화하고, 헬스케어 산업에서는 AI를 통해 개인 맞춤형 치료와 예방 조치를 강화하는 등의 전략을 adopt하고 있습니다. 이와 같은 산업별 AI 모델의 혁신은 각 분야의 데이터와 요구 조건에 적합한 분석 및 운영을 가능하게 하여, 결과적으로 생산성 향상과 고객 만족도를 높일 것입니다.

• 3-2. 규제 문제와 지속 가능성

• AI의 발전 속도가 빨라짐에 따라, 이에 대한 규제와 지속 가능성 문제도 더욱 중요해지고 있습니다. 많은 전문가들이 AI의 윤리적 사용과 환경적 영향을 고려해야 한다고 강조하고 있습니다. 특히 AI가 환경에 미치는 잠재적 영향을 줄이기 위한 해결책으로는 에너지 효율성 향상과 지속 가능한 데이터 관리 전략이 있습니다.

• 2025년에는 기업들이 AI 기술을 도입함에 따라 발생할 수 있는 위험을 사전에 예방하기 위해 윤리 기준을 수립하고, 데이터 보호 및 사용에 대한 규제를 준수하는 것이 중요해질 것입니다. 이는 기업이 온라인 플랫폼과 클라우드 컴퓨팅을 통해 AI를 활용할 때 반드시 고려해야 할 사항입니다.

• 3-3. 데이터 보호 및 기업 데이터 활용 방안

• AI의 성장은 기업 내부의 방대한 양의 데이터 활용과 밀접한 관련이 있습니다. 효과적인 AI 모델 구축과 데이터 분석의 성공은 양질의 데이터 확보에 달려있습니다. 하지만 많은 기업이 여전히 데이터 관리의 어려움에 직면하고 있으며, 이는 AI 성능에 직접적인 영향을 미칩니다.

• 2025년에는 데이터 보안을 강화하고, 데이터 품질을 높이는 데 중점을 둔 기업들이 더욱 늘어날 것입니다. 기업들은 멀티모달 AI 기술을 통해 서로 다른 형태의 데이터를 효율적으로 통합하고 분석할 수 있는 해결책을 모색해야 합니다. 이와 같은 데이터 전략은 AI의 발전을 가속화하고, 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 데 기여할 것입니다.

4. AI 도입을 위한 전략적 준비 및 모범 사례

• 4-1. 단계별 도입 전략

• 기업이 생성형 AI를 도입하기 위해서는 총괄적인 이니셔티브가 필요합니다. 이를 위해 첫 번째 단계는 기업의 목표와 비즈니스 요구를 명확히 규명하는 것입니다. 이러한 목표는 해당 기업이 생성형 AI로 해결하고자 하는 문제나 효율을 극대화할 분야에 따라 달라질 수 있습니다. 삼성SDS에 따르면, 초기에는 사용자가 많고 적용이 용이한 Use Case부터 시작하는 것이 적절합니다. 이를 기반으로 사용자의 피드백을 통해 지속적으로 잠재적인 Use Case를 발굴하고 실험하는 방식으로 발전시켜야 합니다.

• 첫 번째 단계에서 수집된 데이터와 피드백을 토대로 두 번째 단계에서는 맞춤형 솔루션을 개발합니다. 이 과정에서 기업의 기존 인프라와 통합이 원활하게 이루어져야 하며, 필요 시에는 클라우드 기반의 솔루션을 활용하여 손쉬운 확장을 도모할 수 있습니다. 실제로 많은 기업이 오픈소스 LLM과 사내 시스템을 결합하여 효과적인 지식 검색 기능을 구현하고 있습니다.

• 세 번째 단계로는 도입한 기술의 성과를 측정하고 평가하는 것이 중요합니다. 아울러, 초기 도입 단계에서 발생할 수 있는 데이터 보안 이슈나 직원들의 저항과 같은 리스크를 고려하여 철저한 보안 정책과 교육 프로그램을 병행해야 한다고 강조합니다.

• 4-2. AI 활용 성공 사례

• 삼성SDS의 사례를 통해 기업들이 어떻게 생성형 AI를 성공적으로 활용했는지를 살펴보겠습니다. 삼성SDS는 200여 건의 Use Case를 확보하고 있으며, 이를 통해 각종 산업에서 생성형 AI의 실질적인 활용 방안을 모색하고 있습니다. 예를 들어, '내/외부 지식 기반 질의응답' 분야에서는 연구 개발자가 문서를 일일이 찾아보지 않고도 키워드를 입력함으로써 관련 정보를 신속하게 찾아 요약 리포트를 받을 수 있는 시스템을 마련했습니다. 이러한 시스템은 연구원의 업무 효율을 극대화시키는 데 기여하고 있습니다.

• 또한, 제조업에서는 ERP 시스템과의 연계를 통해 매출 현황 리포트를 자동으로 생성하는 솔루션을 도입하여 업무 효율과 정확성을 높였습니다. 이러한 사례들은 기업들이 생성형 AI를 도입하여 실질적인 성과를 올릴 수 있는 좋은 비즈니스 모델을 보여줍니다.

• 뿐만 아니라, 고객 서비스 분야에서도 AI를 활용하여 자동 응대 시스템을 도입한 기업들이 있습니다. 고객이 궁금한 사항을 자연어로 질의하면, AI가 적절한 답변을 제공하는 방식으로 고객 만족도를 높이는 데 기여하고 있습니다.

• 4-3. 생성형 AI 도입 시 고려해야 할 기술적 요소

• 생성형 AI를 도입할 때 반드시 고려해야 할 기술적 요소는 여러 가지가 있습니다. 첫 번째로, 데이터 관리 체계를 검토해야 합니다. 기업에서 생성형 AI가 원활하게 작동하기 위해서는 풍부하고 정확한 데이터가 필수적입니다. 따라서 AI가 학습할 수 있도록 형성된 데이터의 품질과 양을 확보하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 삼성SDS는 다양한 데이터 출처를 활용하여 기업의 맞춤형 LLM을 구축하고 있습니다.

• 두 번째로는 보안 문제가 있습니다. 생성형 AI가 민감한 정보를 처리하는 경우, 데이터 유출 위험은 항상 동반됩니다. 이때, 데이터 필터링 시스템을 구축하거나 자체 LLM을 활용하여 고객 데이터의 저장 및 활용을 안전하게 관리해야 합니다.

• 마지막으로는 시스템 통합과 API의 활용입니다. 생성형 AI 솔루션은 기존의 IT 인프라와 원활하게 통합될 수 있어야 하며, 이는 기업이 보유한 시스템과의 연결성을 통한 효율성을 높이는 데 중요합니다. 이를 통해 기업들은 다양한 부서 간에 AI의 혜택을 고르게 분산시킬 수 있습니다.

5. 기업의 변화 필요성과 AI 시대의 방향성

• 5-1. 인공지능이 가져오는 산업 구조의 변화

• 인공지능(AI)의 확산은 단순한 기술적 변화가 아니라 산업 구조 전반에 걸친 혁신을 이끌고 있습니다. AI는 데이터 분석, 의사 결정을 최적화하며 업무 프로세스를 자동화하여 기존의 비즈니스 모델을 재편하는 역할을 하고 있습니다. 예를 들어, 2025년에는 AI를 도입한 기업들이 경쟁력을 강하게 유지하며 시장에서 리더십을 발휘할 것으로 전망됩니다. 이는 생성형 AI를 통한 맞춤형 혁신이 더욱 촉진되면서 이루어질 것입니다. AI는 생상성 향상과 비용 절감뿐만 아니라, 고객 맞춤형 서비스 제공을 통한 비즈니스 모델 변화도 가져오고 있습니다.

결론

• 기업들이 생성형 AI를 효과적으로 도입하기 위해서는 명확한 전략과 충실한 준비가 필수입니다. AI는 단순한 기술을 넘어서, 산업 구조의 변화와 비즈니스 모델 혁신을 이끄는 중추적인 역할을 할 것입니다. 이러한 변화에 발 맞추어 기업은 지속 가능성 및 규제 준수를 고려하여 AI를 활용해야 하며, 이러한 점들은 경쟁력을 유지하고 새로운 아이디어와 혁신을 촉진하는 데 중요한 요소로 작용할 것입니다. 따라서, AI를 성공적으로 도입하기 위해서는 데이터 보호와 기술적 요소들을 충분히 이해하고, 이를 바탕으로 더욱 효율적이고 혁신적인 운영 모델을 구축해야 합니다.

• AI 시대를 대비한 기업의 변모는 지금 자유로운 선택의 시간을 필요로 하며, 전문가들은 이러한 변화를 탐구하고 그 방향성을 세심하게 계획해야 한다고 강조합니다. 올바른 전략을 구사한 기업들은 AI를 통해 고객 맞춤형 서비스의 제공, 생산성 향상 및 비용 절감과 같은 실질적인 결과를 얻을 수 있게 될 것입니다. 이처럼 AI는 새로운 기술적 도전 과제를 야기하는 동시에, 기업의 미래 경쟁력을 위한 기반을 다지는 핵심 요소로 자리매김할 것입니다.

• 결국, AI 기술의 활용을 통해 기업들은 효율성과 혁신을 동시에 후원할 수 있는 장을 마련하게 될 것이며, 이는 오랜 과거의 전통을 넘어 디지털 혁신의 시대를 여는 출발점이 될 것입니다.

용어집

• 생성형 AI [기술]: 고객의 요구를 예측하고, 새로운 서비스를 창출하는 데 핵심 역할을 하는 인공지능의 한 유형으로, 대량의 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다.

• 비즈니스 프로세스 최적화 [전략]: AI 기술을 활용하여 기업의 운영 효율성을 극대화하고 비용 절감을 이루는 과정으로, 고객 서비스와 마케팅 분야에 특히 효과적입니다.

• Use Case [경영]: 특정 기술이나 솔루션이 적용될 수 있는 실제 사례로, 기업들이 생성형 AI의 활용 가능성을 검토하고 탐색하는 데 중요한 역할을 합니다.

• 대규모 언어 모델 (LLM) [기술]: 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용되는 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 방식으로 언어를 이해하고 생성하는 인공지능 모델입니다.

• 윤리적 사용 [규제]: AI 기술의 발전과 사용에 있어 사회적 책임과 도덕적 기준을 준수하는 것을 의미하며, 데이터 보호 및 환경적 영향을 고려하는 것이 포함됩니다.

• 멀티모달 AI [기술]: 서로 다른 형태의 데이터를 동시에 처리하고 통합하는 인공지능 시스템으로, 다양한 데이터 소스를 통해 인사이트를 도출할 수 있습니다.

• 클라우드 기반 시스템 [인프라]: 사용자가 인터넷을 통해 접근할 수 있는 서버에서 데이터를 저장하고 처리하는 시스템으로, AI 모델 구축 및 운영에 필요한 자원을 효율적으로 제공합니다.

• 데이터 필터링 시스템 [보안]: 민감한 데이터 처리를 위해 설계된 시스템으로, 고객 정보의 유출을 방지하고 안전하게 관리하기 위한 기술입니다.

출처 문서

• SAS, 2025년 인공지능 트렌드 전망 발표 - 도시미래신문http://press.ufnews.co.kr/newsRead.php?no=1001596
• 생성형 AI 시대와 기업의 준비 2편 | 인사이트리포트 | 삼성SDShttps://www.samsungsds.com/kr/insights/enterprise-readiness-for-generative-ai-part2.html
• 17개 산업별 2024년 AI 전망 - NVIDIA Blog Koreahttps://blogs.nvidia.co.kr/blog/2024-ai-predictions/