종종 찾아보는 딜로이트 안진 인사이트! 보고서가 가독성 좋게 잘 나와있고 흥미로운 주제들도 많다. 

2022년 11월, Chat GPT 등장 이후 누구나 생성형 AI 에 관심가지고 너도나도 뛰어들고 있다. 근데 이게 다른 버블이랑은 다르게 실제로 생산성을 높이는 효과가 체감된다. 

기업들도 이것들을 느끼는 것 같다. 생성형 AI에 대한 생산성 향상을 어떻게 느끼는지 이 레포트에서 잘 다뤄줬다.

해당 보고서는 생성형 AI로 어떻게 비즈니스가 변화하는지 설문조사를 통해서 보여준다. 

설문조사 결과를 보면 특히 스스로를 생성형 AI에 대해 매우 높은 전문성을 보유하고 있다고 답한 조직은 생성형 AI를 훨씬 빠르게 도입하고 있다. 특히 생성형 AI를 잘 아는 조직과 모르는 조직 간의 차이는 직원들에게 생성형 AI 접근성을 주느냐, 오픈소스 LLM 사용을 증대시키느냐, 그리고 하드웨어에 더 많은 투자를 집행하느냐, 마케팅 영업 고객서비스를 위한 생성형 AI 구현을 위해 더 고도화된 수준의 생성형 AI를 도입하느냐 이런 것들에 따라 달려 있다. 

생성형 AI를 잘 몰라도 클라우드에는 더 많은 투자를 집행할 것이라고 답한 것은 인상깊다. 또 생성형 AI를 이유로 하드웨어에 더 많은 투자를 집행한다는 사실도 인상깊다. 생성형 AI는 기존 서버 시장 뿐만 아니라 하드웨어, PC나 모바일 쪽의 수요도 창출해낼 것으로 보인다. 

그래서 생성형 AI로 많은 시간과 비용을 절감했다. 그럼 그 절감한 비용을 어디에 쓸것인가 보아하니 새로운 제품 및 서비스를 개발하고 조직 전반 운영 프로세스를 개선하는 것에서 , 그리고 혁신 기회를 창출하는 것에서 많이 쓰겠다고 답했다. 근데 사실 혁신 기회 창출? 너무 모호하다. 잘 와닿지는 않는다. 

생성형 AI 도구는 뜨거운 열기에도 불구하고 아직까지는 많이 보급이 되지는 않고 있다. 그 이유로 데이터 관련 위험이 제일 큰 문제로 인식된는 듯 하다. 이게 지적 재산이나 고객 개인정보보호에 어떻게 위협이 될지에 대한 우려가 퍼져있기 때문이다. 

경영진들과의 인터뷰에서 우려했던 다른 사항으로는 생성형 AI 결과물이 부정확할 수 있다는점, 그리고 누가 생성형 AI를 사용하고 있는지 통제가 안된다는 점, 그리고 생성형 AI가 자기 일을 대체할 수 있다는 점에 대한 직원들의 저항 등을 꼽았다. 모두 이해가 되는 사항들이다. 

그 중에서도 생성형 ai를 누가 사용하는지 모른다는 것, 결과물이 ai로 만든건지 아닌건지 이걸 구별해내기가 상당히 에너지가 든다는 점에서 우려스럽긴 하다. 

효율성을 넘어서 혁신으로

생성형 AI는 단순 작업의 시간을 줄여주는 수단으로 나도 인식을 하고는 했는데, 경영진들의 설문조사 결과, 보다 더 높은 차원의 목표를 갖고 있었다. 혁신이나 새로운 제품, 서비스 개발에 더 집중하는 경향이 있다. 단순히 효율성을 높이는 방향으로 쓰는 것이 아니라 보다 독창적이고 새로운 방향으로의 탐색으로써 생성형 AI 기술을 활용한다. 

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