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- PwC에서 AI가 어떻게 업무에 변화를 가져올지에 대한 전망을 내놓은 것을 정리하였습니다.
- ChatGPT로 촉발된 생성형 AI 열풍이 실질적으로 업무에 변화를 가져올지 궁금하지 않으세요?
- 앞으로 변화될 (그리고 변해야 할) 일의 미래가 어떤 모습일지를 살펴볼 수 있을 것 같아 소개합니다.
- 아래 내용은 GPT 모델로 자동 요약한 것으로, 자세한 내용은 원문을 참고해주세요!
- 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다! ♂️
소개
2024년에는 인공지능(AI)이 비즈니스 운영 방식을 근본적으로 변화시킬 것으로 예상됩니다. 기술 발전, 투자 증가, 인재 경쟁 등이 AI의 영향력을 높이고 있으며, 이는 기업의 수익 증대, 일상적인 운영, 고객 및 직원 참여, 새로운 비즈니스 모델 구축 등 다양한 비즈니스 측면에 영향을 미칠 것입니다.
2023년 신흥 기술 조사(2023 Emerging Technology Survey)에 따르면, 미국 기업의 73%가 이미 일부 영역에서 AI를 도입했으며, 특히 차세대 AI(생성형 AI, GenAI: Generative AI)의 도입이 두드러집니다. 이러한 도구의 주요한 예로 ChatGPT의 출현 이후 조사 대상 기업의 54%가 비즈니스의 일부 영역에서 GenAI를 사용하고 있습니다.
생성형 AI는 접근성과 확장성이 뛰어나며, CEO부터 소프트웨어 개발자까지 다양한 비즈니스 기능과 역할에 유용합니다. PwC는 AI 추세를 예측한 지 7년이 되면서 2024년에 대한 6가지 주요 예측을 발표했습니다. 이 예측들은 이미 뚜렷한 추세로 나타나고 있거나 곧 나타날 변화들을 포함하며, 장기적인 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 구체적인 행동 지침을 제공합니다.
[IMG] PwC의 2024년 AI 비즈니스 6대 전망|986x580
![[IMG] PwC의 2024년 AI 비즈니스 6대 전망|986x580](upload://9FmFknsF4dbDD4DeinDjSXTHkJS.png){kind=link}
전망1. 올바른 AI 선택이 기업에 중요한 경쟁 우위를 제공합니다.
The right AI choices will provide companies a significant edge
2024년에는 많은 기업들이 생성형(GenAI; Generative AI)로부터 매력적인 투자 수익률(ROI)을 얻을 것으로 예상됩니다. GenAI는 사용하기 쉬워 보일 수 있으나, 그 진정한 잠재력을 발휘하기 위해서는 기업의 특정한 요구에 맞게 맞춤화하고 규모를 조정하는 것이 필요합니다. GenAI를 단편적으로 사용하는 것이 아니라 확장 가능한 패턴에 중점을 두는 것이 중요합니다. 예를 들어, GenAI가 텍스트와 같은 비정형 데이터로부터 통찰력을 얻는 능력은 거의 모든 지식 노동자의 역량을 키우고 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.
GenAI의 비용 절감 및 기술 개선은 기업 리더십에도 새로운 역할을 요구할 것입니다. 디지털 노동의 비용이 절감됨에 따라, 기업들은 새로운 운영과 비즈니스 모델로 전환할 수 있는 능력이 중요해집니다. 직원들이 새로운 기술을 단순히 사용하는 것을 넘어, 자신의 업무를 재구상하는 데 동기를 부여하는 것이 중요합니다.
앞으로 해야 할 것(What to do next) 3가지
1. 대규모로 생각하고 행동하세요. (Think and go big)
AI의 변혁적 가치를 실현하기 위해 클라우드 서비스 제공자가 제공하는 많은 공개 모델 중 하나의 사설 버전을 라이선스하고, 이를 맞춤화하여 규모에 맞게 조정하세요.
2. 사람을 우선시하세요. (Put people first)
경험이 풍부한 사람들이 GenAI를 활용하여 업무 방식을 재구상하도록 동기를 부여하고, AI로 역할을 재정의할 때 새로운 기회를 제공하세요.
3. 우선순위를 체계적으로 설정하세요. (Set priorities — methodically)
프로세스의 가치, 확장성, 현재 소요되는 시간 및 지원 가능한 데이터의 성격을 분석하는 방법론을 고려하여 우선순위를 정하세요.
전망2. GenAI가 (직원뿐만 아니라) 리더의 업무도 재정의합니다.
GenAI will redefine the work of leaders as much as employees
AI가 전반적인 고용에 미치는 장기적인 영향은 아직 알 수 없지만, 2024년에는 거의 모든 사람들의 업무 방식, 특히 최고 경영진의 업무 방식이 변화하기 시작할 것입니다. AI를 활용하는 방법을 아는 사람들이 그렇지 않은 사람들보다 경쟁에서 앞서나갈 것입니다. 직원들은 AI를 책임감 있게 사용하기 위한 기술, 가이드라인 및 인센티브가 필요합니다.
중간 관리자들은 AI 에이전트가 대부분의 업무를 수행하는 팀을 관리하고 평가하는 기술이 필요하며, 기능적 리더들은 AI가 프로세스를 보완하는 것뿐만 아니라 대체할 수 있음을 이해해야 합니다. 최고 경영진은 AI 기반 운영과 비즈니스 모델에 대한 선도적인 역할을 해야 하며, 오늘날의 리더들은 조직과 AI 지식을 모두 갖추는 것이 중요합니다.
앞으로 해야 할 것(What to do next) 3가지
1. 인간 중심, 기술 지원의 접근 방식을 취하세요. (Be human-led and tech-powered)
리더십 팀과 직원층 사이의 기술 및 비전 격차를 해소하고, AI를 배치하여 노동력의 고가치 업무 수행 능력과 복잡한 데이터 기반 결정을 강화하세요.
2. 재능을 발휘하세요. (Unleash your talent)
적절한 인센티브, 기술, 지침을 통해 조직 내의 모든 지식 노동자가 GenAI를 사용하여 업무를 자동화하거나 보완할 수 있습니다.
3. AI에 익숙한 인재에 의존하세요.(Lean on AI natives)
일상적인 업무에 GenAI를 사용하는 데 익숙한 대학 졸업생 및 초급 직원과 같은 노동력이 증가하고 있으며, 이들의 기술과 사고방식을 강화하는 계획을 세우세요.
전망3. AI 신뢰에 대한 결정적 순간(MoT)이 다가옵니다.
The moment of truth for trust in AI is coming
2024년에는 AI가 데이터, 이해 관계자 및 서로 간의 상호 작용에서 핵심적인 역할을 할 것입니다. AI에 대한 신뢰가 매우 중요해질 것이며, 이는 단순히 준수 및 보안 시스템을 넘어선 의미를 갖습니다. 적절한 상황에 적합한 해결책을 통해 관련되고 신뢰할 수 있는 결과를 달성하는 것이 중요합니다. 이는 곧 책임 있는 AI(Responsible AI), 기업 전체의 접근 방식 및 관행을 필요로 합니다.
GenAI가 더 많은 작업을 수행함에 따라 실수가 광범위한 영향을 미칠 수 있으며, 이는 변혁적 이니셔티브를 지연시킬 수 있습니다. 정책 입안자들이 이미 조치를 취하고 있으며, GenAI 관련 범죄가 주목을 받을 가능성이 있습니다. 따라서, AI 시스템의 결과에 대한 신뢰는 여전히 중요합니다.
앞으로 해야 할 것(What to do next) 3가지
1. 과거의 실수를 반복하지 마세요. (Don’t repeat old mistakes)
초창기 디지털 이니셔티브에서는 신뢰가 기반이 되지 않은 경우가 많았습니다. 따라서 처음부터 책임 있는 AI를 도입하여 AI 이니셔티브를 더 빠르게 발전시키고 비용 효율성도 높이세요.
2. 처음부터 시작하지 마세요. (Don’t start from scratch)
AI가 고가치 작업 및 결정을 보완하거나 자동화하는 데 필요한 새로운 위험을 관리하는 것이 중요합니다.
3. 중요한 역할을 수행하세요. (Bring in the big guns)
AI가 조직 전체에 퍼질 가능성이 높기 때문에 모든 최고 경영진이 AI의 책임 있는 사용에 관여해야 합니다.
전망4. GenAI가 데이터를 위한 '미싱 링크'가 됩니다.
GenAI will be the ‘missing link’ for data
GenAI는 더 많은 데이터를 더 빠르고 가치 있게 변환하는 데 도움이 될 것입니다. 이는 많은 데이터 이니셔티브에 매력적인 비용 대비 효과를 제공할 것입니다. GenAI는 프레젠테이션, 전략 문서, 고객 로그 등과 같은 다양한 문서에서 복잡한 비정형 데이터를 스캔, 요약, 번역, 분석 및 문제 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
GenAI는 데이터를 디지털화하고 클라우드로 이동시키는 것을 포함한 여러 단계를 필요로 합니다. 이러한 데이터 현대화 작업의 중요성을 기업 경영진이 점차 인식하고 있으며, 많은 기업이 이를 구현할 계획을 세우고 있습니다.
앞으로 해야 할 것(What to do next) 3가지
1. 클라우드를 동맹으로 만드세요. (Make cloud your ally)
데이터가 클라우드에 있을 때 GenAI (및 어떤한 AI도)는 더 많은 일을 할 수 있습니다.
2. 데이터에 매몰되지 마세요. (Don’t drown in it)
현재 너무 많은 불필요한 데이터가 존재하는 문제에 직면하지 않도록 하세요.
3. 데이터 관리자를 육성하세요. (Cultivate data stewards)
GenAI가 데이터를 가치 있는 것으로 전환하는 데 도움을 주기 위해 데이터 소유자들에게 그들의 역할을 데이터 관리자에서 데이터 관리자로 진화시키도록 교육하세요.
전망5. GenAI가 변혁을 변혁시킵니다.
GenAI will transform transformation
GenAI는 변혁을 더욱 시급하고, 더 많은 곳에서 가능하게 만들 것입니다. 클라우드와 결합된 GenAI의 비정형 데이터 처리 능력은 거의 모든 데이터 관련 변혁 이니셔티브를 가속화할 수 있습니다. 또한, GenAI는 이전에 도달하지 못했던 변혁의 영역으로 진입하고, 여러 단계를 건너뛰게 하는 데 도움이 될 것입니다.
GenAI는 재무, 세무, 법률, IT, 준수 등 여러 부서에서 이전에는 불가능했던 복잡한 작업과 프로세스를 처리할 수 있습니다. 이는 기업이 일반적인 엔터프라이즈 애플리케이션을 업그레이드할 필요 없이 클라우드로 이동시키고, 계속해서 발전하는 GenAI 모듈을 통해 필요에 맞게 조정할 수 있음을 의미합니다.
앞으로 해야 할 것(What to do next) 3가지
1. 모든 사람을 변혁의 주도자로 만드세요. (Make everyone a transformation lead)
지식 노동이 수행되는 곳이라면 어디에서나 GenAI가 그것을 변혁할 수 있습니다.
2. 아웃소싱과 오프쇼어링을 줄이세요. (Outsource and offshore less)
GenAI 주도의 기능적 변혁의 일환으로, 주요 비즈니스 프로세스를 내부로 다시 가져오는 것을 고려하세요.
3. 모든 면을 고려하세요. (Cover all the bases)
AI 투자를 늘리기 위해서는 기술, 비용, 결과뿐만 아니라 지속 가능성, 업종 특정 규제, 경쟁 등을 고려해야 합니다.
전망6. GenAI가 새로운 제품 및 서비스 클래스를 탄생시킵니다.
GenAI will give rise to new classes of products and services
기업이 새로운 제안과 수익 흐름을 개발하는 방식은 GenAI 덕분에 극적으로 변화하고 있습니다. 새로운 프로세스 구축, 새로운 제품 및 서비스 개발, 고객 참여를 위한 새로운 환경 창출 등이 모두 GenAI로 인해 "no code" 활동이 되고 있습니다. 이를 통해 분야 전문가와 창의적 인재들이 데이터와 직접 작업할 수 있게 되며, 강력한 거버넌스와 감독이 제공되면 더욱 쉽고 이해하기 쉬운 방식으로 제시될 것입니다.
클라우드 기반 엔터프라이즈 애플리케이션은 이미 GenAI 기능을 통합하고 있지만, 이는 시작에 불과합니다. 곧 엔터프라이즈 애플리케이션은 GenAI를 부가 기능이 아닌 핵심으로 채택할 것입니다. 이러한 AI 기반 애플리케이션은 이전보다 더 빠르고, 더 민첩하며, 더 맞춤화될 것입니다.
앞으로 해야 할 것(What to do next) 3가지
1. 적응하지 말고 대체하세요. (Don’t adapt, replace)
AI의 잠재력을 실현하여 새로운 제품과 서비스를 창출하기 위해서는 기존 워크플로우와 기술 도구에 통합하는 것이 아니라 새로운 것을 창조하세요.
2. 기술 기반을 업그레이드하세요. (Upgrade your tech foundations)
AI를 모든 곳에서 사용하기 위해서는 기술 아키텍처와 기업 데이터 모델이 변경되어야 합니다.
3. 계속 지켜보세요. (Keep watch)
AI가 점점 더 많은 일상적인 운영, 다른 기술 애플리케이션 및 새로운 제품 및 서비스의 일부가 되어감에 따라, 감독과 거버넌스가 그 어느 때보다 중요해질 것입니다.
원문 보기
https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/ai-predictions.html
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