2025년 전 세계 인공 지능(AI) 지출이 6440억 달러에 도달할 것(Gartner에 따르면 2024년 대비 76.4% 증가한 수준)으로 예상되는 상황에서 많은 기업이 AI를 존재에 필요한 도구로 보고 있다는 사실은 자명합니다. 하지만 기업이 AI에 투자할 때 특별히 염두에 두고 있는 것은 무엇일까요?
우리는 Forrester와 제휴해 알아보기로 했습니다. AI와 엔터프라이즈 클라우드 전략을 담당하는 고위 의사 결정권자 400명을 대상으로 이중 맹검 연구를 실시했습니다. 응답자 중에는 기술, 금융 서비스, 미디어, 리테일, 제조, 헬스케어 업계에 종사하는 책임자, 부사장, 최고 경영진 수준 임원이 있었습니다.
이 리서치의 목표는 특히 기대치가 가장 높은 고객 대면 애플리케이션에 대해 기업이 장단기적으로 AI 워크플로우와 AI 툴에 어떻게 접근하고 있는지 알아내는 것이었습니다. 엔터프라이즈 AI 현황: 경험 축적과 리스크 관리(Forrester OSNAP 보고서)를 통해 AI는 이제 여러 업계 및 지역에 걸쳐 전략적 필수 요소라는 사실이 밝혀졌습니다.
이 결과가 왜 중요한지 이해하기 위해 이러한 현상을 주도하는 원인, 도입 현황이 현재와 같은 이유, 그리고 앞서 나가기 위해 기업과 개발팀이 다음으로 할 수 있는 일이 무엇인지 알아보겠습니다.
경쟁을 정의하고 있는 AI
Forrester의 데이터에 따르면 76%의 기업이 고객 경험(CX)을 개선하기 위해 AI 솔루션과 앱을 적용하고 있으며, 71%는 유지율을 높이기 위해 76%는 운영 효율성을 향상하기 위해 AI 솔루션과 앱을 적용하고 있는 것으로 나타났습니다. 이는 매출 성장 및 경쟁력 유지의 핵심 동인입니다.
AI를 성공적으로 배포하는 기업은 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.
- 고객 경험 차별화
- 시장 점유율 향상 및 보호
- 혁신 주기 가속
- 운영 레버리지 확보
- 미래의 서비스 중단에 대비
고객 경험 차별화
맞춤형 서비스 또는 추천, 자동화를 통한 신속한 서비스, 지능형 서비스 해결로 CX를 직접 개선할 수 있습니다. Forrester는 이를 AI 투자의 첫 번째 동인으로 확인했습니다. 혼잡한 시장에서 고객 상호 작용의 질은 충성도 및 유지를 결정하는 요소입니다.
시장 점유율 향상 및 보호
생성형 AI 및 기타 AI 기능을 고객 여정에 포함함으로써 기업은 경쟁업체가 따라하기 어려운 특별한 경험을 만들어 낼 수 있습니다. 이는 순 유지율을 높일 뿐만 아니라 고객의 전환비도 증가시킵니다.
혁신 주기 가속
AI를 활용하는 기업은 특히 절차적 콘텐츠 생성, 시각적 검색, 예측 애널리틱스와 같은 최신 기능을 통합할 때 새로운 제품과 서비스를 보다 빠르게 시장에 출시할 수 있습니다. 시장 출시 속도가 점유율 상승과 상관관계에 놓여 있는 업계에서 이는 결정적인 이점입니다.
운영 레버리지 확보
프로세스 자동화 또는 직원 기술 강화 등의 AI 기반 효율성은 비용 절감, 확장 속도 향상, 더 높은 가치의 작업에 노력을 재할당할 수 있는 능력을 의미합니다.
미래의 서비스 중단에 대비
Forrester가 지적한 바와 같이, 기업은 효율성뿐 아니라 장기적인 매출 및 고객 생애 가치에 미치는 영향으로도 AI의 성공을 측정하고 있습니다. 주저하는 기업은 AI를 기본 기능으로 통합하는 경쟁업체들보다 뒤쳐지게 될 리스크가 증가합니다.
개발자의 관점에서 보면, 이러한 변화는 AI가 이제 비즈니스 성과로 이어지는 핵심 경로에 포함된다는 것을 의미합니다. AI의 기반이 되는 코드는 고객 생애 가치 및 순 유지율과 같은 지표에 직접적인 영향을 미칩니다. 따라서 AI 설계의 안정성, 확장성, 윤리가 그 어느 때보다 더 중요해집니다.
검증된 사용 사례 및 차세대 혁신 기술
Forrester는 가장 널리 도입된 AI 사용 사례가 개인 맞춤화(53%), 고객 서비스 해결 자동화(53%), 고객 질문 답변(52%) 등 고객 터치포인트에 직접적으로 영향을 미치는 사례라고 강조합니다. 이러한 사용 사례는 측정 가능한 단기 결과를 제공하기 때문에 두드러집니다.
전환율을 높이는 추천 엔진이나 고객 손실을 줄이는 챗봇은 투자 수익률(ROI)이 불분명한 추상적 AI 이니셔티브보다 리더십에서 훨씬 더 쉽게 정당화할 수 있습니다. 기업 및 개발팀의 경우 이러한 강조를 통해 확장 가능하고 실시간 데이터를 처리하며 고객 상호 작용의 지연을 최소화할 수 있는 시스템에 대한 지속적인 수요가 있음을 알 수 있습니다.
AI 경쟁에서 승자와 패자를 가르게 될 기술 선택
많은 기업이 도태되지 않기 위해 이 강력한 AI의 흐름을 타고 있습니다. AI의 함정과 실패에 대한 많은 이야기가 돌고 있기 때문에 성공 사례 중 하나가 되기 위해서는 신중하게 접근해야 합니다.
AI 챗봇과 같이 빠른 성공을 위한 기존 사용 사례로 시작하면 AI 전략에 대한 자신감을 구축하고 AI 활용 역량을 키우는 데 도움이 됩니다.
결과적으로 이러한 자신감은 비즈니스에 더욱 맞춤화된 보다 복잡하거나 틈새를 겨냥하는 AI 구축의 문을 열어줍니다. 이러한 결과는 업계에 따라 다를 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
리테일 및 여행 업계는 고객 경험을 향상시키기 위해 개인 맞춤화 및 시각적 검색에 초점을 맞춥니다.
금융 서비스 업계는 자동화 및 사기 탐지에 더 높은 가치를 둡니다.
헬스케어 및 생명 과학 업계는 AI를 보다 신중하게 도입함으로써 혁신과 컴플라이언스 및 리스크의 균형을 맞춥니다.
이러한 기존의 사용 사례 외에도 실험이 증가하고 있습니다. 기업의 거의 절반(46%)이 절차적 콘텐츠 생성을 시험 중이며, 40%는 시각적 검색을 테스트하고 있고, 37%는 얼굴 인식을 탐색 중입니다.
오늘의 '부차적인 프로젝트'가 내일의 경쟁 기준이 될 수 있기 때문에 이러한 실험은 중요합니다. 관광 업계에서 모바일 체크인이 새로운 기술에서 필수 요소가 된 사례를 생각해 보세요. 개발팀이 신기술을 시험하도록 장려하는 기업은 AI 기반 툴 및 솔루션의 폭발적인 성장에 더 잘 대비할 수 있는 가능성이 높습니다.
리스크, 보안, 평판: AI의 숨은 비용
이 연구는 정신이 번쩍 들게 하는 몇 가지 현실도 강조합니다. 응답자의 총 63%가 보안 문제를 가장 심각한 장벽으로 꼽고, 55%는 컴플라이언스에 대해 걱정하며, 거의 절반(45%)은 AI가 기대치를 충족하지 못할 경우 평판이 하락할 것을 두려워합니다.
기술 측면에서 볼 때, 이러한 숫자는 다음을 위한 거버넌스 프레임워크의 필요성을 강조합니다.
- 유출을 차단하는 데이터 파이프라인 보호
- 변화 또는 편향을 탐지하기 위한 모델 모니터링
- 프로덕션 조건을 미러링하는 테스트 프로토콜
그러나 이러한 리스크를 방어하는 것은 기술적 안전장치를 넘어 섭니다.
비즈니스는 리스크 관리에 대해 종합적인 사고 방식을 취함으로써 이익을 얻을 수 있습니다. 보안에는 강화된 인프라뿐만 아니라 공격자보다 먼저 취약점을 포착하기 위한 명확한 데이터 처리 정책 및 정기적인 감사도 요구됩니다. 컴플라이언스를 위해서는 개발팀, 법무팀, 규제 전문가 간의 협업을 통해 모델이 진화하는 업계 및 지역 표준을 충족하도록 해야 합니다. 그리고 평판 리스크를 해결하려면 투명성과 책임이 필요합니다.
AI 시스템이 어떻게 결정을 내리고 공정성을 입증하는지 설명할 수 있는 기업은 무언가 잘못될 때 역풍을 맞을 가능성이 훨씬 더 적습니다. 다시 말해, 기업은 단순히 모델을 만드는 것이 아니라 기업의 무결성을 반영하는 비즈니스 크리티컬 시스템을 배포해야 합니다.
리스크를 방어한다는 것은 엔지니어링 원칙과 기업의 책임을 결합해 혁신을 추구할 때 보안, 컴플라이언스 또는 신뢰를 희생하지 않는다는 것을 의미합니다.
통합 문제 극복
많은 기업이 여러 기술 접근 방식에 분산 투자하고 있습니다. Forrester는 클라우드 네이티브 기술(81%), 오픈 소스 AI(72%), 매니지드 AI 서비스(77%)가 많이 도입되고 있다고 보고합니다. 하지만 55%의 기업은 여전히 기술 및 플랫폼 격차를 가장 큰 도전 과제로 여기고 있습니다.
이러한 이중성은 개발자들이 잘 알고 있는 현실을 반영합니다. 바로, 툴은 있지만 통합이 어렵다는 현실 말입니다. 독점 API, 세분화된 생태계, 균등하지 않은 컴플라이언스 요구사항 등 모든 문제로 인해 진행이 늦어지고 있습니다. 오픈 소스 혁신, 확장성을 위한 매니지드 서비스, 지연 시간이 짧은 경험을 위한 엣지 배포를 사용하는 유연한 하이브리드 아키텍처를 구축하는 기업은 이러한 문제를 더욱 자주 극복할 수 있습니다.
단기간 내에 전 세계적으로 AI를 배포하려는 기업에는 클라우드 인프라 이상이 필요합니다. 즉, 규제 지역 전반에서 운영하고, 로컬 데이터 저장을 지원하고, 일관된 성능을 제공할 수 있는 파트너가 필요합니다.
Forrester의 데이터에 따르면 전문 AI 공급업체가 가장 선호되는 파트너입니다. 이는 제가 실제로 목격하는 것과 일치합니다. 즉, 기업은 글로벌 도달 범위와 깊이 있는 기술 전문성을 결합하는 벤더사를 원합니다.
기업이 지금 바로 취할 수 있는 5가지 조치
Forrester 연구 결과 한 가지는 분명합니다. 바로, AI는 사라지지 않을 것이며 기업이 기회와 리스크를 모두 탐색하는 방식에 성공이 달려 있다는 것입니다. 결과를 토대로 지금 바로 취할 수 있는 5가지 실용적인 조치는 다음과 같습니다.
- 고객 가치를 중심으로 AI를 활용하세요. 모든 구축 시 CX, 유지율 또는 매출 면에서 측정 가능한 개선과 직접적으로 관련을 지어 생각해야 합니다.
- 속도와 거버넌스의 균형을 맞추세요. 빠르게 움직이되 처음부터 컴플라이언스, 테스트, 모니터링을 개발 주기에 포함해야 합니다.
- 유연한 아키텍처에 투자하세요. 오픈 소스, 클라우드 네이티브, 매니지드 AI 서비스를 전략적으로 결합해 종속을 피해야 합니다.
- 현명하게 파트너를 선택하세요. 글로벌 규모, 현지 컴플라이언스 전문 지식, 검증된 안정성을 제공하는 벤더사를 찾아야 합니다.
실험을 R&D와 같이 취급하고 파일럿 사일로를 허무세요. 그리고 학습 내용을 장기적인 AI 로드맵에 통합하세요.
AI의 다음 시대 정의
Forrester 연구를 통해 이미 많은 사람들이 목격한 사실이 확인되었습니다. 바로, AI가 기업 전략의 중심이 되었다는 사실인데요. 그러나 그 숫자는 약속과 리스크 사이의 긴장을 강조하기도 합니다.
개발자, 설계자, 비즈니스 리더 모두 오늘날 AI를 구축하는 것은 단순한 애플리케이션을 만드는 것이 아니라 미래의 고객 경험과 브랜드 평판을 형성하는 것을 의미한다는 점을 인식해야 합니다. 고객 가치를 중심으로 AI를 활용하고, 유연한 기술 전략을 도입하며, 파트너십을 통해 확장을 실현하는 기업은 AI 시대에 발맞추어 나갈 수 있을 뿐만 아니라 AI 시대를 정의할 수도 있게 될 것입니다.
자세히 알아보기
엔터프라이즈 AI 현황에 대한 자세한 내용은 보고서 전문을 참조하세요.
태그
