생성 AI의 미래는 어떻게 될까요? 15개 차트의 초기 보기

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생성 AI의 미래는 어떻게 될까요? 15개 차트의 초기 보기

2023년 8월 25일| 기사

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제너레이티브 AI(Generative AI)는 너무 빨라서 따라잡기가 힘들다고 느낄 수 있습니다. 다음은 해당 주제에 대한 주요 기사 및 보고서에서 가져온 간략한 내용입니다.

다각형 모양으로 만든 꽃병에 세 송이의 꽃이 들어있습니다. 꽃과 꽃병의 일부가 일그러지고 늘어납니다.

2022년 11월 ChatGPT가 출시된 이후 ChatGPT는 헤드라인을 장식했으며 기업에서는 그 가치를 포착하기 위해 경쟁하고 있습니다. McKinsey 연구에 따르면 이 기술이 처음 몇 달 동안 생성된 AI(Gen AI) 기능이  세계 경제에 연간 최대 4조 4천억 달러를 추가할 것으로 나타났습니다.

가장 인기 있는 통찰력

1. 생성 AI의 경제적 잠재력: 차세대 생산성 개척지
2. 2023년 McKinsey 기술 동향 전망
3. 2023년 AI 현황: 제너레이티브 AI의 획기적인 해
4. 연구자이자 시간을 절약해 주고 영감을 주는 생성 AI 도구인 Lilli를 만나보세요.
5. CEO로서 힘차게 시작하는 방법

이 기간에 우리가 출판한 기사와 보고서는 다음과 같은 질문을 조사합니다.

• 기술은 무엇을 잘할 것이며, 얼마나 빨리 발전할 것인가?
• Gen AI는 어떤 유형의 직업에 가장 큰 영향을 미칠까요?
• 어떤 산업이 가장 많은 이익을 얻을 수 있습니까?
• 어떤 활동이 조직에 가장 큰 가치를 제공합니까?
• 근로자들은 기술에 대해 어떻게 생각하며, 앞으로도 그렇게 느낄 것입니까?
• Gen AI의 책임 있는 사용을 보장하려면 어떤 보호 장치가 필요합니까?

이 시각적 설명 에서는 지금까지 얻은 모든 답변을 15개의 McKinsey 차트로 정리했습니다. 우리는 이 공간이 빠르게 발전할 것으로 기대하며, 그러한 일이 발생함에 따라 계속해서 연구를 전개할 것입니다. 이 주제에 대한 최신 정보를 얻으려면 여기에서 "인공 지능"에 대한 이메일 알림을 등록하세요 .

Gen AI가 다리를 찾았습니다.

Gen AI 지원 제품을 지원하는 고급 기계 학습은  수십 년에 걸쳐 제작되었습니다. 그러나 ChatGPT가 2022년 말에 출발점에서 나온 이후 Gen AI 기술의 새로운 버전이 한 달에 여러 번씩 출시되었습니다. 2023년 3월에만 새로운 고객 관계 관리 솔루션과 금융 서비스 산업 지원을 포함하여 6가지 주요 진전이 있었습니다.

출처: 모든 CEO가 생성 AI에 대해 알아야 할 사항

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인간 수준의 성능을 향한 길이 더욱 짧아졌습니다.

이 차트에 표시된 대부분의 기술 역량에 대해 Gen AI는 이번 10년 말까지 인간 성능의 중간 수준으로 수행될 것입니다. 그리고 그 성능은 2040년 이전에 이러한 모든 작업을 완료하는 상위 25%의 사람들과 경쟁할 것입니다. 어떤 경우에는 전문가들이 이전에 생각했던 것보다 40년 더 빠른 속도입니다.

출처: 생성 AI의 경제적 잠재력: 차세대 생산성 개척지

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그리고 지식작업의 자동화가 이제 눈앞에 다가왔습니다.

이전 자동화 기술의 물결은 대부분 물리적 작업 활동에 영향을 미쳤지만 Gen AI는 지식 작업, 특히 의사 결정 및 협업과 관련된 활동에 가장 큰 영향을 미칠 가능성이 높습니다. 교육, 법률, 기술 및 예술과 같은 분야의 전문가들은 이전에 예상했던 것보다 더 빨리 업무의 일부가 자동화되는 것을 보게 될 가능성이 높습니다. 자연어의 패턴을 예측하고 이를 동적으로 활용하는 제너레이티브 AI의 능력 때문이다.

출처: 생성 AI의 경제적 잠재력: 차세대 생산성 개척지

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특정 사용 사례를 해결하기 위해 앱이 계속해서 확산되고 있습니다.

Gen AI 도구는 이미 대부분의 유형의 서면, 이미지, 비디오, 오디오 및 코딩된 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 그리고 기업에서는 이러한 모든 영역에 걸쳐 사용 사례를 해결하기 위한 애플리케이션을 개발하고 있습니다. 가까운 미래에는 특정 산업과 기능을 대상으로 하는 애플리케이션이 일반적인 애플리케이션보다 더 많은 가치를 제공할 것으로 기대합니다.

출처: 생성적 AI 가치 사슬에서 기회 탐색

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일부 산업은 다른 산업보다 더 많은 이익을 얻을 것입니다

Gen AI의 정확한 영향은 다양한 비즈니스 기능의 혼합 및 중요성, 업계 수익 규모 등 다양한 요소에 따라 달라집니다. 거의 모든 산업 분야에서 마케팅 및 영업 기능에 기술을 배포함으로써 가장 큰 이익을 얻을 수 있습니다. 그러나 하이테크와 은행업은 소프트웨어 개발을 가속화하는 Gen AI의 잠재력을 통해 훨씬 더 많은 영향을 미칠 것입니다.

출처: 생성 AI의 경제적 잠재력: 차세대 생산성 개척지

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따라서 업계에 가장 큰 가치를 제공할 사용 사례를 이해하는 것이 핵심입니다.

당사의 보고서인 생성적 AI의 경제적 잠재력: 차세대 생산성 개척에는 은행, 생명 과학, 소매 및 소비재 산업에서 가장 높은 가치 잠재력을 지닌 사용 사례를 식별하는 방법을 자세히 설명하는 스포트라이트 섹션이 포함되어 있습니다. 이는 자신의 산업을 평가하기 위한 좋은 프레임워크를 제공합니다.

출처: 생성 AI의 경제적 잠재력: 차세대 생산성 개척지

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Gen AI의 상업적 약속에도 불구하고 대부분의 조직에서는 아직 이를 사용하지 않습니다.

마케팅 및 영업 리더에게 자신의 조직이 상업 활동을 위해 Gen AI 또는 머신러닝을 얼마나 사용해야 한다고 생각하는지 물었을 때 90%는 적어도 "자주" 사용해야 한다고 생각했습니다. 앞서 살펴보았듯이 마케팅과 영업이 영향력이 가장 큰 영역이라는 점을 고려하면 그다지 놀라운 일은 아닙니다. 그러나 60%는 자신의 조직에서 이런 일을 거의 또는 전혀 하지 않는다고 답했습니다.

출처: AI 기반 마케팅 및 판매는 생성 AI를 통해 새로운 차원에 도달합니다.

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마케팅 및 영업 리더는 세 가지 사용 사례에 대해 가장 열정적입니다.

우리의 연구에 따르면 마케팅 및 영업 리더는 우리가 제안한 각 세대 AI 사용 사례에서 최소한 중간 정도의 영향을 예상했습니다. 그들은 리드 식별, 마케팅 최적화 및 맞춤형 지원에 가장 열정적이었습니다.

출처: AI 기반 마케팅 및 판매는 생성 AI를 통해 새로운 차원에 도달합니다.

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많은 산업 분야의 또 다른 큰 가치 동인인 소프트웨어 엔지니어링은 훨씬 더 효율적이 될 수 있습니다.

40명의 McKinsey 자체 개발자가 생성 AI 기반 도구를 테스트했을 때 우리는 많은 일반적인 개발자 작업에서 인상적인 속도 향상을 발견했습니다. 유지 관리 용이성을 위한 코드 기능 문서화(코드를 얼마나 쉽게 개선할 수 있는지 고려)는 절반의 시간 안에 완료할 수 있고, 새 코드를 작성하는 데는 거의 절반의 시간이 걸리며, 기존 코드를 최적화(코드 리팩터링이라고 함)하는 데는 거의 2/3의 시간이 걸립니다.

출처: 생성 AI로 개발자 생산성 극대화

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그리고 Gen AI 지원은 개발자를 더 행복하게 만들 수 있습니다.

우리의 연구에 따르면 개발자에게 생산성을 극대화하는 데 필요한 도구를 제공하면 경험이 크게 향상되어 기업이 최고의 인재를 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 생성적 AI 기반 도구를 사용하는 개발자는 전반적인 행복, 성취감, 흐름 상태를 보고할 가능성이 두 배 이상 높았습니다. 그들은 이것이 더 만족스러운 작업을 방해하는 지루한 작업을 자동화하고 다양한 온라인 플랫폼에서 솔루션을 검색하는 것보다 더 빠르게 정보를 손끝에 제공하는 도구의 능력 때문이라고 생각했습니다.

출처: 생성 AI로 개발자 생산성 극대화

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직원들 사이에서 Gen AI 도구 사용에 대한 추진력이 형성되고 있습니다.

새로운 McKinsey 설문조사에 따르면 다양한 산업과 지리적 위치에 있는 대다수의 근로자가 업무 안팎에서 생성 AI 도구를 한 번 이상 사용해 본 적이 있는 것으로 나타났습니다. 이는 채 1년도 채 되지 않아 매우 빠른 속도로 채택되었습니다. 한 가지 놀라운 결과는 베이비붐 세대가 밀레니얼 세대보다 업무에 Gen AI 도구를 사용한다고 보고한 것입니다.

출처: 2023년 AI 현황: Generative AI 돌파 연도

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그러나 조직에는 여전히 AI에 능숙한 직원이 더 많이 필요합니다.

조직이 AI 세대 목표를 설정하기 시작하면서 AI에 능숙한 직원에 대한 필요성도 높아지고 있습니다. 생성 및 기타 응용 AI 도구가 얼리 어답터에게 가치를 제공하기 시작함에 따라 숙련된 인력에 대한 공급과 수요 간의 격차는 여전히 넓습니다. 인재 시장에서 선두를 유지하려면 조직은 우수한 인재 관리  기능을 개발하여 AI에 능숙한 직원을 채용하고 유지하려는 직원에게 보람 있는 업무 경험을 제공해야 합니다.

출처: McKinsey 기술 동향 전망 2023

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조직은 주의 깊게 진행해야 합니다.

Gen AI의 가능성은 많은 사람들에게 스릴을 선사합니다. 그러나 다른 신기술과 마찬가지로 AI 세대에도 잠재적인 위험이 따릅니다. 우선, Gen AI는 편견이 있거나, 사실이 잘못되었거나, 저작권이 있는 소스에서 불법적으로 스크랩한 콘텐츠를 생산하는 것으로 알려져 있습니다. Gen AI 도구를 전면적으로 채택하기 전에 조직은 노출될 수 있는 평판 및 법적 위험을 고려해야 합니다. 위험을 완화하는 한 가지 방법은 무엇입니까? 루프에 인간 을 유지하십시오 . 즉, AI 생성 결과를 게시하거나 사용하기 전에 실제 인간이 이를 확인하도록 해야 합니다.

출처: 2023년 AI 현황: Generative AI 돌파 연도

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Gen AI는 궁극적으로 글로벌 GDP를 높일 수 있습니다

McKinsey는 Gen AI가 경제 전반에 걸쳐 노동 생산성을 크게 높일 수 있다는 사실을 발견했습니다. 그러나 이러한 생산성 향상의 혜택을 누리려면 일자리에 영향을 받는 근로자는 최소한 2022년 생산성 수준과 일치할 수 있는 다른 작업 활동으로 전환해야 합니다. 근로자가 새로운 기술을 배우고 경우에 따라 직업을 바꾸는 데 지원을 받으면 글로벌 GDP 성장이 더욱 강력해지고 지속 가능하고 포용적인 세상이 될 수 있습니다.

출처: 생성 AI의 경제적 잠재력: 차세대 생산성 개척지

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Gen AI는 AI의 가치 잠재력 중 작은 부분을 나타냅니다.

Gen AI는 큰 진전이지만 기존의 고급 분석 및 기계 학습은 계속해서 작업 최적화에서 가장 큰 비중을 차지하며 다양한 분야에서 계속해서 새로운 응용 프로그램을 찾고 있습니다 . 디지털 및 AI 혁신을 진행 중인 조직은  AI 세대에 주목하는 것이 좋지만 다른 AI 도구를 배제해서는 안 됩니다 . 헤드라인을 장식하지 못한다고 해서 생산성 향상, 궁극적으로는 가치 향상을 위해 일할 수 없다는 의미는 아닙니다.

출처: 생성 AI의 경제적 잠재력: 차세대 생산성 개척지

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