O'Reilly “기업의 생성적 AI” 2023 보고서

급속한 기술 진화로 특징지어지는 시대에, 인공지능의 지형은 생성적 인공지능(Generative AI)의 출현과 통합을 중심으로 엄청난 변화를 겪고 있습니다. 기술 및 비즈니스 학습 분야의 선두주자인 O'Reilly는 비즈니스 세계에서 생성적 AI의 현재 상태를 조명하는 포괄적인 글로벌 설문조사를 제공하는 기업 보고서에서 2023년 생성적 AI를 공개했습니다.

2,800명이 넘는 기술 전문가의 응답을 바탕으로 작성된 이 보고서는 급증하는 생성 AI 채택에 대해 자세히 알아보고 엔터프라이즈 부문 내에서 이것이 제시하는 추세, 과제 및 기회를 설명합니다.

기업에서 전례 없는 생성 AI 채택

O'Reilly 2023 보고서는 기업 부문 내 AI 여정의 중요한 이정표를 보여줍니다. 바로 생성 AI 기술 채택률이 67%라는 것입니다. 이 수치는 인상적일 뿐만 아니라; 이는 최근 역사상 가장 빠른 기술 혁신 채택을 나타냅니다. 이러한 채택률을 더욱 주목하게 만드는 것은 이들 기업 중 38%가 AI를 사용한 지 XNUMX년 미만이라는 점입니다. 이는 AI 역량에 대한 관심과 신뢰가 급속도로 커지고 있음을 의미합니다.

이러한 채택 급증은 여러 가지 요인에 기인할 수 있습니다. 첫째, 생성 AI 기술의 발전으로 인해 AI 기술의 접근성과 구현이 더욱 쉬워졌습니다. 훈련 모델은 더욱 사용자 친화적으로 변했고, 오픈 소스 모델의 등장으로 리소스 요구 사항이 줄어들었습니다. 둘째, 자동화된 프롬프트 생성, 문서 검색을 위한 벡터 데이터베이스 등 AI 상호작용을 단순화하는 도구의 개발로 인해 AI에 더욱 광범위한 조직이 접근할 수 있게 되었습니다.

본질적으로 생성 AI가 기업에 빠르게 통합되는 것은 비즈니스 세계의 변혁 단계를 의미합니다. 기업은 단순히 AI를 실험하는 것이 아닙니다. 그들은 이를 핵심 운영에 적극적으로 통합하여 성장을 촉진하고 경쟁 우위를 강화하고 있습니다.

AI 사용의 새로운 추세

O'Reilly 보고서는 기업이 현재 생성 AI를 어떻게 활용하고 있는지 조명하고 해당 적용의 주요 추세를 보여줍니다. 대다수(77%)가 프로그래밍 작업에 AI를 사용하고 있으며, 이는 소프트웨어 개발에서 자동화로의 상당한 변화를 나타냅니다. GitHub Copilot 및 ChatGPT와 같은 도구는 점점 더 대중화되어 코딩의 생산성과 효율성을 향상시키고 있습니다.

데이터 분석은 두 번째로 가장 일반적인 사용 사례로 떠오르며, 기업의 70%가 이러한 목적으로 AI를 사용합니다. 대규모 데이터 세트를 처리하고 분석하는 AI의 능력은 기업이 더 깊은 통찰력을 얻고 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 매우 귀중한 것으로 입증되었습니다.

고객 대면 애플리케이션도 주요 초점 영역이며, 기업의 65%가 생성 AI를 사용하여 고객 경험을 향상시킵니다. 여기에는 더욱 매력적이고 반응이 빠른 상호 작용을 제공하는 것을 목표로 하는 챗봇, 개인화된 추천, 자동화된 고객 지원이 포함됩니다.

흥미롭게도 이 설문조사에서는 콘텐츠 제작에서 생성 AI의 역할도 강조되었습니다. 약 47%의 기업이 마케팅 카피에 AI를 사용하고, 56%는 기타 형태의 카피에 AI를 사용하여 크리에이티브 영역에서 AI의 영향력이 커지고 있음을 보여줍니다.

이러한 추세는 기업 전략의 광범위한 변화를 반영합니다. 생성적 AI는 더 이상 단순히 효율성을 위한 도구가 아닙니다. 이는 비즈니스 혁신을 추진하는 핵심 구성 요소가 되고 있습니다. 일상적인 작업을 자동화하고, 데이터 분석을 통해 통찰력을 제공하고, 고객 참여를 강화함으로써 AI는 기업이 새로운 기회를 탐색하고 운영 모델을 재정의할 수 있도록 지원합니다. 다양한 기능에 걸쳐 AI를 활용하는 것은 기업 부문에서 AI의 혁신적인 영향력과 다양성을 강조합니다.

생성적 AI의 과제와 장벽

기업에서 생성 AI가 빠르게 채택되고 있음에도 불구하고 O'Reilly 보고서는 중요한 과제와 장벽을 식별합니다. 응답자의 53%가 언급한 가장 큰 장애물은 AI 구현을 위한 적절한 사용 사례를 식별하는 것입니다. 이러한 과제는 특정 비즈니스 상황에서 AI 기술을 효과적으로 활용하는 최선의 방법을 이해하는 데 있어 격차가 있음을 강조합니다.

두 번째 주요 장벽은 응답자의 38%가 언급한 법률, 위험 및 규정 준수 문제와 관련이 있습니다. AI 기술이 발전함에 따라 기업은 특히 데이터 개인 정보 보호 및 윤리적인 AI 사용과 같은 영역에서 법적 표준을 준수하고 위험을 완화하면서 이러한 시스템을 통합하는 복잡성을 해결하기 위해 노력하고 있습니다.

이러한 결과는 AI 통합에 대한 보다 미묘한 접근 방식의 필요성을 강조합니다. 기업은 기술적으로 준비되어 있을 뿐만 아니라 올바른 애플리케이션을 식별하고 AI를 둘러싼 복잡한 법적 환경을 탐색할 수 있도록 전략적으로 준비되어 있어야 합니다.

AI 기술 및 위험 관리에 대한 수요

생성 AI의 가속화된 통합으로 인해 숙련된 기술 인력에 대한 상당한 수요가 발생했습니다. AI 프로그래밍 기술이 가장 많이 요구되며(66%), 데이터 분석(59%), AI/ML 운영(54%)이 그 뒤를 이었습니다. 이러한 수요는 AI 시스템의 복잡성과 정교함이 증가하고 이러한 기술을 개발하고 관리하기 위한 전문 지식의 필요성을 반영합니다.

위험 관리 측면에서 기업은 주로 예상치 못한 결과(49%), 보안 취약성(48%), 안전, 신뢰성, 공정성, 편견, 윤리 및 개인 정보 보호와 관련된 문제(각각 응답자의 46%가 언급)에 관심을 갖고 있습니다. . 이러한 우려는 AI 시스템에 대한 엄격한 테스트 및 검증뿐만 아니라 윤리적 고려 사항을 해결하고 책임감 있는 AI 사용을 보장하기 위한 강력한 프레임워크 개발의 필요성을 강조합니다.

AI 도입 초기 단계를 반영하다

채택률은 높지만, 보고서는 많은 기업이 아직 생성 AI 구현의 초기 단계에 있음을 반영합니다. 약 34%는 개념 증명 단계에 있으며 AI의 기능과 잠재적인 응용 프로그램을 탐색합니다. 또 다른 14%는 제품 개발 단계에 있고, 10%는 모델 구축 과정에 있습니다. 특히 18%는 AI 애플리케이션을 프로덕션에 적용하는 단계에 이르렀으며, 이는 이론적 탐구에서 실제 적용으로의 신속한 이동을 나타냅니다.

응답자 중 64%가 사전 패키징된 AI 솔루션 사용에서 맞춤형 애플리케이션 개발로 전환했습니다. 이러한 변화는 상당한 발전을 의미하며, 기업이 AI를 채택할 뿐만 아니라 특정 요구 사항에 맞는 맞춤형 AI 솔루션을 혁신하고 만들고 있음을 나타냅니다.

이 보고서는 또한 잘 알려진 GPT 모델을 넘어서는 다양한 AI 생태계를 강조합니다. 예를 들어, 16%의 기업은 오픈 소스 모델을 기반으로 구축하여 AI 기술 개발 및 공유에 참여하는 활발한 커뮤니티를 보여줍니다. LLaMA 및 Google Bard와 같이 덜 일반적인 모델을 사용하는 것은 여전히 ​​소수에 불과하지만 광범위한 AI 기술에 대한 개방성을 나타내며 역동적이고 혁신적인 AI 환경을 조성합니다.

이러한 조사 결과는 기업의 AI 환경이 실험에서 실제 적용 및 혁신으로 빠르게 진화하고 있음을 나타냅니다. AI 모델 사용의 다양성과 맞춤형 솔루션으로의 전환은 해당 분야의 역동적인 특성과 AI 기술의 잠재력을 최대한 활용하려는 기업의 열망을 강조합니다.

O'Reilly 보고서는 기업 내 생성 AI의 현재 상태를 강조할 뿐만 아니라 행동을 촉구하는 역할도 합니다. 이는 기업들이 AI의 미래를 형성하는 데 적극적으로 참여하고, 기술이 성장, 혁신, 윤리적 발전을 위한 촉매 역할을 하는 환경을 조성할 것을 촉구합니다.

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