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전 세계의 리더십 팀이 2025년을 계획하기 시작함에 따라 모든 사람이 마음에 두고 있는 주제는 AI 및/또는 생성적 AI(GenAI)에 대한 투자가 언제 돌아올지입니다. 구글 클라우드의 새로운 연구에 따르면 100명 이상의 직원을 둔 대기업 중 6개 중 3개 이상이 GenAI를 사용하고 있으며 74%는 이미 상당한 투자 回収率(ROI)를 보이고 있습니다. 그러나 AI/GenAI에서 최대 ROI를 달성하려면 비용을 정당화하는 것을 넘어서 직접 및 간접 회収, 리드 타임 및 숨겨진 비용에 대한 명확한 이해, 그리고 신뢰할 수 있고 확장 가능한 프로세스를 보장하기 위한 인간 중심 기능의 통합과 같은 전략적 접근이 필요합니다.
ROI 재정의
지난 1년 동안 미디어에서 AI/GenAI에 대한 모든 관심을 고려하면 이러한 투자가 상대적으로 새로운 것으로 대부분의 회사에서 가능한 ROI를 아직 보지 못했다는 사실을 잊기 쉽습니다. 따라서 보드룸에서 처음부터 기대를 관리하는 것이 중요합니다. 초기 평가는 향후 투자에 대한 리더십의 관점에 영향을 미치는 중요한 인상을 생성하기 때문입니다. 즉, 즉각적인 변화를 기대한다면 초기 단계에서 이러한 변경이 여전히 발생 중인 경우 그들의 의견이 달라질 수 있습니다. 다시 말해, 새로운 혁신은 새로운 측정 관점을 요구하며 리더는 단기 및 장기 ROI에 대해 생각하는 방식을 재정의해야 합니다.
성공적인 변화를 구성하는 요소는 진행 상황이 종종 관찰자의 눈에 가장 잘 측정되지만 “작은” 승리도 더 큰 잠재적 결과로 이어질 수 있습니다. 여기에서는 AI/GenAI 투자를 상황에 맞게 도와주는 세 가지 방법과 비슷한 여정을 걷고 있는 사람들의 예가 있습니다.
1. 직접 및 간접 ROI 구분
일부 산업에서는 직접 ROI를 쉽게 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 소매 또는 소비자 물품 회사에서 새로운 GenAI 기능을 제공하기 시작하면 고객으로부터 기능이 어떻게 수신되는지에 대한 즉각적인 감각을 얻을 수 있습니다. 반면에 제조업과 같은 다른 산업에서는 더 긴 기간의 투자에 의존하는 간접 ROI가 있습니다. 이러한 종류의 간접 회収에서는 일반적으로 “트리클 다운 영향”이 새로운 기회를 창출하거나 새로운 가치를 잠금할 수 있습니다. 새로운 AI 솔루션을 구현하여 팀의 생산성을 향상시키는 경우를 상상해 보십시오. 초기 목표는 출력이었을 수 있지만 활동의 증가로 이전에 고려되지 않았던 완전히 새로운 성장 경로가 발견될 수 있습니다. 이것이 AI/GenAI의 가장 흥미롭고 설렐 만한 부분입니다. 즉, 알려지지 않은 잠재력입니다. 그리고 이러한 잠재력이 측정하기 어렵더라도 ROI를 계산할 때 항상 요인으로 포함되어야 합니다.
직접 및 간접 ROI의 좋은 예는 이커머스 회사 Mercari에서 찾을 수 있습니다. Mercari는 지난해 중고 물품을 위한 시장 플랫폼에 ChatGPT 기반 쇼핑 보조를 추가했습니다. 새로운 “상인 AI”를 통해 고객은 사이트에 로그인하여 쇼핑 보조와 자연스러운 대화를 나누고 질문에 답변한 다음 다음 단계에 대한 일련의 추천을 받을 수 있습니다. 이것의 직접 ROI는 Mercari에서 티켓 볼륨이 74% 감소한 것이었습니다. 간접 ROI는 결과적으로 시간을 절약하여 회사에서 기술 부채를渐進的に 감소시키고 운영을 확대할 수 있었습니다.
2. AI/GenAI 투자와 수반되는 숨겨진 비용의 리드 타임 고려
C-Suite에 대한 수익성 성장 압력이 지속됨에 따라 그들이 갑자기 “좋은 일은 기다리는 사람에게 오는 것”이라는 마음가짐을 채택할 가능성은 거의 없습니다. 그러나 AI/GenAI에 대한任何 출시는 시간과 돈이 듭니다. 인프라 및 훈련에 대한 투자, 다양한 API 및 관련 데이터의 구입 등은 “회収”을 보이지 않는 월 단위의 준비 작업일 수 있습니다. 많은 사람들이 논의하지 않는 또 다른 숨겨진 비용은 AI에 의해 생성된 환상과 오류가 회사에 많은 돈을 쓰게 하거나 잘못된 방향으로 보내거나 비용이 많이 드는 PR 문제를 일으킬 수 있다는 사실입니다. 전체 경험은 매우 새로운 것으로 모든 것이 조금 더 위험하고 비용이 많이 듭니다. 따라서 리더가 ROI를 평가할 때 이를 고려하는 것이 중요합니다.
McKinsey는 이러한 의사 결정 과정과 관련된 비용에 대한 통찰력을 제공했으며 클래식 “임대, 구매, 구축” 시나리오를 논의했습니다. 그들의 고유한 유형에서 CIO 또는 CTO는 공개적으로 사용 가능한 LLM을 사용하여 약간의 사용자 지정만으로 “받는 사람”(Taker), 소유한 데이터와 통합하여 더 사용자 지정된 결과를 얻는 “형성자”(Shaper), 또는 별도의 비즈니스 사례를 해결하기 위한 맞춤형 모델을 구축하는 “제작자”(Maker) 중 하나인지 고려해야 합니다. 각 고유한 유형에는 기술 리더가 평가해야 하는 비용이 있으며 “받는 사람”의 경우 200만 달러 이상, “제작자”의 경우 그 금액의 100배에 이를 수 있습니다.
AI/GenAI 투자를 더 인간 중심적으로 만들기
여전히 많은 사람들이 AI가 인간을 대체할 것이라는 두려움을 가지고 있습니다. 회사들은 이러한 변화를 대체가 아니라 강화로 пози션해야 하며 투자를 더 인간 중심적으로 만드는 방법을 찾으려고 노력해야 합니다. GenAI의 경우 이는 거래가 아니라 파트너십이며 생성된 통찰력이나 자료가 편향, 환상 또는 기타 오해에서 자유로움을 확인하기 위해 인간이 여전히 필요합니다. 따라서 회사가 AI에 각 결정의 이유를 제공하도록 지속적으로 도전하는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 콘텐츠에 더 많은 유효성이 주어지며 직원들은 프로세스에서 정의된 역할을 보게 되며 궁극적으로 ROI를 도와줄 것입니다.
또한 정보를 수집할 수 있는 AI의 유형에 대한 엄격한 가이드를 설정하는 것이 좋습니다. “인터넷에 접근할 수 있는지 여부”를 물어보십시오. 아마도 안 됩니다. 핵심은 필요성을 고려하고 다른 검증된 방법론이 있는 경우 사용하는 것입니다. 때때로 AI는 요약에만 유용합니다. “생각”에는 아닙니다. 모든 것은 올바른 균형을 만드는 것입니다. 인간은 여전히 중요한 역할을 합니다. Accenture의 연구에 따르면 94%의 경영자가 인간 인터페이스 기술이 행동과 의도를 더 잘 이해하게 할 것이라고 생각하며 인간-기계 상호 작용을 변革할 것입니다.
약속과 현실 간의 격차 닫기
전문가들은 GenAI의 낮은 진입 장벽이 훌륭한 기능이지만 장기적인 잠재력이 단기 가치의 증거에 달려 있다고 동의합니다. 즉, 모든 AI/GenAI 파일럿에는 시작하기 전에 일련의 명확하게 정의된(그러나 유연한) 성공 기준이 있어야 하며 회사에서는 지속적으로 프로세스를 모니터링하여 지속적으로 가치를 제공하는지 확인해야 합니다. 디지털 혁신의 이 새로운 시대에는 전통적인 “마감선”이 있을 수 없습니다. 대신에 AI/GenAI의 단기 및 장기 ROI에 대해 생각하는 방식을 변경함으로써 회사들은 투자 달러를 더 현명하게 사용할 수 있으며 비즈니스와 함께 확장할 수 있는 기능을 개발하는 데 집중할 수 있습니다.
