2025년을 위한 리더십 팀의 계획: GenAI의 단기 및 장기 ROI에 대한 새로운 사고 방식

전 세계의 리더십 팀이 2025년을 위한 계획을 시작하면서 모든 사람의 마음속에 있는 주제는 AI 및/또는 생성적 AI(GenAI)에 대한 투자가 언제 돌아올 것인지입니다. 구글 클라우드의 새로운 연구에 따르면 100명 이상의 직원을 둔 대기업 중 6개 중 5개 이상이 GenAI를 사용하고 있으며 74%의 기업이 이미 상당한 투자 수익을 보고 있다고 합니다. 그러나 AI/GenAI의 투자 수익을 최대화하려면 비용을 정당화하는 것 이상의 전략적인 접근이 필요합니다. 직접 및 간접 수익, 리드 타임 및 숨겨진 비용에 대한 명확한 이해, 그리고 안정적이고 확장 가능한 프로세스를 보장하기 위한 인간 중심의 기능 통합이 필요합니다.

ROI 재정의

지난 1년 동안 미디어에서 AI/GenAI에 대한 관심이 많았기 때문에 이러한 투자가 아직 비교적 새로운 것이라는 사실을 잊기 쉽습니다. 이는 대부분의 기업이 아직 가능한 ROI를 보지 못했다는 것을 의미하며, 이는 보드룸에서 초기 기대를 관리하는 것이 더욱 중요합니다. 초기 평가가 향후 투자에 대한 리더십의 관점에 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. 즉, 새로운 혁신에는 새로운 측정 관점이 필요하며, 리더들은 단기 및 장기 ROI에 대한 생각을 재정의해야 합니다.

성공적인 변화를 측정하는 경우, 진행은 종종 관점의 문제입니다. 그러나 “작은” 승리도 미래에 더 큰 결과를 가져올 수 있습니다. 여기에서는 AI/GenAI 투자를 맥락화하는 세 가지 방법과 유사한 여정에 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 제공하면 고객으로부터 즉시 피드백을 받을 수 있습니다. 반면에 제조와 같은 산업에서는 더 긴 기간의 투자가 필요한 간접 ROI가 있습니다. 이러한 유형의 부드러운 수익은 새로운 기회를 창출하거나 새로운 가치를 잠금으로 이어질 수 있습니다. 새로운 AI 솔루션을 구현하여 팀의 생산성을 향상시키는 경우를 상상해 보십시오. 초기 목표는 출력이었을 수 있지만, 활동의 증가로 새로운 성장 경로가 발견되거나 새로운 가치가 잠금될 수 있습니다. 이것이 AI/GenAI의 가장 흥미로운 부분입니다. 잠재적인 가치는 측정하기 어렵지만, ROI를 계산할 때 항상 고려해야 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 “Merchant AI”는 고객이 사이트에 로그인하여 쇼핑 보조와 자연스러운 대화를 나눌 수 있으며, 다음 단계에 대한 권장 사항을 받을 수 있게 해줍니다. 직접 ROI는 Mercari의 티켓 볼륨이 74% 감소한 것입니다. 간접 ROI는 시간 절약으로 기술 부채를 줄이고 운영을 확장할 수 있게 된 것입니다.

2. AI/GenAI 투자 및 숨겨진 비용의 리드 타임 고려

C-Suite는 수익을 증가시키는 압력을 받고 있기 때문에, “좋은 일은 기다리는 사람에게 돌아온다”라는 생각을突然採用할 가능성은 낮습니다. 그러나 AI/GenAI에 대한任何 투자는 시간과 돈이 필요합니다. 인프라 및 훈련에 대한 투자, 다양한 API 및 관련 데이터의 구입 등은 몇 개월 동안 준비 작업이 필요할 수 있으며, 시작하기 전에 “반환”이 없을 수 있습니다. 많은 사람들이 논의하지 않는 또 다른 숨겨진 비용은 AI가 생성하는 오류 및 환각으로 인해 기업에 많은 비용을 초래할 수 있다는 것입니다. 이는 기업을 잘못된 방향으로 이끌거나, 취약점을 열거나, 비싼 PR 문제를 일으킬 수 있습니다. 모든 것이 새로운 것이기 때문에, 리더들은 ROI를 평가할 때 이를 고려해야 합니다.

McKinsey는 이 quyết정 과정과 관련된 비용에 대한 통찰력을 제공했습니다. “租用, 구입, 구축” 시나리오를 기반으로 CIO 또는 CTO는 공개적으로 사용 가능한 LLM을 사용하여 약간의 맞춤화를 하는 “Taker”, 소유한 데이터와 모델을 통합하여 더 맞춤화된 결과를 얻는 “Shaper”, 또는 별도의 비즈니스 사례를 해결하기 위한 맞춤형 모델을 구축하는 “Maker” 중 하나인지 고려해야 합니다. 각 아키타입에는 기술 리더가 평가해야 하는 비용이 있으며, “Taker”의 경우 200만 달러 이상, “Maker”의 경우 100배 이상의 비용이 발생할 수 있습니다.

AI/GenAI 투자를 더 인간 중심적으로 만들기

여전히 많은 사람들이 AI가 인간을 대체할 것이라는 두려움이 있습니다. 이러한 우려를 무시하는 대신, 기업은 변화를 강화로 пози션하고, 투자를 더 인간 중심적으로 만들기 위한 방법을 찾으려고 노력해야 합니다. GenAI의 경우, 이는 거래가 아니라 파트너십입니다. 인간은 생성된 통찰력 또는 자료가 편향, 환각 또는 오해에서 자유로워지는지 평가하기 위해 여전히 필요합니다. 따라서 기업은 AI가 각 결정의 이유를 제공하도록 지속적으로 도전해야 합니다. 이는 콘텐츠에 더 많은 유효성을 부여하고, 직원이 프로세스에서 정의된 역할을 보게 하며, 궁극적으로 ROI를 향상시킵니다.

또한 AI가 수집할 수 있는 정보에 대한 엄격한 가드를 설정하는 것이 좋습니다. “AI에 인터넷 접근을 허용해야 합니까?”라고 질문해 보십시오. 아마도 그렇지 않을 것입니다. 필요한 경우 먼저 고려하고, 다른 검증된 방법론이 있는 경우에는 사용해야 합니다. 때때로, AI는 요약에만 유용합니다. 이는 균형을 조성하는 모든 것이며, 인간은 여전히 중요한 역할을 합니다. Accenture의 연구에 따르면, 94%의 임원은 인간 인터페이스 기술이 행동 및 의도를 더 잘 이해하게 할 것이라고 믿고 있습니다.

약속과 현실 간의 격차 좁히기

전문가들은 GenAI의 낮은 진입 장벽이 훌륭한 기능이지만, 장기적인 잠재력이 단기적인 가치를 입증하는 데 달려 있다고 동의합니다. 즉, 모든 AI/GenAI 파일럿에는 시작하기 전에 일련의 명확하게 정의된(그러나 유연한) 성공 기준이 있어야 하며, 기업은 지속적으로 프로세스를 모니터링하여 지속적으로 가치를 제공하는지 확인해야 합니다. 디지털 혁신의 새로운 시대에 대해, 전통적인 “마감선”이 없을 수 있습니다. 대신, AI/GenAI의 단기 및 장기 ROI에 대한 생각을 변경함으로써, 기업은 투자 자금을 더 현명하게 사용하고, 비즈니스와 함께 확장할 수 있는 기능을 개발하는 데 집중할 수 있습니다.