AI 성숙도에 대한 길 – 2023 LXT 리포트

오늘날, 혁신을 주도하는 기업들은 AI 시스템에 상당한 자원을 투자하여 자신의 AI 성숙도 여정을 발전시키고 있습니다. IDC에 따르면, 전 세계적으로 AI 중심 시스템에 대한 지출은 2026년까지 300억 달러를 초과할 것으로 예상되며, 2022년에는 1,180억 달러였습니다.

과거에는 AI 시스템이 프로세스 성숙度의 부족으로 인해 더 자주 실패했습니다. 약 60-80%의 AI 프로젝트가 계획 부족, 전문지식 부족, 데이터 관리 부족 또는 윤리 및 공정성 문제로 인해 실패했습니다. 그러나 매년이 지나면서 이 숫자는 개선되고 있습니다.

오늘날, 평균적으로 AI 프로젝트 실패율은 46%로 떨어졌습니다. 이는 최신 LXT 리포트에 따르면, 기업이 자신의 AI 성숙도 여정을 발전시키면 실패 가능성이 36%로 줄어든다는 것을 의미합니다.

조직의 AI 성숙도에 대한 길,採用하고 있는 다양한 모델과 프레임워크, 그리고 효과적인 AI 전략을 구축하기 위한 주요 비즈니스 드라이버를 더 자세히 살펴보겠습니다.

AI 성숙도란 무엇인가?

AI 성숙도는 기업이 비즈니스 프로세스, 제품 또는 서비스를 개선하기 위해 AI를採用하고, 구현하고, 확장하는 데 도달한 수준을 의미합니다.

최신 LXT AI 성숙도 리포트 2023에 따르면, 중대형 미국 기업의 48%가 더 높은 수준의 AI 성숙도(아래에서 논의됨)를 달성했으며, 이는 이전 연도의 조사 결과에서 8% 증가한 것입니다. 또한 52%의 기업이 AI를 실험하고 있습니다.

리포트에 따르면, 자연어 처리(NLP)와 음성 인식 분야에서 가장 많은 작업이 수행되었습니다. 이는 이러한 분야에서 가장 많은 솔루션이 배포되었기 때문입니다.

또한, 제조 및 공급망 산업은 AI 프로젝트 실패율이 가장 낮은 산업입니다(29%). 반면, 소매 및 전자상거래 산업은 실패율이 가장 높은 산업입니다(52%).

다양한 AI 성숙도 모델 탐색

일반적으로, AI를採用하는 기업들은 자신의 비즈니스 필요에 따라 맞춤형 AI 성숙도 모델을 개발합니다. 그러나 모델 전반에 걸쳐서 일관된 아이디어는 AI 관련 능력을 개발하여 최적의 비즈니스 성능을 달성하는 데 있습니다.

가트너, IBM, 마이크로소프트 등에서 개발된 몇 가지 주요 성숙도 모델이 있습니다. 이러한 모델은 기업이 자신의 AI採用 여정에서 참고할 수 있습니다.

가트너와 IBM의 AI 성숙도 모델을 간략히 살펴보겠습니다.

가트너 AI 성숙도 모델

가트너는 5단계의 AI 성숙도 모델을 제공합니다. 기업은 이 모델을 사용하여 자신의 성숙도 수준을 평가할 수 있습니다. 아래에서 자세히 살펴보겠습니다.

가트너 AI 성숙도 모델 일러스트레이션. 출처: LXT 리포트 2023

• 1단계 – 인식: 기업은 이 단계에서 가능한 AI 솔루션을 논의하기 시작합니다. 그러나 이 단계에서는 아직 시제품이나 실험 프로젝트가 진행되지 않습니다.
• 2단계 – 실험: 기업은 AI 실험과 시제품 프로젝트의 초기 단계에 있습니다.
• 3단계 – 운영: 기업은 이 단계에서 AI採用을 위한 구체적인 단계를 밟기 시작합니다. 최소한 하나의 AI 프로젝트를 생산에 반영합니다.
• 4단계 – 체계적: 기업은 이 단계에서 대부분의 디지털 프로세스에 AI를採用합니다. 또한 AI 기반 애플리케이션이 내부 및 외부에서 생산적인 상호작용을 촉진합니다.
• 5단계 – 변革적: 기업은 이 단계에서 AI를 비즈니스 워크플로의 본질적인 부분으로採用합니다.

이 모델에 따르면, 기업은 3단계부터 AI 성숙도를 달성하기 시작합니다.

IBM AI 성숙도 프레임워크

IBM은 자신의 고유한 용어와 기준을 개발하여 AI 솔루션의 성숙도를 평가합니다. IBM의 AI 성숙도 프레임워크는 세 단계로 구성됩니다.

IBM AI 성숙도 프레임워크 단계

• 실버: 이 단계에서 기업은 AI採用을 준비하기 위해 관련 도구와 기술을 탐색합니다. 또한 비즈니스에 대한 AI의 영향, 데이터 준비, 기타 비즈니스 요소를 포함합니다.
• 골드: 이 단계에서 기업은 의미 있는 비즈니스 결과를 달성하여 경쟁 우위를 달성합니다. 이 AI 능력은 데이터에 기반한 추천과 설명을 제공하며, 비즈니스 사용자에게 사용 가능하고, 良好的 데이터 위생과 자동화를 제공합니다.
• 플래티넘: 이 단계의 AI 능력은 미션 크리티컬 워크플로우에 적합합니다. 또한 사용자 데이터에 적응하고, AI 결과에 대한 명확한 설명을 제공합니다. 또한 강력한 데이터 관리와 거버넌스를 제공하며, 자동화된 의사결정을 지원합니다.

AI 성숙도 달성을 방해하는 주요 장애물

기업은 AI 성숙도에 도달하는 데 여러 장애물에 직면합니다. LXT 2023 리포트는 11개의 장애물을 식별합니다. 아래에서 몇 가지를 논의하겠습니다.

AI 성숙도 도전 그래프. 출처: LXT 리포트 2023

1. 기존 기술과 AI 통합

약 54%의 기업이 기존 기술을 AI 시스템에 통합하는 데 도전합니다. 이는 가장 큰 장애물입니다.

2. 데이터 품질

높은 품질의 훈련 데이터는 정확한 AI 시스템을 구축하는 데 필수적입니다. 그러나 높은 품질의 데이터를 수집하는 데 도전합니다. 리포트에 따르면, 87%의 기업이 높은 품질의 훈련 데이터를 얻기 위해 더 많은 돈을 지불할 의향이 있습니다.

3. 기술 격차

적절한 기술과 자원이 없으면, 기업은 성공적인 AI 사용 사례를 구축하는 데 어려움을 겪습니다. 실제로, 31%의 기업이 AI 이니셔티브를 지원하기 위해 기술人才가 부족합니다.

4. 약한 AI 전략

대부분의 실제 시스템에서 관찰되는 AI는 약하거나 狭い AI입니다. 이는 특정 작업에만 훈련된 AI입니다. 약 20%의 기업이 포괄적인 AI 전략이 없습니다.

이 도전을 극복하기 위해, 기업은 명확하게 자신의 AI 목표를 정의하고 문서화해야 합니다. 또한 높은 품질의 데이터에 투자하고, 각 작업에 적합한 모델을 선택해야 합니다.

AI 전략을 발전시키기 위한 주요 비즈니스 드라이버

LXT 성숙도 리포트는 10개의 주요 비즈니스 드라이버를 식별합니다. 아래에서 몇 가지를 논의하겠습니다.

AI의 주요 비즈니스 드라이버 일러스트레이션. 출처: LXT 리포트 2023

1. 비즈니스 민첩성

비즈니스 민첩성은 기업이 디지털 트렌드와 기회에 신속하게 적응하는 능력을 의미합니다. 이는 약 49%의 기업이 AI 전략의 최상위 드라이버입니다.

AI는 기업이 비즈니스 민첩성을 달성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 빠르고 정확한 의사결정을 가능하게 하며, 반복적인 작업을 자동화하고, 운영 효율성을 개선합니다.

2. 고객의 필요 예측

약 46%의 기업이 고객의 필요를 예측하는 것을 AI 전략의 주요 드라이버로 간주합니다. AI를 사용하여 고객 데이터를 분석하면, 기업은 고객의 행동, 선호도, 필요를 이해하고, 고객의 기대를 충족하는 제품과 서비스를 제공할 수 있습니다.

3. 경쟁 우위

경쟁 우위는 기업이 경쟁사와 차별화되는 능력을 의미합니다. 이는 41%의 기업이 AI 전략의 주요 드라이버로 간주합니다.

4. 의사결정 간소화

AI 기반 자동화된 의사결정은 중요한 데이터 기반 의사결정을 위한 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 이는 42%의 기업이 AI 전략의 주요 드라이버로 간주합니다.

5. 제품 개발

2021년을 기준으로, 혁신적인 제품 개발은 AI 전략의 최상위 드라이버였습니다. 그러나 2023년에는 7번째로 떨어졌습니다. 39%의 기업이 제품 개발을 비즈니스 드라이버로 간주합니다.

이는 비즈니스 프로세스에서 AI의 적용이 제품의 품질에만 의존하지 않는다는 것을 의미합니다. 높은 회복력, 지속 가능성, 빠른 시장 진출 시간 등 다른 비즈니스 요소도 비즈니스 성공에 중요합니다.

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