AI를 사용하여 반복적인 작업을 자동화하는 것은 새로운 개념이 아니지만, 생성형 AI는 새로운 가능성의 세계를 열어줍니다. 방대한 양의 정보를 분석하고 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 기능 덕분에 비즈니스의 콘텐츠 생성, 코드 작성, 제품 설계 방식에 이미 혁신이 일어나고 있습니다. 생성형 AI 기반 챗봇은 연중무휴 24시간 고객 지원을 제공하는 반면, 다른 종류의 생성형 AI는 미래의 의약품을 연구하고 더 나은 임상 테스트 방법을 개발하는 작업을 진행 중입니다.
이러한 생성형 AI 사용 사례는 현업 종사자부터 이미 이 기술을 도입한 특정 산업에 이르기까지 AI가 모든 분야에 미치는 영향에 대한 개요를 제공합니다.
출시 두 달 만에 ChatGPT는 최소 1억 명의 사용자를 확보하며 역사상 가장 빠르게 성장하는 앱으로 자리 잡았습니다. 많은 기업이 경쟁하듯이 챗봇을 출시하고 기존 소프트웨어에 생성형 AI를 추가함에 따라 AI 사용자 수도 계속 증가하고 있습니다. 아래 통계는 생성형 AI의 현재 위치와 앞으로의 발전 방향을 보여주는 스냅샷입니다.
1. 16%의 기업만이 오픈 소스 생성형 AI 모델을 사용하고 있습니다. (O’Reilly)
2. 지난 12개월 동안 새로운 클라우드/SaaS 유니콘의 60%를 생성형 AI 네이티브 기업이 차지했습니다. (Accel)
3. IDC는 2027년이면 전 세계 AI 시장의 가치가 5,210억 달러에 이를 것으로 예측합니다. (IDC)
4. 북미는 2023년 말 기준 전체 생성형 AI 시장 점유율의 42%를 차지했습니다. (Market.us)
5. 생성형 AI로 인해 10년 내에 전 세계 GDP가 최대 7% 증가할 수 있습니다. (Goldman Sachs)
6. 기업은 AI 투자 금액 1달러당 3.50달러의 ROI를 실현하고 있습니다. (IDC)
7. 80% 이상의 기업이 2025년까지 생성형 AI 도입을 계획하고 있습니다. (World Economic Forum)
대규모 데이터 세트 분석부터 신제품 설계, 의사의 환자 진단 지원에 이르기까지 AI 활용도는 기술 발전에 발맞춰 증가할 것입니다. 결과적으로 소비자 신뢰도가 향상되고 새로운 사용자와 애플리케이션이 창출될 것입니다.
8. AI가 예상치 못한 규모로 업무 환경에 통합되고 있는 가운데 6개월 전 46%의 사용자가 AI를 사용한 데 비해 2024년에는 지식 근로자의 75%가 AI를 사용할 것으로 예상됩니다. (Microsoft)
9. 2025년이면 대기업의 아웃바운드 마케팅 메시지 중 최대 30%가 AI로 생성될 것으로 예상됩니다. (Gartner)
10. 설문 조사 응답자들은 사기 탐지, 위험 관리, 사이버 보안을 AI의 가장 큰 이점 세 가지로 꼽았습니다. (MIT Technology Review)
11. 마케팅 및 광고 전문가의 37%가 업무에 생성형 AI를 사용한 경험이 있습니다. (Fishbowl)
12. 생성형 AI의 가장 일반적인 사용 사례 중 약 50%는 문제 해결 및 기술 지원, 전문 및 개인 지원, 교육 및 학습입니다. (Harvard Business Review)
생성형 AI는 뉴스에서 흔히 다루어지고 있지만 비즈니스에 도입되는 방식은 일정하지 않습니다. 마케팅 및 통신 회사를 비롯한 특정 산업에서는 이 기술을 정기적으로 사용하는 반면, 시간과 비용을 절약하는 동시에 도구의 윤리성과 안전성을 보장하는 애플리케이션을 찾기 위해 책임 있는 AI 구현에 더 신중을 기하는 산업도 있습니다.
AI 기반 사이버 보안은 도입을 가로막는 장애물을 극복하는 데 도움이 됩니다. 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리하고 필요할 때 변경할 수 있는 생성형 AI의 능력 덕분에 이러한 시스템은 사람의 평가만으로 보안을 강화할 때보다 훨씬 더 빠르게 보안을 강화할 수 있습니다. ServiceNow 볼트를 비롯하여 Now Platform Tokyo 릴리스에 포함된 혁신 기술을 통해 데이터를 익명화하고 보호하여 변화하는 규정 준수 요구 사항에 발맞추고 소비자 신뢰를 높일 수 있습니다.
14. 2023년에 발표된 한 연구에 따르면 소비자는 AI와 정보를 공유하는 브랜드에 대한 신뢰를 잃는다고 합니다. (International Journal of Research in Marketing)
15. X세대, Z세대, 밀레니얼 세대의 약 30%가 업무에 AI를 사용합니다. (Fishbowl)
16. 모든 연령대의 직원 4명 중 3명은 조직에서 제공하지 않은 생성형 AI 도구를 업무에 사용하고 있습니다. (Microsoft)
17. 기업의 1/3 이상이 생성형 AI 도입이 느려지는 이유로 책임과 윤리 문제를 꼽습니다. (EY)
18. 데이터 분석(59%)과 AI 프로그래밍 기술(66%)은 AI 사용자 사이에서 가장 수요가 많은 기술입니다. (O’Reilly)
19. AI 도입률이 가장 높은 분야는 마케팅, 기술, 컨설팅 비즈니스입니다. (Fishbowl)
생성형 AI는 인력을 대체하는 것이 아니라 팀원 역할을 하며 작업자의 생산성에 큰 영향을 미칩니다.
기술이 빠르게 변화함에 따라 지식 근로자, 크리에이터, 제조업 종사자, 그리고 이제 막 AI를 도입하기 시작한 다른 많은 분야에 대한 역량 강화와 지속적인 교육의 필요성이 더욱 부각됩니다.
20. 최근 연구에 따르면 업무의 60~70%가 AI로 자동화되어 혁신과 전략적 사고에 더 많은 시간을 할애할 수 있다고 합니다. (McKinsey)
21. 설문 조사에 따르면 CEO의 79%가 AI가 혁신 속도를 높이는 데 도움이 되기를 바란다고 답했습니다. (Deloitte)
22. 제품 개발, 데이터 및 AI, 판매 직군에서 현재 직업군 외부에서 가장 많은 인력이 유입될 것으로 예상됩니다. (World Economic Forum)
23. 한 설문 조사에 따르면 데이터 공유, 인텔리전스/분석, 데이터 관리는 생성형 AI의 활용에 가장 중요한 분야입니다. (MIT Technology Review)
24. 생성형 AI로 인해 2030년까지 1,200만 건 이상의 직업 전환이 발생할 수 있습니다. (McKinsey)
25. 직원의 76%는 고용 시장에서 경쟁력을 유지하려면 AI 기술이 필요하다고 답했습니다. (Microsoft)
26. 직원의 69%는 AI가 더 빠르게 승진하는 데 도움이 될 수 있다고 답했으며, 79%는 AI 기술이 취업 기회를 넓힐 것이라고 답했습니다. (Microsoft)
27. 리더의 82%는 직원들이 AI의 성장에 대비하려면 새로운 기술이 필요하다고 답했습니다. (Microsoft)
거의 모든 산업이 AI의 영향을 받겠지만 의료, 소프트웨어 개발, 금융 분야가 혁신, 도입, 성장 가능성이 가장 높은 산업으로 꼽힙니다. 새로운 코드를 작성하고 복잡한 코딩 문제를 더 빠르게 해결하는 것부터 의약품 연구 비용을 대폭 절감하고 더 나은 고객 경험을 제공하는 데 이르기까지 이러한 기술의 이점은 세상을 변화시킬 수 있습니다.
생성형 AI는 소프트웨어 개발자의 작업 방식에 혁신을 가져올 것입니다. AI 코드 생성을 통해 많은 코딩 작업을 처리할 수 있으므로 코더와 개발자는 예산과 일정에 맞춰 프로젝트를 진행할 수 있도록 다른 중요한 작업에 노력을 집중할 수 있습니다.
28. 생성형 AI 도구를 사용하는 소프트웨어 개발자는 기한 내에 복잡한 코딩을 완료하는 능력이 25~30% 상승했습니다. (McKinsey)
29. 코드를 작성하는 개발자의 95%가 생성형 AI 도구를 사용합니다. (Sourcegraph)
30. GitHub 사용자를 대상으로 한 연구에 따르면 생성형 AI 프로그램을 사용하는 개발자가 해당 프로그램을 사용하지 않는 사용자보다 작업을 55% 더 빠르게 완료한 것으로 나타났습니다. (GitHub)
31. 한 보고서에 따르면 소프트웨어 개발자가 생성형 AI 도구를 사용하면 새 코드를 작성하는 데 걸리는 시간을 최대 50%까지 단축할 수 있습니다. (McKinsey)
헬스케어는 매우 복잡한 분야이기 때문에 환자, 의사, 조직 모두에게 이익이 되는 변화라 할지라도 변화를 일으키기가 어려울 수 있습니다. 생성형 AI는 데이터 수집과 조직을 간소화하여 환자 기록을 더 빠르게 검색하고 청구 속도를 개선하며 의사와 연구원이 신약을 찾고 보다 정확한 진단을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.
32. 한 연구에 따르면 생성형 AI가 어려운 의료 사례를 정확하게 진단하는 데 거의 40%의 성공률을 보인 것으로 나타났습니다. (Jama Network)
33. 2025년까지 생성형 AI를 활용하여 신약의 30%까지 발견할 수 있을 것으로 예상됩니다. (Gartner)
34. 병원과 헬스케어 시스템의 53%가 일부 시스템에 생성형 AI를 통합하고 있습니다. (Deloitte)
금융은 빠르고 효율적이며 안전한 거래를 위해 자발적으로 새로운 기술을 받아들이는 분야로 오랫동안 자리매김해 왔습니다. 생성형 AI는 더 많은 프로세스를 자동화하고, 추세를 더 빠르게 식별하고, 규정을 준수하도록 지원함으로써 금융 기관의 시간 절약에 계속 기여할 것입니다.
35. 한 분석에 따르면 은행, 소프트웨어, 보험 등의 분야에서 생성형 AI를 통해 업무의 최대 40%를 자동화할 수 있는 것으로 나타났습니다. (Accenture)
36. 한 연구에 따르면 금융 기관의 34%가 사기 탐지를 위해 생성형 AI를 사용하는 파일럿 프로그램을 운영하고 있습니다. (Capgemini Research Institute)
37. 대규모 금융 기관은 생성형 AI를 사용하여 내부 및 법적 규제에 대해 학습하여 규정 준수 상태를 유지하고 규정 준수 확인을 자동화합니다. (McKinsey)
수익 극대화, 사기 감소, 새로운 수준의 보안 제공은 은행 업계에서 누릴 수 있는 생성형 AI의 잠재적 이점 중 세 가지에 불과합니다. 초기 예측은 생성형 AI를 사용한 후 업계가 얼마나 폭발적으로 성장할 수 있는지를 보여줍니다.
38. 은행과 다른 금융 기관의 투자 규모는 2032년이면 1,000억 달러 이상에 달할 것입니다. (Global Market Insights)
39. 은행 업계는 생성형 AI의 효과로 인해 2,000억 달러에서 3,400억 달러의 부가 가치를 창출할 수 있습니다. (McKinsey)
40. 한 연구에 따르면 은행 직원이 수행하는 업무의 34%까지 생성형 AI로 증강될 것으로 전망됩니다. (Accenture)
생성형 AI는 거의 무제한으로 사용할 수 있기 때문에 재정적 영향은 엄청날 수 있습니다. 대규모 언어 모델의 문어 이해 능력은 작업자의 생산성을 크게 향상시키고 더 높은 수익을 창출할 수 있습니다. 생성형 AI의 시장 규모와 전 세계에 미치는 재정적 영향에 대한 몇 가지 통계를 살펴보세요.
41. 생성형 AI 산업은 2032년이면 1,880억 달러 이상의 시장 가치를 달성할 것으로 예상됩니다. (The Brainy Insights)
42. 2023년 1분기에 생성형 AI 기업과 관련된 거래가 120억 달러 이상 발생했습니다. (PitchBook)
43. 생성형 AI가 글로벌 경제에 미치는 전반적인 영향은 2030년이면 15조 7천억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. (PwC)
44. CEO 중 거의 2/3가 채권자, 투자자, 대출 기관이 생성형 AI 사용을 가속화하라고 압력을 가한다고 답했습니다. (IBM)
45. AI를 사용하는 조직은 고객 만족도, 직원 생산성, 시장 점유율이 18% 증가했습니다. (IDC)
생성형 AI의 새로운 용도를 찾고 더 나은 버전이 출시됨에 따라 그 가능성도 계속 확장될 것입니다. 고객 서비스 비용을 절감하고 인재 개발을 개선하거나 프로세스를 더욱 자동화해야 하는 비즈니스에서 ServiceNow를 통해 이를 실현하는 방법을 알아보세요.
Now Platform에 내장된 생성형 AI를 통해 머신 러닝과 자연어 처리의 강력한 기능을 손쉽게 활용할 수 있습니다. 바로 사용 가능한 솔루션을 사용하면 데이터 과학에 대한 전문 지식 없이도 프로세스를 더 쉽고 빠르게 보강하고 자동화할 수 있습니다.