생성적 인공지능의 미래에 대해 기술 분석가들이 어떻게 말하고 있는가

생성적 인공지능의 미래에 대한 기술 분석가들의 의견은?

2023년 연구에 따르면 대부분의 사람들은 생성 AI의 데이터 보안, 윤리 및 편견에 대한 영향에 대해 우려하고 있습니다. 실제로 고객의 81%는 생성 AI의 출력물을 검토하고 확인하는 인간의 참여를 원합니다.

고객의 견해에 의하면, 겨우 37%의 고객만이 AI의 출력물을 직원의 것과 동등하게 정확하다고 믿습니다. 이 연구는 AI가 대중화되면 신뢰 간극이 커진다는 것을 발견했습니다. 브랜드는 고객 참여를 향상시키면서 효율성을 향상시키기 위해 생성 AI에 의존하고 있습니다. 기술적 위험에 경계하는 고객들은 신뢰에 기반한 신중한 접근을 요구합니다. 80%의 고객은 인간이 AI의 출력물을 검증하는 것이 중요하다고 말합니다.

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AI에 대한 혼란을 해소하면 그를 둘러싼 불안을 크게 줄일 수 있습니다. 우리가 AI를 불투명한 블랙 박스에서 투명한 유리 큐브로 옮길 수 있다면, 우리는 기술을 채택하는 방식을 재조정할 수 있습니다. AI의 기본 모델링은 모두 FICO 점수를 갖추어야 한다는 강력한 주장이 될 수 있습니다.

세일즈포스의 최신 IT 2023 보고서는 4,300명의 IT 의사 결정자와 리더들을 대상으로 한 조사로, 10명 중 9명의 CIO가 생성 AI가 대중화되었다고 믿는다고 밝혔습니다. 이 보고서는 AI와 자동화가 효율성과 혁신을 뒷받침한다는 결과를 보여주었습니다. 비즈니스가 예산을 조절하고 효율성을 높이기 위해 프로세스 자동화가 증가하는 반면, AI의 발전은 IT에게 조직을 적극적으로 발전시키기 위한 책임을 묻고 있습니다. 86%의 IT 리더들은 생성 AI가 가까운 미래에 조직에서 중요한 역할을 할 것이라고 믿고 있습니다.

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맥킨지에 따르면, 2022년에 AI를 사용한 조직은 50%였습니다. IDC는 2023년에만 글로벌 AI 지출이 놀라운 26.9% 증가할 것으로 예측하고 있습니다. 최근 고객 서비스 전문가들의 조사 결과, 2020년부터 2022년까지 AI의 채택이 88% 증가했다고 나타났습니다.

맥킨지의 최신 연구에 따르면, 생성 AI는 63가지 사용 사례를 대상으로 연간 2.6조 달러에서 4.4조 달러에 해당하는 가치를 창출할 수 있다고 추정됩니다. 생성 AI는 우리의 작업 방식을 혁신할 것입니다.

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AI는 21세기의 전기입니다. 그것을 무시하면 비즈니스는 어둠에 놓일 것입니다. 결국, 생성 AI가 어떻게 우리의 작업 방식을 형성할 것인지에 대해 이미 많은 방법을 알고 있습니다.

연구 기관 Valoir에 따르면, AI는 평균 업무의 40%를 자동화할 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 조사 결과가 나타났습니다. 생성 인공지능의 광범위한 사용은 생산성과 효율성의 증대뿐만 아니라 위험에 대한 대중의 인식을 높였습니다.

그래서, 가장 크고 영향력 있는 기술 분석 기관들은 작업과 기업의 미래에 생성 AI의 영향에 대해 어떻게 얘기하고 있을까요? 가트너에 따르면, 생성 AI는 다음 5년 동안 기업에 점점 강한 영향을 미칠 것으로 예측합니다. 가트너는 다음과 같은 예측을 내놓았습니다:

• 2024년까지 기업 애플리케이션의 40%는 대화형 AI가 내장될 것이며, 2020년의 5%보다 증가할 것입니다.

• 2025년까지 30%의 기업은 AI 보강 개발 및 테스트 전략을 도입할 것이며, 2021년의 5%보다 증가할 것입니다.

• 2026년까지 새로운 웹사이트와 모바일 앱의 설계 작업의 60%가 생성적 디자인 AI에 의해 자동화될 것입니다.

• 2026년까지 1억 명 이상의 인간들이 로보동료를 동원하여 업무에 기여할 것입니다.

• 2027년까지 새로운 애플리케이션의 거의 15%가 인간의 개입 없이 AI에 의해 자동으로 생성될 것이며, 현재는 전혀 일어나지 않고 있습니다.
• 2025년까지 깊은 신경망에 의한 데이터 분석의 55% 이상이 캡처 지점에서 엣지 시스템에서 발생할 것이며, 2021년의 10%보다 증가할 것입니다.

생성적 AI는 2023년 Gartner 신기술 하이프 사이클에서 과대 기대의 정점에 위치해 있습니다.

IDC는 기술 산업이 역사적인 순간에 있다고 생각합니다. 이 정도로 많은 경영진의 지원과 명확히 정의된 비즈니스 결과, 그리고 빠른 채택을 본 적이 없습니다. IDC는 산업별, 비즈니스 기능 및 생산성과 관련된 세 가지 유형의 생성적 AI 사용 사례를 평가해야 한다고 언급했습니다.

IDC는 생성적 AI의 부상으로 인해 비즈니스의 풍경이 대대적인 변화를 겪을 수 있다고 언급했습니다. IDC는 비즈니스 리더들에게 다음과 같은 견고한 기반으로 시작하도록 권고했습니다.

1. 책임 있는 AI 정책 – 공정성, 투명성, 책임성 및 데이터 보호 원칙을 기술한 명확히 정의된 AI 정책이 필수적입니다.
2. AI 전략과 로드맵 및 개념 증명의 역할 – AI 전략에는 생성적 AI 개념 증명(POC)의 규칙이나 가이드라인이 포함되어야 하며, POC의 결과를 반복적으로 개선하는 전략이 통합되어야 합니다.
3. 지능적인 아키텍처 – 데이터 개인 정보 보호, 보안 및 지적 재산권 보호도 이 플랫폼 아키텍처에 내장되어야 합니다.
4. 재교육과 교육 – 대부분의 조직은 생성적 AI의 모든 이점을 최대한 활용하기 위해 필요한 성숙한 기술 세트(빠른 엔지니어링, 데이터 과학, 데이터 분석, AI 윤리, 모델링 등)를 보유하지 않고 있습니다.

IDC는 또한 데이터가 생성적 AI의 기반이 된다고 언급했습니다. IDC가 클라이언트들에게 데이터에 대해 조사한 결과, 걱정스러운 결과가 나타났습니다.

• 82%의 조직이 데이터가 격리되어 있다고 보고했습니다 (미래 기업 회복력 및 지출 조사).
• 데이터가 따라오기에 변화한다고 말한 조직은 41%입니다 (글로벌 데이터 가치 평가 조사).
• 24%의 조직은 자신들의 데이터를 믿지 않는다고 말했습니다 (미래 기업 회복력 및 지출 조사).
• 29%의 조직은 데이터 품질에 문제가 있다고 보고했습니다 (미래 기업 회복력 및 지출 조사).

코드 생성, 기업 콘텐츠 관리, 마케팅 및 고객 경험 애플리케이션은 IDC에 따르면 기업에서 생성적 AI 사용 사례의 주요 분야 중 일부입니다.

Forrester 연구는 생성적 AI TuringBots가 소프트웨어 개발을 가속화하고 개선하는 현대 소프트웨어 개발의 차세대를 가리키고 있습니다. Forrester는 TuringBots를 다음과 같이 정의합니다: 응용 프로그램 개발 및 인프라 및 운영 팀의 자동화 및 반자율 기능을 보강하는 AI 기반 소프트웨어로, 계획, 분석, 설계, 코딩, 테스트, 제공 및 배포에 대한 지능적인 지원을 제공하며, 코드, 개발 프로세스 및 애플리케이션에 대한 보조 지능을 제공합니다.

또한: 오늘날의 AI 붐은 지금 조치를 취하지 않으면 사회적 문제를 증폭시킬 것이라고 AI 윤리학자가 말했습니다.

Forrester는 TuringBots이 전 세계 코드와 테스트의 10%를 작성할 것으로 예측합니다. 다음은 기업을 위한 Forrester 생성 AI 예측의 추가 내용입니다.

• 4분의 1의 기술 임원들은 AI 거버넌스에 대해 이사회에 보고할 것입니다. Forrester의 데이터에 따르면, 데이터 및 분석 비즈니스 및 기술 의사 결정자의 46%가 비즈니스에 중요한 AI를 구현하기 위해 파트너를 찾습니다.
• 포춘 500 대기업의 10%가 AI 도구를 사용하여 콘텐츠를 생성할 것입니다.

생성 AI는 Forrester의 2023년 신생 기술 TOP 10 보고서에서 우위를 점했습니다. 연구는 생성 AI가 대부분의 기업의 위험을 감수하고 신생 기술에 대한 잘못된 베팅을 할 능력을 제한할 것이라고 언급합니다. 생성 AI의 마케팅에 미치는 영향에 대한 Forrester 연구는 다음과 같은 이점을 확인했습니다. 1. 지능으로 인간의 직관을 향상시키는 것; 2. 창조자의 작업을 증폭시키는 것; 그리고 3. 창의적인 품질에 규모와 속도를 추가하는 것입니다.

Constellation Research는 생성 AI가 미래의 업무에 힘을 실어줄 것이라고 주장합니다. 연구는 다양한 업무 작업이 속도만으로 1.3배에서 5배의 이득을 얻을 것이라고 언급합니다. Constellation 연구는 디지털 직장에서 생성 AI의 채택을 위해 다음을 제안합니다:

• 명확한 AI 지침과 정책
• 교육과 훈련
• AI 거버넌스 구조
• 감독과 모니터링
• 협업과 피드백
• 명확한 윤리 지침 도출
• 윤리적 영향 평가 실시
• AI 편향 모니터링
• 투명성 제공
• 규정 준수 보장

Constellation은 또한 주요 생성 AI 기업용 솔루션 목록을 제시합니다. Constellation은 또한 산업별로 생성 AI의 영향을 세분화합니다. 교육 산업에 대해서 Constellation은 초기에는 학생들에게는 매력적이지만 교육자들에게는 반감을 일으키는 생성 AI가 코스웨어와 학습 관리 시스템에 통합될 것이라고 언급합니다. 전반적인 예측은 낙관적이지만 AI에 대한 가드레일에 대한 주의적인 언급도 있습니다.

Ventana Research는 생성 AI가 실용적인 방법으로 영업 및 마케팅을 돕는다고 강조합니다. Ventana는 다음과 같이 설명합니다. “마케팅에 대해서는, 이것이 일어날 한 가지 방법은 마케팅 콘텐츠의 효율성을 향상시키고 규모에 맞게 맞춤화를 가능하게 할 것입니다. 현장 영업에 대해서는, 생성 AI가 영업이 연락과 응답을 위한 이메일 작성 및 프리젠테이션 개선에 도움을 줄 것입니다. 기타 사용 사례로는 생성 AI를 사용하여 통화 내용을 자동으로 요약하고 관련 기회 기록에 게시하여 정확성과 적시성을 향상시키는 것 등이 있습니다. 이는 영업 생산성에 긍정적인 영향을 미칠 것이지만, 혁명보다는 진화일 것입니다.”

Ventana에 따르면, 2025년까지 영업 조직의 4분의 1 이상이 회의를 자동으로 요약하고 규모에 맞춰 개인화된 접근을 생성하며 맞춤형 영업 지원을 생성하기 위해 생성 AI를 활용할 것이라고 합니다. AI를 활용하여 자동화를 진보시키고 효율성을 향상시키는 것은 CIO에게 강력한 도구로 작용하는 지능형 자동화의 또 다른 예입니다.

또한: ChatGPT는 업무력에서 가장 필요한 기술 기술로 알려져 있다고 합니다.

저는 9월 12일부터 14일까지 열리는 세계 최대 AI 컨퍼런스인 Salesforce Dreamforce에 참석할 예정입니다. 저는 위에 언급된 기관들과 더불어 기술 분석가들과 만나서 데이터 혁명, 생성 AI 시장 동향, 다음 12-18개월 동안의 사용 사례 예측에 대한 최신 의견을 더 자세히 알아보고자 합니다. 생성 AI가 미래의 업무와 기업에 미치는 영향에 대한 업데이트를 캡처하고 추적하겠습니다.

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