AI는 강력한 도구이지만, 올바르게 사용되어야 합니다.
연구에 따르면, AI 도구가 효과적으로 작동하려면 조직의 프로세스에 맞춰져야 합니다.
MIT의 연구에 따르면, 많은 기업들이 운영에 다양한 AI 도구를 도입하기 위해 서두르고 있지만, 이러한 파일럿 프로그램의 대다수가 실패하고 있다고 합니다. 포춘(Fortune)에 따르면, 이러한 실패의 원인은 AI 모델 자체가 의도대로 작동하지 못해서가 아니라, ChatGPT와 같은 범용 AI 도구들이 기업 환경에 이미 확립된 기존 워크플로우에 적응하지 못했기 때문이며, 이로 인해 무려 95%가 목표 성과를 달성하지 못했다고 합니다.
연구 보고서에 따르면, 이번 연구 결과는 "AI 파일럿 프로그램 중 약 5%만이 급격한 매출 가속화를 달성하는 것"으로 나타났다고 밝히고 있습니다. 보고서는 "대부분은 정체(stall)되며, 이익 및 손실(P&L)에 측정 가능한 영향이 거의 미치지 못한다"고 지적합니다. 이러한 분석은 150건의 인터뷰, 350명의 직원 설문조사, 그리고 AI 공공 배포 사례 300건 분석을 기반으로 합니다.
나머지 5%가 다른 경우들과 차별화되는 핵심 이유는, 이들이 오직 한 가지 문제(pain point)에 집중하고 그것을 탁월하게 실행하며, 더 나아가 자신들의 도구를 사용하는 기업들과 현명하게 파트너십을 구축하기 때문입니다. MIT의 연구원 겸 주저자 아디티아 찰라팔리(Aditya Challapally)는 해당 매체에 "일부 대기업 파일럿 프로그램과 젊은 스타트업들이 생성형 AI를 이용해 진정으로 뛰어난 성과를 보여주고 있다"며 "이는 그들이 명확한 문제점을 선정하고, 이를 효과적으로 실행하며, 도구를 사용하는 기업들과 전략적 파트너십을 맺기 때문"이라고 전했습니다.
* AI 도입에도 불구하고 기업의 80% 이상이 생산성 향상 효과를 보고하지 못하는 현황 (수십억 달러 투자에도 불구하고)
* 연구 결과, AI가 생산성 향상에도 불구하고 번아웃을 증가시키는 것이 드러남
많은 조직이 AI를 활용하면서 직면하는 또 다른 문제점은 도구의 우선순위를 잘못 설정하는 것입니다. 연구에 따르면 AI가 가장 효과적으로 작동하는 영역은 '백오피스 자동화'입니다. 이는 기본적으로 많은 기업이 외부(아웃소싱)에 맡기곤 하는 관리적이고 반복적인 업무를 대체하는 것을 의미합니다. 하지만 AI 프로젝트에 투입되는 비용의 절반 이상이 판매 및 마케팅 부서에 집중되고 있는 것으로 보고되었는데, 해당 부서들은 특히 대부분의 구매자가 기계가 아닌 인간이기 때문에 '인적 개입(human touch)'이 필요하다고 역설됩니다.
MIT에 따르면, 전문 AI 제공업체를 사용하는 프로젝트 중 3개 중 2개가 성공하는 반면, 기업 내부에서 자체 구축한 AI 도구는 기대되는 결과를 내는 경우가 3분의 1에 불과합니다. 그럼에도 불구하고, 금융이나 의료와 같이 규제가 매우 엄격한 분야의 많은 조직들은 자체 AI 프로그램 구축을 선호합니다. 이는 AI가 사적 정보를 유출할 경우 발생할 수 있는 치명적인 규제 위험을 줄이기 위한 방어 기제일 가능성이 높으며, 실제로 과거에도 이러한 정보 유출 사례가 발생한 바 있습니다.
이 연구는 AI가 노동력에 미치는 영향까지 다루었습니다. 현재까지 AI로 인한 광범위한 해고는 일어나지 않았지만, MIT 보고서에 의하면 기업들은 직원이 퇴사하여 비어난 자리를 대체 채용하는 사례가 줄고 있습니다. 이러한 현상은 특히 고객 지원 및 관리 업무 등, 기존에 아웃소싱되던 초급 직무에서 가장 두드러지게 나타났습니다. 이는 Anthropic의 다리오 아모데이(Dario Amodei)와 포드의 짐 팔리(Jim Farley)를 포함한 여러 CEO들이 경고하는 것의 전조일 수 있습니다. 즉, AI가 향후 5년 안에 모든 초급 사무직 일자리의 절반을 대체할 수 있다는 우려입니다.
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