전 세계의 리더십 팀이 2025년 계획을 시작하면서 모든 사람의 마음속에 있는 주제는 AI 및/또는 생성 AI(GenAI)에 대한 투자가 언제 성과를 거둘 것으로 예상하는지입니다. Google Cloud의 새로운 연구 는 10개 대기업(직원 수 100명 이상) 중 6개 이상이 GenAI를 사용하고 있으며 74%가 이미 상당한 투자 수익(ROI)을 달성하고 있다고 밝혔습니다. 그러나 AI/GenAI의 ROI를 극대화하려면 비용 정당화를 넘어서 직접/간접 수익, 리드 타임 및 숨겨진 비용에 대한 명확한 이해, 안정적이고 확장 가능한 프로세스를 보장하기 위한 인간 중심 기능의 통합을 포괄하는 전략적 접근 방식이 필요합니다.
ROI 재구성
AI/GenAI가 지난 해 미디어에서 받은 모든 관심을 고려할 때 이러한 투자가 여전히 상대적으로 새로운 것이라는 사실을 잊기 쉽습니다. 이는 대부분의 기업이 가능한 ROI를 보기 시작하지도 않았다는 것을 의미합니다. . 따라서 초기 평가는 리더십이 향후 투자를 보는 방식에 영향을 미치는 중요한 인상을 생성하므로 처음부터 이사회에서 기대치를 관리하는 것이 더욱 중요합니다. 즉각적이고 변혁적인 변화에 대한 높은 기대를 갖고 있다면, 그러한 변화가 여전히 초기 단계에 뿌리를 내리고 있다면 그들의 의견은 신랄해질 수 있습니다. 다르게 말하면, 새로운 혁신은 새로운 측정 관점을 요구하며, 리더는 단기 및 장기 ROI에 대한 생각을 재구성해야 합니다.
성공적인 변화를 구성하는 측면에서 진행 상황은 보는 사람의 눈으로 가장 잘 측정되는 경우가 많지만 “작은” 승리도 향후 더 큰 잠재적 결과로 이어질 수 있습니다. AI/GenAI 투자를 맥락화하는 데 도움이 되는 세 가지 방법과 유사한 여정에 있는 사람들의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
1. 직접 ROI와 간접 ROI 구별
일부 산업에서는 직접적인 ROI를 더 쉽게 발견할 수 있습니다. 예를 들어, 소매업체 또는 CPG 회사가 새로운 GenAI 기능을 제공하기 시작하면 고객으로부터 해당 기능이 어떻게 받아들여지고 있는지 즉시 알 수 있을 것입니다. 제조업과 같은 다른 산업에서는 장기 투자에 의존하는 간접적인 ROI가 더 많습니다. 이러한 종류의 소프트 리턴을 통해 새로운 기회를 창출하거나 새로운 가치를 창출할 수 있는 것은 일반적으로 “낙수 효과”입니다. 팀 생산성을 향상하기 위해 새로운 AI 솔루션을 구현한다고 상상해 보세요. 초기 목표는 출력되었을 수도 있지만, 활동의 증가는 고려조차 하지 않았던 완전히 새로운 성장 경로를 발견하는 것으로 이어질 수도 있습니다. 이것이 바로 AI/GenAI의 가장 흥미롭고 신나는 부분, 즉 알려지지 않은 잠재력입니다. 잠재력을 측정하기는 어렵지만 항상 수익을 계산하는 요소로 포함되어야 합니다.
직접 및 간접 ROI에 대한 좋은 예시는 다음에서 찾을 수 있습니다. 전자상거래 회사인 Mercari작년에 중고품을 위한 마켓플레이스 플랫폼에 ChatGPT 기반 쇼핑 도우미를 추가했습니다. 새로운 “판매자 AI”를 통해 고객은 “사이트에 로그인하고, 쇼핑 도우미와 자연스러운 대화를 나누고, 요구 사항에 대한 질문에 답한 후 다음 단계에 대한 일련의 권장 사항을 받을 수 있습니다.” 이것의 직접적인 ROI는 Mercari 티켓 수량 74% 감소간접적인 ROI는 결과적으로 시간을 절약함으로써 회사가 점차적으로 기술 부채를 줄이고 운영을 확장할 수 있게 되었다는 것입니다.
2. AI/GenAI 투자 리드타임과 그에 수반되는 숨겨진 비용을 고려하세요.
이익 증대에 대한 최고 경영진의 끊임없는 압력을 고려하면, 그들이 갑자기 “기다리는 자에게 좋은 일이 찾아온다”는 사고방식을 채택할 가능성은 거의 없습니다. 그러나 AI/GenAI로의 진출에는 출발선에 도달하기 전에도 시간과 비용이 소요되는 것이 현실입니다. 인프라 및 교육에 대한 투자부터 다양한 API 및 관련 데이터 획득에 이르기까지 수 개월 간의 준비 작업이 시작될 준비가 된 것 외에는 어떤 “수익”도 보여주지 않을 수 있습니다. (많은 사람들이 이야기하지 않는) 또 다른 숨겨진 비용은 AI가 만들어낸 환각과 오류를 얻게 될 것이라는 현실입니다. AI는 회사에 돈을 잘못된 방향으로 보내고 허점을 열어 많은 돈을 낭비하게 할 수 있습니다. 또는 잠재적으로 비용이 많이 드는 PR 문제를 유발할 수 있습니다. 전체 경험은 매우 새롭기 때문에 모든 것이 조금 더 위험하고 비용이 더 많이 듭니다. 따라서 리더가 ROI를 평가할 때 이를 고려하는 것이 중요합니다.
맥킨지 이 의사 결정 프로세스 및 관련 비용에 대한 통찰력을 제공하여 고전적인 “임대, 구매 또는 구축” 시나리오를 참조했습니다. CIO 또는 CTO는 원형에서 자신이 “Taker”(사용자 정의가 거의 없이 공개적으로 사용 가능한 LLM 사용)인지, “Shaper”(더 많은 사용자 정의 결과를 얻기 위해 모델을 소유한 데이터와 통합)인지 또는 “Maker”(빌딩)인지 고려해야 합니다. 개별 비즈니스 사례를 해결하기 위한 맞춤형 모델) 각 유형에는 기술 리더가 평가해야 할 자체 비용이 있습니다. “Taker”의 비용은 200만 달러 이상부터 때로는 그 금액의 100배까지 늘어날 수 있는 “Maker”까지입니다.
AI/GenAI에 대한 투자를 인간 중심으로 만들기 위해 노력
AI가 인간을 대체할 것이라는 두려움은 아직도 (특히 근로자들 사이에서) 많이 존재합니다. 이러한 우려를 일축하기보다는 기업은 모든 혁신을 대체가 아닌 개선으로 포지셔닝하고 투자를 보다 인간 중심적으로 만들 수 있는 방법을 찾으려고 노력해야 합니다. GenAI에서는 거래가 아닙니다. 이는 파트너십이며, 인간이 편견, 환각 또는 기타 오해가 없는지 확인하기 위해 생성된 통찰력이나 자료의 효율성을 평가해야 하는 실질적인 필요성이 여전히 존재합니다. 그렇기 때문에 기업은 정확성을 보장하기 위해 각 결정에 대한 근거를 제시하도록 AI에 지속적으로 도전하는 것이 중요합니다. 이는 콘텐츠에 더 많은 검증을 제공하고 작업자는 프로세스에서 정의된 역할을 볼 수 있으며 각 단계에서 학습하므로 궁극적으로 ROI에 도움이 됩니다.
AI가 수집할 수 있는 정보의 종류에 대해 엄격한 제한을 제공하기 위해 확고한 가드레일을 설정하는 것도 좋은 생각입니다. “AI가 인터넷에 접속할 수 있도록 허용해야 하는가?”라고 스스로에게 물어보세요. 어쩌면 그렇지 않을 수도 있습니다. 요점은 필요성을 먼저 고려하고, 다른 입증된 방법론이 있다면 이를 사용하는 것입니다. 때로는 AI가 ‘생각’이 아닌 요약에만 유용할 때도 있습니다. 올바른 균형을 만드는 것이 중요하며 인간은 여전히 중요한 역할을 담당합니다. Accenture의 조사에 따르면94%의 경영진은 휴먼 인터페이스 기술을 통해 행동과 의도를 더 잘 이해하고 인간과 기계의 상호 작용을 변화시킬 수 있다고 생각합니다.
약속과 현실 사이의 격차 해소
전문가들은 동의한다 GenAI의 낮은 진입 장벽은 훌륭한 특징이지만 “장기적인 잠재력은 단기적인 가치를 입증하는 데 달려 있습니다.” 이는 모든 AI/GenAI 파일럿이 출시되기 전에 명확하게 정의된(아직 유연한) 일련의 성공 기준을 가져야 하며, 기업은 프로세스가 지속적으로 가치를 제공하는지 확인하기 위해 프로세스를 지속적으로 모니터링해야 함을 의미합니다. 디지털 혁신의 새로운 시대가 오면 우리 모두가 달려가는 전통적인 “결승선”은 결코 없을 수도 있습니다. 대신, AI/GenAI의 단기 및 장기 ROI에 대한 우리의 생각을 바꾸면 기업은 투자 비용에 대해 더 잘 알고 비즈니스와 함께 확장할 수 있는 기능 개발에 집중할 수 있습니다.
게시물 이사회에서 GenAI에 대한 생각의 변화: 단기 및 장기 ROI 탐색 처음 등장한 Unite.AI.
