AI-다음은 Commercials Sloution & Critical Area

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■ 5. 주로 기성 생성형 AI 솔루션에 의존

전술적 이점이 부각되면서 대다수가 기성 솔루션에 의존하고 있다. 주로 생성형 AI가 통합된 생산성 엔터프라이즈 플랫폼 61%, 표준형 68%, ChatGPT 같은 공개 사용 LLM(대규모 언어 모델) 56%다. 산업별 특화 앱 23%, 개인 LLM 32% 및/또는 오픈 소스 LLM 사업 맞춤화 25%로 나타났다. 특화된 솔루션 사용을 보고한 응답자는 상대적으로 적다. 기성 솔루션은 기존 활동의 효율성/생산성 향상에 주로 초점을 맞춘 초기 단계 수준이다. 그러나 사용 사례가 더욱 전문화/전략적화로 변하면서 개발 방식과 기술 인프라도 이를 따를 가능성이 높다. 특정 기업/기능/산업의 요구에 맞춰 차별화/맞춤화된 본격적인 사용은 언제쯤 될까? 전략적 차별화가 가능한 맞춤 생성형 AI 도구를 구비하려면 어떻게 내부/외부 자원을 결합해야 하나? 특히 기성 민간 개발 또는 공공/민간 협업 개발 방식과 차별화된 솔루션을 제공하고 지원할 수 있는 기술 인프라 보완이 언제쯤 등장할 것인가? 등이 관심 대상이다.

■ 6. 인력, 거버넌스, 위험 관리 부분 미진

리더의 41%는 자기 조직이 생성형 AI 채택과 관련 인력 준비가 거의 또는 전혀 준비되어 있지 않다고 답했다. 22%만 상당 수준으로 준비 또는 매우 잘 준비되어 있다고 답했다. 마찬가지로 41%는 도입과 관련하여 거버넌스 및 위험 문제 해결에 준비가 거의 또는 전혀 안 되어 있다고 답했다. 25%만이 상당 수준으로 준비되어 있거나 매우 잘 준비되어 있다고 응답했다.

기술 인프라(40%)와 전략(34%)에 준비 수준은 높거나 매우 높다고 답했다. 여전히 개선의 여지가 상당하다. 생성형 AI는 "단순한 또 하나의 다른 기술"이 아님이 확실하다. 근본적인 과제는 통제력을 잃지 않으면서 어떻게 인공지능의 힘을 활용할 수 있지 여부다. 가장 매력적인 기능은 인간의 사고와 행동을 설득력 있게 시뮬레이션하는 능력이다. 물론 인간의 사고와 행동이 항상 완벽하거나 예측 가능하거나 사회적으로 수용 가능한 것은 아니다. 생성형 AI 기술 자체도 마찬가지다.

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