MIT의 새로운 보고서, 생성적 AI 격차: 2025년 비즈니스 AI의 현황

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MIT의 최신 보고서인 '제너레이티브 AI 격차: 2025년 비즈니스 AI 현황'은 300개 이상의 AI 프로젝트에 대한 심층 연구, 52개 조직과의 인터뷰, 153명의 경영진을 대상으로 한 설문조사를 통해 기업이 제너레이티브 AI(GenAI)를 도입할 때 직면하는 핵심 딜레마를 밝혀냈습니다. 많은 조직이 GenAI에 큰 열의를 보이며 막대한 투자를 하고 있지만, 무려 95%의 조직이 GenAI를 실질적인 비즈니스 가치와 혁신으로 효과적으로 전환하지 못하고 있는 것으로 나타났습니다. 이 보고서는 광범위한 실패와 소수의 주목할 만한 성공 사이의 큰 격차를 'GenAI 캐즘'이라고 정의합니다.

GenAI 격차 현황

높은 채택률과 낮은 혁신 효과ChatGPT와 같은 범용 도구는 널리 시도되고 테스트되어 왔으며, 핵심 비즈니스 프로세스에 깊이 통합되어 실질적인 변화를 이끌어낸 기업용 애플리케이션은 소수에 불과합니다. 산업 전반에 걸쳐 구조적인 혁신과 획기적인 변화를 기대하기에는 전반적으로 부족합니다.
파일럿에서 프로덕션으로 전환하는 딜레마개념 증명에서 전체 배포에 이르는 기업 맞춤형 AI 도구의 성공률은 매우 낮으며, 51%에 불과한 프로젝트만이 규모를 달성하고 대다수는 파일럿 단계에 머물러 있습니다.
잘못된 투자 초점대부분의 자금이 눈에 잘 띄는 프론트 오피스 기능(예: 마케팅 및 홍보)에 투자되는 반면, 실제 투자 수익률이 높은 백 오피스 운영 자동화(예: 재무 처리, 조달 최적화) 영역은 충분한 관심을 받지 못합니다.
섀도우 AI 현상이 전면에 등장하다:: 90% 직원들은 개인 계정을 통해 AI 도구를 사용하여 업무를 완료하고 있으며, 사용 효과와 만족도가 기업의 공식 조달 시스템을 훨씬 능가하여 공식 프로젝트의 적용 가능성이 부족함을 반영합니다.

GenAI 격차의 근본 원인

보고서에 따르면 이러한 격차는 기술, 데이터 또는 규제 제약이 아닌 기존 시스템의 '학습 결핍'에 뿌리를 두고 있습니다. 기존의 엔터프라이즈 AI 도구는 일반적으로 메모리와 적응 기능이 부족하고, 사용 피드백을 통해 지속적으로 개선할 수 없으며, 특정 워크플로에 효과적으로 통합할 수 없고, 상호 작용할 때마다 수동으로 방향을 다시 지정해야 합니다. 사용자에게 진정으로 필요한 것은 지식을 축적하고 지속적으로 진화할 수 있는 지능형 협업 파트너이지, 매번 처음부터 학습해야 하는 기계적인 도구가 아닙니다. 진화 기능의 부족은 프로젝트 확장의 핵심 장애물이 되었습니다.

GenAI 격차 해소 솔루션

AI 제공업체

심층적인 수직적 맞춤화 전략일반화된 제품 개발 모델을 버리고 틈새 영역을 파고들어 특정 고부가가치 비즈니스 시나리오를 위한 심층적인 맞춤형 솔루션을 제공하는 제너레이티브 AI 제공업체. 이들은 수직 산업의 고충에 집중하여 전문적이고 정밀한 제품 시스템을 구축함으로써 시장에서 차별화된 경쟁 우위를 확보합니다.
지속적인 진화 역량 구축메모리 기능과 지속적인 학습 기능을 갖춘 에이전트 AI 시스템 개발에 주력하여 사용 과정에 따라 지속적으로 최적화되고 진화할 수 있는 지능형 도구를 구축했습니다. 피드백 학습 메커니즘과 지식 축적 시스템을 구축하여 비즈니스 환경 변화에 적응하고 더욱 지능적인 제품 특성을 실현할 수 있습니다.
신뢰 생태계 구축산업 당국, 시스템 통합업체, 전문가 네트워크와 전략적 협력 관계를 구축하여 효과 입증에 기반한 신뢰 보증 체계를 구축합니다. 단순 기능 시연을 실제 사례와 검증 가능한 효과 데이터로 대체하여 장기적이고 안정적인 고객 신뢰 관계를 구축합니다.

비즈니스 사용자

비즈니스 가치 지향 조달:: 기업의 조달 철학을 전환하여 AI를 비즈니스 가치를 제공하는 서비스로 바라보세요. 비즈니스 성과 중심의 조달 기준을 수립하고, 벤더에게 구현 결과에 대한 책임을 묻고, 기술 투자가 측정 가능한 비즈니스 가치를 창출하도록 보장합니다.
일선 비즈니스 주도의 구현비즈니스 요구 사항을 가장 잘 이해하는 일선 팀이 기술 선택 및 구현 추진을 담당하여 비즈니스 부서가 AI 프로젝트를 주도할 수 있도록 지원하세요. 비즈니스와 기술의 긴밀한 통합을 위한 구현 메커니즘을 구축하여 AI 솔루션이 실제 워크플로우와 높은 호환성을 유지하고 기술과 비즈니스 간의 단절을 방지합니다.
투자 수익률 재구성 전략투자 우선순위를 재조정하여 백오피스 운영 자동화에 리소스를 집중하고, AI 기술을 통한 외부 서비스 지출 대체로 인한 정량화 가능한 이점에 초점을 맞춥니다. 비용 절감과 효율성 향상에 중점을 둔 투자 평가 시스템을 구축하여 투자가 검증 가능한 수익을 창출할 수 있도록 합니다.

향후 개발 동향

예측 보고서AI 기술은 자율적인 검색, 협상, 협업을 지원하는 여러 AI 시스템의 연결된 생태계인 에이전틱 웹으로 진화하여 비즈니스 운영 방식을 근본적으로 변화시킬 것입니다.
최종 결론GenAI의 격차를 넘을 수 있는 시간이 점점 좁아지고 있습니다. 미래의 경쟁 우위는 단순히 고급 알고리즘을 보유한 기업이 아니라 가장 많은 학습과 비즈니스 이해 시스템을 구축할 수 있는 조직이 차지하게 될 것입니다. 조직은 정적인 도구에 대한 의존에서 벗어나 함께 진화할 수 있는 인텔리전트 파트너를 선택해야 합니다.