맥킨지의 ✅2023 인공지능 현황 보고서 요약, 생성AI 이슈는 '부정확성'

오늘은 맥킨지앤컴퍼니에서 8월 1일 발표한 2023 인공지능 현황 보고서(The state of AI in 2023)를 소개해 드리려고 합니다.

보고서의 부제는 '생성AI의 획기적인 도약의 해(Generative AI’s breakout year)'입니다. 24페이지 보고서 중 주목할만한 부분만 쏙쏙 골라봤습니다.

챗GPT, LLM 관련 핵심 요약은 지난 뉴스레터 보기에서 보실 수 있습니다.

알찬 AI 정보 계속 업데이트 하겠습니다. 주위에 올거나이즈 뉴스레터 구독 많이 소개해 주세요. 

1. 임원급 1/4 업무에 생성 AI 사용중, 28%는 이사회 의제 포함

맥킨지는 매년 인공지능 현황 보고서를 발표하고 있는데요. 올해는 특히 생성AI에 대해 더 주목하고 있습니다. 6월에 생성AI의 생산성에 대한 보고서를 발표하기도 했죠. 

The economic potential of generative AI: The next productivity frontier

Generative AI’s impact on productivity could add trillions of dollars in value to the global economy—and the era is just beginning.

McKinsey & CompanyMichael Chui

2023 인공지능 현황 보고서의 목차 1번과 2번도 생성AI의 파급력과 기업의 생성AI 사용에 초점을 맞추고 있습니다. 설문조사는 올 4월 11일부터 21일까지 1,684명의 참가자로부터 응답을 받았다고 합니다. 응답자 중 913명은 자신의 조직이 적어도 하나의 기능에서 AI를 채택했다고 답했습니다.

The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year

As organizations rapidly deploy generative AI tools, survey respondents expect significant effects on their industries and workforces.

McKinsey & CompanyMichael Chui

전체 응답자의 79%는 직장 또는 직장 밖에서 AI를 사용중이라고 했고 22%는 정기적으로 업무에서 AI를 사용하고 있다고 답했습니다.

생성AI를 가장 많이 사용하는 업무 영역은 마케팅 및 영업, 제품/서비스 개발, 고객 관리/백오피스 지원이었습니다.

아래 표를 보면 마케팅에서는 초안 작성, 개인화 마케팅, 텍스트 요약, 제품/서비스 개발은 소비자 트렌드 파악, 고객 지원은 챗봇 활용 등으로 사용하고 있네요.

여러분의 회사에서는 생성 AI를 어떤 업무에 사용하고 계신가요?

2. AI에 대한 기업의 우려 - 1위 부정확성, 2위 보안

기업에서 생성AI를 쓸 때 가장 우려되는 부분은 부정확성이었습니다. 22년에는 보안이 1위였는데, 23년에는 부정확성이 1위가 되었네요. 챗GPT 등 개인이 이용할 수 있는 생성AI가 늘어나면서, 생성AI의 단점인 환각을 더 많이 경험하게 된 것 같습니다.

하지만 이에 대한 대비는 여전히 부족합니다. 보안에 대한 대비는 응답자의 38%가 하고 있지만, 부정확성 대비는 32%에 불과합니다. 22년에 보안에 대한 대비는 51%였는데 더 낮아진 것도 흥미롭습니다.

응답자들은 전반적으로 기업이 AI 관련 리스크를 해결하고 있지 않다고 답했으며, 직원의 AI 사용 정책을 수립한 곳은 21%였습니다.

답변의 부정확성을 보완하고, 데이터 유출 및 보안에 대한 기술적인 대책을 세운 AI 솔루션에 대한 수요가 더 늘어날 것으로 보입니다.

이런 측면에서 경량화된 sLLM을 사내에 구축형으로 설치하려는 기업의 요구도 늘어나고 있고요. 
sLLM 관련해서는 지난 뉴스레터에서 더 자세히 보실 수 있습니다.

Allganize 뉴스레터

오늘 메타의 라마2가 공개되었습니다. 상업적으로 이용 가능해, 기업용 온프레미스 LLM 시장에 대격변이 일어날 것으로 예상됩니다. MS Azure와 공식 파트너십을 맺은 메타의 라마2, 가격은 어느 정도인지, 한국어 성능은 어떨지에 대한 내용도 담아보았습니다.

3. 억대 연봉 프롬프트 엔지니어? ML 개발자 구하기 더 어려워

맥킨지의 인공지능 현황보고서는 항상 AI 인력 관련 수요에 대해서도 조사하고 있는데요. 
아래 그래프를 보면, 22년 대비 올해는 AI 인력 채용이 전반적으로 다소 쉬워졌음을 알려주고 있습니다. 작년 말부터 올해 상반기까지 빅테크 기업들이 해고를 많이 했던 영향인 듯합니다. 물론 AI 인력 채용은 여전히 공급보다 수요가 많은 영역입니다.

챗GPT의 폭발로 프롬프트 엔지니어에 대한 관심도 늘어났죠. 올해 처음으로 반영되었는데 채용의 어려움 측면에서는 소프트웨어 엔지니어보다는 어렵지만, 머신러닝 엔지니어나 AI 데이터 사이언티스트보다는 채용하기 쉬운 것으로 나타났습니다. 작년에는 AI 소프트웨어 엔지니어 고용이 많았는데 올해는 데이터 엔지니어, 머신러닝 엔지니어를 더 많이 고용했네요.

생성AI로 내가 맡은 업무가 대체되는 것은 아닐까? 앞으로 전망은 어떻게 될까 궁금하신 분들 많으시죠.
맥킨지 보고서의 응답자들은 앞으로 3년 이내에 고객지원 분야가 인력이 많이 줄어들 것으로 예측하고 있습니다. 

이전 맥킨지 보고서(생성AI의 생산성)에서는 고객 지원 분야에 생성AI를 적용하면 생산성을 30~45% 올릴 수 있을 것으로 추정했는데요. 5천명의 고객 상담원이 있는 기업에서 생성AI를 적용한 결과 시간당 문제 해결 14% 증가, 문제 처리 시간이 9% 단축되었다는 연구 결과도 같이 인용했습니다.

생성AI 덕분에 기업의 AI 채택이 더 꾸준해질 거라고 맥킨지 보고서는 마무리하고 있는데요. 3년치 인공지능 현황 보고서를 요약한 표를 보면 기업의 비즈니스 영역에서 AI를 채택하는 비중이 21년보다 22년에 모두 줄었다가, 23년에 다시 늘어난 것을 볼 수 있습니다.

확실히 22년보다 23년에 B2B AI에 대한 관심과 채택이 늘어난 것이 확실히 피부로 느껴집니다. 

데이터 개인 정보 보호, 분리 등의 문제를 해결할 수 있는 AI 솔루션을 찾으신다면, 올거나이즈의 알리가 답입니다.

금융, 통신, 제조, 유통 등 다양한 영역에서 실전 노하우를 쌓아온 알리의 AI 전문가와 함께 하세요.