□ IBM, '2022년 글로벌 AI 도입 지수' 보고서 발표 (2022년 5월)

ㅇ 보고서는 ‘기업’의 실태에 초점을 두고 있으며, 주요 내용은 AI 도입 현황(글로벌 및 국별), 도입 목적, 도입 저해 요인 등

- 아울러 △자동화 △신뢰할 수 있는 AI △지속 가능성 △데이터 전략 등 인공지능과 관련한 글로벌 기술 트렌드도 소개

□ 기 도입 기업은 35%(2021년 대비 4%p ↑), 42%의 기업들은 도입 검토 중

ㅇ 2021년 조사 대비 도입율은 4%p 증가하였고, 지난 24개월 동안 AI 채택을 가속화하고 있다는 응답이 53%로 2021년(43%)에 비해 확산 속도가 빨라지고 있음을 확인

ㅇ AI 도입의 가장 큰 동인(driving factors)은 업무 자동화와 비용 절감 등 기대효과도 있지만 무엇보다 조직 전반에 걸쳐 AI를 보다 쉽게 구현할 수 있게 된 접근성(Accessability)으로 파악

- AI 발전으로 인해 높아진 접근성(43%), 비용절감 및 주요 업무 프로세스의 자동화(42%), AI가 탑재된 표준 상용 비즈니스 애플리케이션 수 증가(37%), 경쟁 압박(31%) 등

※ 국내기업은 IT 운영 효율성 제고(40%), 비즈니스 프로세스 효율성 제고(39%), 비용 절감(39%)을 주요 도입 요인으로 응답

- AI 프로젝트 관련 2021년과 가장 크게 달라진 점은, AI솔루션의 비즈니스 니즈 맞춤화(45%), 접근가능성이 높아지고 배치가 용이(41%), 데이터·AI 역량이 더 널리 분포(38%) 순

ㅇ 대기업과 중소기업 간 AI 도입 격차는 2021년 69%였으나 2022년에는 두 배(100%)로 확대, 기업 간 불균형은 더욱 심화되는 추세

- 우리나라는 1,000명 초과 기업의 93%가 현재 AI를 도입했거나 도입을 검토 중인 반면, 1,000명 이하 기업의 경우 57%만이 기 도입 또는 검토 중

ㅇ 가장 도입율이 높은 국가는 중국(58%)과 인도(57%) 기업들로, 전사에 걸친 포괄적 전략(holistic strategy)을 보유하고 있다는 응답도 가장 높음

- 뒤를 이어 이탈리아(42%), 싱가포르, UAE, 독일, 프랑스, 스페인이 30% 대의 도입율 기록

- 우리나라(22%)는 영국(26%), 미국(25%), 호주(24%) 등과 함께 20% 대로 저조한 상황

- 그러나 ‘도입 검토’ 기업은 캐나다(48%), 영국(47%), 대한민국 및 싱가포르(46%)가 비교적 높아 향후 도입율은 빠르게 개선될 것으로 전망

ㅇ 업종별로는 자동차와 금융업이 상대적으로 도입율 또는 도입속도가 높은 편  

ㅇ 기업들의 AI 도입이 점진적인 이유는 AI를 비즈니스 목표에 적용할 전략 수립이 먼저 이루어져야하기 때문인데, 현재 37% 기업들(중소기업은 41%)이 AI 전략을 수립 중

- 28%는 포괄적 전략(holistic strategy)을, 25%는 특정 목적에 국한된 전략을 보유

- 포괄적 전략은 대기업이 중소기업보다 60% 더 많이 보유

ㅇ 향후 12개월 내 계획 중인 AI 투자 방식

- 연구개발(44%), 사용 중인 애플리케이션과 프로세스에 AI 내재화(embed), 재교육 및 인재 개발(39%), 자체 솔루션 구축(32%), 상용 AI솔루션(28%), 상용 툴을 활용한 자체 애플리케이션 및 모델 구축(26%)

※ 대기업일수록 ‘사용 중인 애플리케이션과 프로세스에 AI 내재화’ 비율이 높았으며, 중소기업들은 ‘연구개발’ 비중이 높음

□ 기업들은 AI를 IT 프로세스 자동화, 보안 및 위험탐지에 가장 많이 활용

ㅇ 가장 많이 채택하고 있는 분야는 IT 프로세스 자동화, 보안 및 위협탐지, 비즈니스 프로세스 자동화, 마케팅 및 세일즈 순

ㅇ AI를 통해 자동화하고자 하는 대상은 산업 및 국가별로 차이

- 로봇프로세스자동화(RPA)의 경우, 중국(89%)이 가장 높고 인도(73%), UAE(73%), 라틴아메리카(72%)의 순위이며, 이에 반해 미국(49%)은 상당히 낮은 수준

- 고객 관리의 경우, AI를 활용하지 않는다는 응답은 중국 기업이 2%에 불과한 반면, 영어권 국가(미국, 영국, 호주, 캐나다)는 14~18%로 높은 실정

- 고객 및 직원을 위한 개인화 경험 제공을 위해 AI를 활용한다고 응답은 자동차분야(50%)가 타 분야보다 월등히 높은 것으로 조사

ㅇ 기업들이 ‘IT, 비즈니스 또는 네트위크 프로세스의 자동화’ 관련하여 AI에서 얻는 혜택으로는 비용절감 및 효율성(54%), IT 또는 네트워크 성능 개선(53%), 고객 경험 향상(48%), 직원들이 더 높은 가치에 집중(46%), 신서비스의 신속한 전달 및 확장(41%) 순

ㅇ 자연어처리(NLP) 솔루션의 경우 활용목적으로는 고객 관리(38%), 보안(36%), 비즈니스 개발(32%), 판매(30%) 순

- NLP 도입의 가장 큰 장애요인으로는 높은 비용이 선정되었는데, 특히 대한민국(66%)과 서유럽(프랑스 60%, 스페인 58%) 국가들이 높은 반면, 중국(45%)과 미국(43%)가 비교적 낮은 실정

□ 역량 부족은 AI 도입의 가장 큰 저해요인으로 작용

ㅇ 주요 저해 요인으로는 AI 활용 기술이나 지식 부족(34%), 높은 가격(29%), 모델 개발을 위한 툴 또는 플랫폼 부족(25%), 통합 또는 확장이 지나치게 복잡하거나 어려움(24%), 데이터 복잡성(24%) 순

ㅇ 이를 반영하듯, 조직 내에서 가장 활발한 AI 활용그룹은 IT전문가(54%) 그룹이며, 뒤를 이어 데이터 엔지니어(35%), 개발자 및 데이터과학자(29%), 보안전문가(26%), 마케팅전문가(23%) 순

※ 다양한 부서에서 다양한 전문가그룹들이 AI를 적극적으로 활용하고 있다는 응답은 중국이 가장 높음

ㅇ 인력 또는 역량 부족에 대처하기 위한 AI 활용 방법으로는, 수작업이나 반복작업 감소(65%), 교육훈련 강화(50%), 채용 및 인사관리 개선(45%), 로우코드 또는 노코드 툴을 활용한 스킬 갭 대응(35%) 순

- 중국, 인도, 싱가포르, UAE 응답자들이 직원들에게 최신의 AI·자동화 툴 및 SW를 교육훈련하는데 적극적이라고 응답하였으며,

- 분야별로는 중공업, 자동차, 화학·원유·가스, 항공, 군수산업 순으로 활발

ㅇ 데이터 관리의 어려움도 주요 저해요인 중 하나인데, 데이터 관리전략에서 가장 큰 어려움은 데이터보호라고 응답

- 전체적으로는 약 1/5의 기업들이 적절한 데이터관리 툴을 보유하지 못하다고 응답한 반면, AI 미도입 기업들은 적절한 툴 미보유 응답이 3배에 달하는 실정

- 61%가 데이터 패브릭 아키텍처※를 활용 또는 도입 고려중으로 응답했는데, AI 도입 기업이 그렇지 않은 기업에 비해 2.8배 더 많이 활용 중이며, 중국(51%), 인도(45%)가 특히 높음 

※ 각기 다른 리소스들을 하나의 플랫폼에 통합시키고 데이터 관리를 단순화하는 아키텍처. 분산 네트워크 환경에서 원활한 데이터 액세스 및 공유를 지원하기 위해 여러 데이터 관리기술이 작동하는 디자인 컨셉

- AI, BI(Business Intelligence) 및 분석시스템에 적용하기 위해 활용하는 데이터 소스의 숫자는 20개 미만(9%), 20~50개(21%), 51~100개(18%), 101~500개(13% 순). ‘모르거나 불확실’은 17%

· 중국과 인도 기업들이 가장 다양한 정보소스를 활용하고 있으며, 중소기업은 대기업에 비해 20개 미만의 정보소스 활용 비중이 3배에 달하는 실정 

□ AI 신뢰성과 지속가능성을 위한 AI 역할에 대한 인식은 높은 수준

ㅇ AI채택 기업 중 84%는 ‘AI가 어떻게 다른 결정에 이르게 하였는지 설명’할 수 있는 것이 중요하다고 응답

- 또한 응답자의 85%는 소비자들이 AI모델의 구축, 관리, 활용 과정이 투명한 기업을 선호한다는 것에 동의하고 있으며, AI채택율이 높을수록 신뢰성의 중요성을 높이 평가하는 경향

※ 우리 기업의 경우, AI를 도입했거나 검토 중인 기업 응답자 10명 중 8명 이상이 AI가 내린 결정 과정을 기업이 설명할 수 있는 것이 중요하다고 답변

- 신뢰할 수 있는 AI를 향한 소비자 압력의 인식은 국가별 차이 존재

· AI관련 투명성과 윤리적 프레임워크를 갖춘 기업을 고객이 선택할 것이라는 응답 비율이 인도와 라틴 아메리카 기업들은 2/3 이상인 반면, 프랑스(33%), 독일(29%), 대한민국(21%)은 1/3 이하에 그침

- 비즈니스에 가장 큰 영향을 미치는 ‘신뢰와 설명가능성’ 관련 요소들로는 자사 브랜드의 무결성과 고객 신뢰 유지(56%), 대외 규제 및 컴플라이언스 의무 충족(50%), 업무 전 과정에 걸친 데이터 및 AI 관리 역량 확보(48%), 업무 전 과정에 걸쳐 데이터 및 AI 모니터링 역량 확보(48%), 내부 보고 의무 충족(45%), 바이어스 최소화(43%) 순

- 그러나 다수 기업들은 아직 신뢰할 수 있는 AI를 위한 핵심 조치를 취하지 않고 있는 실정

ㅇ 설명가능하고 신뢰할 수 있는 AI 개발의 주요 장벽

- 개발·관리 역량 및 훈련 부족(63%), AI 거버넌스 및 관리 툴 부적절(60%), AI전략 부재(59%), AI 결정에 대해 설명 곤란(57%) 순

※ 우리 기업은 현재 AI 결정에 대해 설명 곤란(66%), AI 전략 부재(66%)를 가장 큰 장벽으로 딥변

- 이 수치들은 2021년에 비해 2~3% 개선된 상황. 산업별로는 현재 AI를 채택하였거나 추진 중인 정부부문과 보건의료부문에서 장벽을 상대적으로 많이 인식

ㅇ 지속가능성(Sustainability)

※ 2022년 처음 기업들의 지속가능성 전략 관점에서 AI 활용 실태를 조사

- 일부(대기업 6%, 중소기업 9%)를 제외한 대다수 IT전문가들은 지속가능성이 비즈니스에서 중요하다고 인식

- ESG 또는 지속가능성 이슈 중 AI 기여도가 가장 높은 분야로는 비즈니스프로세스 및 일상 운영업무의 효율화(37%), 정확하고 입증가능한 환경 성과 데이터(배출, 폐기물 등) 제공(33%), 데이터 수집 및 보고의 자동화(29%), 데이터 분석 및 인사이트 도출(29%) 순으로 답변

- AI 채택 기업 중 64%가 ESG 이니셔티브를 가속화하기 위해 AI를 적용하고 있고 17%는 검토 중인데, 검토 중인 기업들도 다수가 어떤 식으로든(제한적 또는 시범으로) AI를 적용 중이며, 응답자의 36%는 소속 기업이 지속가능성에 직결된 AI에 투자하고 있다고 응답

- 미국기업의 경우, 87%가 ESG 전략을 보유하고 있음에도 불구하고 22%는 AI의 역할이 없다고 응답하였는데, 이는 중국 기업의 70%가 ESG 전략 추진에 AI를 활용 중이라는 응답과 대비

- 우리기업 응답자 중 약 40%는 AI가 향후 ESG 및 지속가능성 관련 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 보유하고 있다고 답변