McKinsey가 조사한 3,500개 기업 중 응용AI 또는 이 기술로 실현되는 제품을 개발하고 있는 기업은 470개에 불과했다.

McKinsey 보고서에 따르면 자율주행, 연결성, 전동화, 공유 모빌리티에 특화된 기업 중 의미 있는 방식으로 응용 인공지능(AI)을 사용하고 있는 것으로 보이는 기업이 14%에 불과한 것으로 나타났다.

McKinsey는 조사한 3,500개 기업 중 응용AI 또는 이 기술로 실현되는 제품을 개발하고 있는 기업은 470개에 불과했다.

응용AI(applied AI)는 데이터를 이용해 패턴을 학습하고 실제 문제 해결을 예측한다. 반면 생성형AI는 새로운 콘텐츠를 만든다. 예를 들어 응용AI의 경우 개발자들이 알고리즘을 사용하여 자율주행 훈련에 사용되는 가상 세계의 약점을 발견할 수 있다.

McKinsey 파트너 Timo Moller는 “수년 동안 논의되었던 응용AI가 적절한 규모로 적용되지 않고 있다”며, “이 기술을 활용할 수 있는 여지가 많다”고 언급했다.

비즈니스의 중심에 응용AI를 활용하는 기업들은 엔지니어링 및 R&D에 이 기술을 도입하고 있다. 또한 인포테인먼트 선호도 등 제조, 마케팅, 판매, A/S 등의 분야에서도 응용AI를 사용하고 있다. 아울러 응용AI를 이용하여 공급업체의 환경, 사회, 거버넌스 리스크도 살펴보고 있다.

McKinsey 보고서에서는 기업들이 사용하고 있는 신진 기술 중 응용AI가 가장 대중적이라는 점을 발견했다. 첨단 연결성, 클라우드 및 에지 컴퓨팅, Web3 및 몰입형 현실(immersive reality) 기술 또한 대중적인 기술 트렌드이다.

하지만 연구 결과는 AI가 유행하고 있지만 자율주행 등 첨단 분야의 기업들 중에서도 이 기술을 사용하여 운영을 정의하는 기업은 상대적으로 적다는 점을 시사한다. Moller는 기업들이 AI를 이용하고 있으나 아직 사업에 적절히 통합되지 않았다는 점을 강조했다. 그는 통일성 있는 응용AI 활용 전략에서 가치가 창출될 것이라고 말했다.

Moller는 “업계에 새로 진입했거나 신생 기업들이 이러한 트렌드를 더욱 잘 활용할 수 있는 큰 기회를 확보하고 있다”면서도 “기존 기업에게도 기회가 있다”고 밝혔다.

자동차 기업들은 운전자 모니터링, 예측 정비, 고객 서비스, 음성 비서, 설계 및 운전자 보조 기능에 AI를 사용하고 있다. 그러나 McKinsey 연구 결과 이러한 기술을 설명할 때 응용AI와 관련된 키워드가 거의 언급되지 않아 기업들이 해당 기술 트렌드를 비즈니스 모델의 핵심 요소로 보지 않는다는 점을 시사한다고 Moller는 분석했다.

일부 기업들은 비즈니스의 다양한 부분에 응용AI를 완전히 통합하여 그 효과를 보고 있다.

BMW는 작년에 AI를 이용해 스터드 배치를 확인하고 오류를 수정하는 레이저 장치를 통해 연간 1백만달러를 절감하고 있다고 밝혔다.

다른 기업들은 이러한 성공을 거두지 못했다. McKinsey는 연구에서 “기업들이 관련 기술의 시행과 관련된 장애물을 극복하고 기술 메가 트렌드를 활용한다면 응용AI로 더 많은 수익을 창출할 수 있을 것”이라고 설명했다.