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AI로 배우 발음 보정한 '브루털리스트', 아카데미상 수상 자격 있나

테크타임즈에 따르면 생성형 AI를 사용한 영화 '더 브루털리스트(The Brutalist)'의 오스카상 수상 가능성을 두고 논란이 일고 있다. "AI를 사용했지만 영화의 본질은 훼손되지 않았다" 영화 '더 브루털리스트'의 브래디 코헨(Brady Cohen) 감독은 할리우드 리포터와의 인터뷰에서 라즐로 토스(Laszlo Toth)의 삶을 다룬 이 시대극에서 후반 작업 과정에 생성형 AI를 활용했다고 밝혔다. A24사가 제작한 이 영화는 미켈란젤로의 '피에타상(The Maddona della Pietà)'을 훼손한 것으로도 유명한 세계적 건축가의 삶을 그린 작품이다. 현재 '더 브루털리스트'는 발음의 진정성을 높이기 위해 AI 음성 향상 도구를 사용했다는 이유만으로 오스카상 수상 가능성에 대한 논란에 휩싸여 있다. AI 음성 보정으로 완성도 높인 연기 레드샤크 뉴스와의 인터뷰에서 영화 편집자 다비드 얀초(Dávid Jancsó)는 에이드리언 브로디(Adrien Brody)와 펠리시티 존스(Felicity Jones)의 헝가리어 발음을 더욱 정확하게 구현하기 위해 '리스피처(Respeecher)'라는 AI 도구를 사용했다고 밝혔다. 얀초는 프로툴스(ProTools)로도 같은 작업이 가능했지만, 시간 단축을 위해 AI를 선택했다고 설명했다. 오스카상 수상 가능성 놓고 논란 영화 제작진은 예산 문제로 영화 후반부 건축 도면 제작에도 AI를 활용했다. 얀초는 최근 배우조합(SAG-AFTRA)의 생성형 AI 반대 시위를 언급하며, AI 사용이 인력을 대체하기 위한 것이 아니었다고 강조했다. 하지만 이러한 AI 활용이 아카데미상 후보 지명에 영향을 미칠 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 한편, 2023년에는 '고스트라이터(Ghostwriter)'라는 익명의 제작자가 AI로 더 위켄드(The Weeknd)와 드레이크(Drake)의 목소리를 재현한 노래가 그래미상 후보 자격을 얻을 수 있다는 소문이 돌았다. 하지만 레코딩 아카데미의 하비 메이슨 주니어(Harvey Mason Jr.) CEO는 가사를 사람이 썼더라도 'Heart on My Sleeve'는 그래미상 후보 자격이 없다고 밝혔다. ■ 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.01.22 15:14AI 에디터

AI와 데이터로 예측하는 디지털 세상…어떤 신호 주목할까

SPRi 디지털 미래기술 전망 2025:기술 지평선 너머의 신호 인공지능(AI)은 기술 혁신의 중심에서 미래 사회의 패러다임을 변화시키고 있다. 소프트웨어정책연구소(SPRi)의 보고서에 따르면, AI는 기존 기술의 발전을 넘어 약 신호(Weak Signal)와 부상 신호(Emerging Signal)를 통해 혁신의 새로운 가능성을 제시하고 있다. 이 보고서는 미래 기술의 방향성과 글로벌 기술 경쟁의 양상을 깊이 있게 탐구하며, 디지털 시대의 전략적 투자 필요성을 강조한다. 약 신호와 부상 신호, 기술의 진화 속도 미래 기술 예측에서 약 신호와 부상 신호의 중요성은 혁신 가능성을 사전에 발견하는 데 있다. 약 신호는 현재 연구나 논문 수가 적지만, 특정 분야에서의 잠재력이 크다. 예컨대, 양자 정보 기술과 재구성 가능한 지능형 표면(RIS)은 초기 단계 기술로 시장에서 아직 성숙되지 않았으나, 향후 보안 및 차세대 통신 기술의 핵심으로 자리 잡을 가능성이 있다. 부상 신호는 빠른 성장이 기대되는 기술로, AI 에이전트와 AI TRiSM이 대표적이다. AI TRiSM은 데이터의 신뢰성과 윤리적 사용을 보장하기 위한 기술로, AI의 확산 과정에서 발생할 수 있는 위험 요소를 제어하는 데 중점을 둔다. 보고서는 2025년까지 30대 개념기술을 선정하며, 각 기술을 추세 신호, 부상 신호, 약 신호로 구분했다. 이를 통해 기술의 발전 단계를 명확히 정의하고, 기술의 실현 가능성을 평가했다. 특히 AI 기술은 18개 항목으로 분류되며, 이는 다른 기술 영역보다 훨씬 높은 비중을 차지한다. 이처럼 AI는 단순한 기술 발전을 넘어 다양한 산업과 사회적 문제를 해결할 수 있는 도구로 진화하고 있다. 한국과 미국의 경쟁적 투자: 약 신호와 부상 신호를 주목하다 SPRi 보고서는 한국, 미국, 유럽, 중국 등 주요 국가의 R&D 투자 동향을 비교하며, 각국이 기술 혁신을 위해 어떤 전략을 취하고 있는지 분석했다. 한국은 디지털 혁신 정책과 AI 융합 확산 전략을 통해 약 신호 기술 투자에 선제적으로 대응하고 있다. Activity Vision과 Advanced Computing 같은 기술이 한국에서 특히 주목받고 있으며, 이는 정부와 민간 부문의 협력이 결합된 결과이다. 미국은 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)을 중심으로 글로벌 리더십을 강화하고 있다. 특히 AI와 반도체 혁신에 대한 대규모 투자가 진행되고 있으며, 2023년 기준 AI 관련 데이터 유출 사고의 평균 비용이 445만 달러로 상승한 점은 AI 기반 사이버 보안 기술의 필요성을 부각시킨다. 유럽은 윤리적 AI 개발과 규제 강화에 초점을 맞추고 있으며, Programmable World와 같은 기술을 통해 생명과학 융합을 선도하고 있다. 중국은 스마트 의료와 컴퓨터 비전 등 다양한 분야에서 AI 응용을 확장하며, 글로벌 시장에서의 영향력을 확대하고 있다. 각국의 기술 투자 전략은 미래 기술 경쟁의 방향성을 결정하는 중요한 요소가 되고 있다. 데이터 기반 기술 탐지와 신속한 의사결정 SPRi는 대규모 데이터 분석과 AI 모델을 활용해 기술 신호를 탐지하는 새로운 방법론을 도입했다. 약 259만 건의 논문과 14만 건의 키워드를 분석한 결과, AI와 메타버스, 소프트웨어 관련 기술이 주요 신호로 도출되었다. 이 과정에서 BART-large-mnli와 같은 전이학습 모델을 적용해 데이터 간 유사성을 분석하고, GPT-4o를 통해 기술 명칭과 설명을 자동 생성했다. 이러한 기술적 접근은 R&D 투자와 정책 결정의 효율성을 높이는 데 기여하고 있다. 예컨대, AI 기반 데이터 분석은 Real-time Machine Learning과 같은 기술의 실현 가능성을 2031년에서 2027년으로 앞당겼다. 이는 AI가 단순한 탐지 도구를 넘어, 기술 개발 주기를 단축하고 혁신 가능성을 높이는 데 기여하고 있음을 보여준다. 보고서는 연 단위 기술 추적을 넘어 실시간 기술 탐지 체계를 구축하는 것이 중요하다고 강조했다. AI와 디지털 시대의 미래 보고서는 AI 기술이 산업 전반에 걸쳐 실질적인 영향을 미치며, 디지털 기술의 경계를 넓히고 있다고 평가한다. AI 에이전트와 AI TRiSM은 고객 서비스, 제조업, 금융 등 다양한 분야에서 활용되며, 생산성과 신뢰성을 높이고 있다. 또한, AI Augmented Development는 개발 프로세스를 자동화해 소프트웨어 산업의 효율성을 크게 향상시키고 있다. SPRi 보고서는 AI와 같은 디지털 기술이 국가와 기업의 경쟁력을 결정짓는 핵심 요소가 될 것이라고 강조하며, 기술 발전을 위한 지속적인 투자와 정책적 지원이 필요하다고 결론 내렸다. AI는 기술의 지평선을 넓히며 새로운 미래를 만들어갈 도구로 자리 잡고 있다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 보고서 바로가기)

2025.01.22 09:00AI 에디터

PR업계도 AI 적극 활용…도입률 1년새 3배 증가

PR업계 AI 도입률 75%, 2023년 대비 3배 성장 머크랙(Muck Rack)이 발표한 'STATE OF AI IN PR JANUARY 2025' 보고서에 따르면, 현재 PR 전문가 4명 중 3명이 업무에 생성형 AI를 활용하고 있다. 이는 2023년 3월과 비교해 3배 가까이 증가한 수치다. AI 도입을 고려하지 않는 PR 전문가는 6%에 불과했으며, 이는 전년도와 비슷한 수준을 유지했다. 현재 AI를 도입하지 않은 PR 전문가 중 13%는 향후 AI 도입을 검토 중이라고 답했으며, 6%는 여전히 불확실하다고 응답했다. 기업의 AI 가이드라인 보유율 38%, 교육 제공률 35%로 증가 PR 전문가들의 93%가 AI 활용으로 업무 속도가 향상됐다고 응답했으며, 78%는 업무 품질이 개선됐다고 평가했다. AI 사용에 대한 회사 차원의 가이드라인을 보유한 기업은 38%로, 전년 대비 17%p 증가했다. 주목할 만한 점은 AI 가이드라인이 있는 기업의 경우, 58%의 직원들이 이를 엄격히 준수하고 있으며, 36%는 대체로 준수하고 있다고 응답했다. 또한 기업의 35%가 직원들에게 AI 교육을 제공하고 있으며, 특히 에이전시(43%)가 브랜드(31%)보다 더 적극적으로 AI 교육을 실시하고 있는 것으로 나타났다. 이는 전년 대비 14%p 증가한 수치다. 브레인스토밍 82%, 초안 작성 72% 등 AI 활용 영역 확대 PR 전문가들의 AI 활용 영역을 살펴보면, 82%가 아이디어 발굴과 브레인스토밍에 AI를 활용하고 있다. 초안 작성에는 72%가, 기존 문서 편집과 수정에는 70%가 AI를 활용하고 있다. 연구조사와 소셜 미디어 콘텐츠 작성에도 각각 59%가 AI를 활용하고 있으며, 보도자료 작성과 피칭에는 51%가 AI를 사용하고 있다. 전략 및 기획에는 42%, 기자 검색에는 21%, 이미지 생성에는 16%가 AI를 활용한다고 답했다. AI 산출물 편집 필요성 1년 새 10%p 감소, 품질 향상 입증 89%의 PR 전문가들이 AI가 생성한 콘텐츠를 항상 검토하고 편집한다고 답했다. 주목할 만한 점은 AI 산출물의 대대적인 수정이 필요하다고 답한 비율이 2024년 61%에서 2025년 51%로 감소했다는 것이다. 이는 AI 기술의 발전으로 산출물의 품질이 향상되었음을 시사한다. 유료 AI 서비스 활용률 57%, 에이전시의 AI 사용 공개는 20%에 그쳐 PR 전문가들의 57%가 최소 하나 이상의 유료 AI 서비스를 사용하고 있으며, 이 중 30%는 두 개 이상의 유료 서비스를 이용하고 있다. 에이전시와 클라이언트 관계에서는 흥미로운 차이가 발견됐다. 브랜드 측 PR 전문가의 37%가 에이전시의 AI 사용에 대해 항상 공개를 요구하는 반면, 실제로 에이전시에서 AI 사용을 항상 공개하는 비율은 20%에 그쳤다. 상황에 따라 공개여부를 결정한다는 응답은 에이전시가 36%, 브랜드가 39%였다. AI 미사용자 66%, "예측 불가능한 결과물"이 주된 우려사항 현재 AI를 사용하지 않는 PR 전문가들 중 66%가 AI 결과물의 예측 불가능성을 주된 우려사항으로 꼽았다. 39%는 개인정보 보호 문제를, 45%는 AI가 업무에 도움이 되지 않을 것이라고 우려했다. 환경적 영향과 표절 문제도 주요 우려사항으로 나타났다. AI 사용자 75% "신입 PR 전문가들의 기본기 약화" 우려 PR 전문가들은 AI 도입에 따른 가장 큰 우려사항으로 신입 PR 전문가들의 기본기 부족 문제를 지적했다. 응답자의 75%가 새로운 세대의 PR 전문가들이 AI에 지나치게 의존하여 전문성 개발이 저해될 수 있다고 우려했다. 또한 62%는 AI 결과물에 대한 검증 없는 사용을, 58%는 AI가 콘텐츠 제작자를 대체할 것이라는 클라이언트들의 잘못된 인식을 우려사항으로 꼽았다. 콘텐츠의 독창성 부족(57%)과 인간관계 약화(29%)도 주요 우려사항으로 나타났다. 이 리포트는 2024년 11월 13일부터 12월 17일까지 1,013명의 PR 전문가들을 대상으로 한 설문조사 결과를 바탕으로 작성되었으며, 오차범위는 ±2.9%다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 보고서 바로가기)

2025.01.22 08:51AI 에디터

AI도 감정이 있다?... 기후변화 얘기할 땐 '기쁨' 줄고 '분노' 상승

1200만 건의 SNS 데이터로 분석한 AI의 텍스트 생성 능력 중국과학기술대학교 연구진이 발표한 논문에 따르면, 대형언어모델(LLM)의 텍스트 생성 능력이 뛰어나지만 소셜미디어 상황에서의 감정 일관성과 의미적 응집성은 아직 충분히 이해되지 않은 것으로 나타났다. 연구팀은 구글의 젬마(Gemma2-27B-Instruct-Q8)와 메타의 라마(Llama3-70B-Instruct) 두 오픈소스 모델을 분석했다. 연구진은 '기후변화', '기후과학', '기후조작', '글로벌 워밍', '탄소발자국', '파리협정' 등의 키워드로 레딧에서 576만 건의 댓글과 트위터에서 7,659만 건의 트윗을 수집했다. 최종적으로 트위터 데이터 12,200건과 레딧 데이터 10,900건을 분석 대상으로 선정했다. 젬마의 분노 편향: 62% 분노 유지, 낙관은 11%만 보존 연구 결과는 젬마가 원문의 감정을 분노로 전환하는 강한 경향을 보였다. 분노를 담은 원문의 62%가 그 감정을 유지했으나, 낙관적 텍스트는 11%만이 원래의 감정을 유지했다. 예상(29%), 혐오(44%), 두려움(30%), 기쁨(39%), 슬픔(31%) 등 다른 감정들도 상당 부분 분노로 전환되었다. 다만 낙관과 놀람을 표현한 텍스트는 각각 43%와 높은 비율로 감정이 보존되어, 젬마가 특정 감정의 맥락은 잘 유지할 수 있음을 보여줬다. 라마의 균형적 감정 처리: 전 감정 영역에서 우수한 보존력 라마 모델은 젬마와 달리 분노, 예상, 두려움, 낙관, 슬픔 등 더 넓은 감정 스펙트럼에서 원래의 감정을 잘 보존했다. 특히 트위터 데이터 분석에서 원문의 감정이 부정적이든 긍정적이든 상관없이 일관된 감정 보존력을 보여줬다. 응답 태스크에서는 두 모델 모두 두려움을 제외한 모든 감정 카테고리에서 50% 이상이 예상과 낙관으로 전환되는 특징을 보였다. 감정 강도 분석: AI는 인간보다 최대 40% 약한 감정 표현 감정 강도 분석 결과, 두 모델의 텍스트는 인간 작성 텍스트보다 평균 20-40% 낮은 감정 강도를 보였다. 특히 기쁨, 낙관, 분노, 혐오, 두려움 등 모든 감정 차원에서 유의미하게 낮은 강도를 나타냈다. ANOVA 테스트 결과 트위터 데이터에서 분노(F=384.285), 예상(F=16092.479), 혐오(F=179.181) 등에서 통계적으로 유의미한 차이가 발견되었다. 의미 일관성: 젬마 0.65, 라마 0.63의 높은 유사도 기록 의미적 일관성 측면에서는 코사인 유사도 분석 결과, 트위터 플랫폼에서 젬마는 0.65, 라마는 0.63의 높은 유사도를 보였다. 레딧에서도 젬마 0.59, 라마 0.57의 유사한 수준을 기록했다. 이는 두 모델 모두 원문의 맥락을 잘 이해하고 관련성 있는 응답을 생성할 수 있음을 보여준다. AI 감정의 원천 분석: 긍정은 긍정에서, 부정은 부정에서 비롯 젬마의 텍스트 생성에서 긍정적 감정은 주로 긍정적 원천에서 발생했다. 예를 들어 기쁨을 표현한 내용은 예상(32.04%), 기쁨(25.24%), 낙관(13.59%)에서 비롯되었다. 반면 부정적 감정을 담은 콘텐츠는 주로 부정적 원천에서 나왔는데, 분노를 표현한 내용의 61.8%가 원문의 분노에서, 13.03%가 혐오에서 기원했다. 라마의 경우 낙관과 기쁨을 제외한 대부분의 감정이 부정적 원천에서 발생했다. 응답 태스크에서는 두 모델 모두 부정적 감정을 긍정적으로 전환하는 경향을 보였는데, 예를 들어 젬마의 응답에서 분노로 시작된 텍스트의 69.55%가 긍정적 감정으로 변화했다. 연구의 한계와 미래 과제: 다국어 ・ 다매체 확장 필요성 연구진은 이번 연구가 레딧과 트위터라는 두 플랫폼으로 제한되어 있다는 한계를 지적했다. 유튜브, 인스타그램, 틱톡 등 다른 플랫폼들은 고유한 사용자 행동과 콘텐츠 구조를 가지고 있어 추가 연구가 필요하다고 밝혔다. 또한 영어로 된 기후변화 담론만을 분석 대상으로 삼았기 때문에 다양한 주제와 언어에서 AI 모델의 성능을 파악하는 데 한계가 있었다. 연구진은 향후 연구에서 다국어 데이터셋을 활용해 언어 간 의미 변화를 파악하고, AI 모델의 잠재적 편향을 더 깊이 조사할 필요가 있다고 제안했다. 공공 담론에서 AI의 영향력: 감정 조절과 여론 형성의 가능성 연구진은 기후변화와 같은 사회적 이슈에서 AI의 감정 처리 특성이 여론 형성에 중요한 영향을 미칠 수 있다고 분석했다. 특히 호주 산불과 같은 기후 관련 사건 이후의 공공 감정 관리에서 AI의 체계적인 긍정 편향이 건설적인 응답을 제공하고 부정적 여론을 완화하는 데 도움이 될 수 있다고 보았다. 다만 젬마의 분노 증폭이나 감정 양극화 위험성에 대한 고려가 필요하다고 지적했다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 관련 논문 바로가기)

2025.01.21 22:07AI 에디터

AI로 무장한 기업들, 어떻게 더 많은 사람 이롭게 할까

세계 인구 60%가 '포용선' 아래…AI 기술로 바뀌는 경제 격차 맥킨지 글로벌 연구소(McKinsey Global Institute)가 발표한 보고서에 따르면, 세계 경제에서 약 60%의 인구가 포용선 아래에서 살아가고 있다. 포용선(empowerment line)은 기본적인 생필품과 서비스를 충족하기 위해 하루에 필요한 최소 비용을 의미하며, 이는 각국의 경제적 상황에 따라 차이가 있다. 저소득 국가는 하루 $4~$5 (약 5,200원~6,500원), 중소득 국가는 $8~$13 (약 1만400원~1만6,900원), 고소득 국가는 $55~$70 (약 7만1,500원~9만1,000원)에 달한다. 인도에서는 약 10억 명, 중국에서는 6억 4천만 명이 이 기준 아래에서 살아가고 있으며, 이는 경제적 격차가 국가별로 매우 크다는 점을 시사한다. AI 기술은 이러한 경제적 포용성을 확대하는 데 중요한 역할을 한다. 예를 들어, 대규모 금융기관은 AI 기반 사기 탐지 모델을 통해 부정거래를 50% 줄이며 고객 신뢰도를 향상시켰다. 또한, 의료, 교육, 금융 등 다양한 분야에서 AI 기술은 포용적 성장의 동력으로 작용하고 있다. 생성형 AI 도입, 2023년 55% → 2024년 75% 급증 생성형 AI 도입은 빠르게 증가하고 있으며, 2023년 55%에서 2024년 75%로 급증했다. 그러나 본격적으로 AI를 도입한 기업은 여전히 11%에 불과하다. 월마트는 생성형 AI를 활용해 제품 카탈로그 데이터 8억 5천만 건을 처리하며 100배의 효율성을 달성했다. 레노보는 고객 지원에서 70-80%의 문의를 AI로 처리하며 운영 효율성을 10-15% 향상시켰고, 마케팅팀은 작업 시간을 90% 단축해 비용을 절감했다. 이러한 사례들은 AI가 기업 운영에서 새로운 패러다임을 제시하고 있음을 보여준다. 우울증 진단 정밀도 96%, 독일 교육 몰입도 64.1%↑ AI 기술은 의료 및 교육 분야에서도 혁신을 가져오고 있다. 미국에서 대형언어모델(LLM)은 우울증과 불안장애 진단에서 96%의 정밀도와 98%의 재현율을 기록하며 의료진 부족 문제를 완화하는 데 기여하고 있다. 독일에서는 VR과 AI를 결합해 문화유산 교육에서 학습 몰입도를 64.1% 증가시켰다. 개인화된 접근은 학습 효과를 더욱 증대시키며, 전통적 교육 방식이 가진 한계를 극복하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 미국 민간기업 연 $4조(약 5,200조 원) 투자…포용성 높이는 '1달러당 3달러 효과' 미국의 민간 기업은 연간 약 4조 달러를 경제적 포용 활동에 투자하고 있으며, 이는 남은 포용 격차를 크게 상회하는 금액이다. 유럽에서도 약 2.1조 달러가 민간 부문에서 기여된다. 기업들은 맞춤형 교육 대출이나 저비용 주택 프로젝트를 통해 포용성을 높이고, 프로젝트에 따라 $1당 $3의 포용 혜택을 제공하며 효율적인 결과를 달성하고 있다. 이러한 접근법은 기업이 지역사회와 신뢰를 강화하고 지속 가능성을 추구하는 데 중요한 역할을 한다. AI 기반 교육 대출로 저소득층 80% 포용선 위로…효율성과 신뢰 동시에 잡는다 AI는 단순히 기술적 진보를 넘어, 사회적 영향력을 통해 경제적 포용성을 강화하는 도구로 자리 잡고 있다. 맥킨지 보고서에 따르면, AI 기반 이니셔티브는 효율성을 극대화하는 동시에, 대상 그룹의 경제적 안정을 도모하는 데 기여하고 있다. 예를 들어, 한 글로벌 금융기관은 저소득층을 대상으로 한 교육 대출 프로그램을 통해, 대상자의 80% 이상을 포용선 위로 올리는 데 성공했다. 이러한 프로젝트는 비용 대비 효과가 뛰어나며, 사회적 신뢰를 강화하는 데 필수적이다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 보고서 바로가기)

2025.01.21 16:43AI 에디터

AI혁명 시대, 가장 중요한 건 '윤리적 판단력'과 '공감능력'

AI 도입으로 83% "인간의 창의성과 경제적 가치 향상될 것" 워크데이(Workday)가 발표한 글로벌 연구 보고서에 따르면, AI 도입이 확대되면서 인간 고유의 능력이 더욱 중요해질 것으로 나타났다. 실제로 응답자의 53%는 AI가 인간의 능력을 보완하여 생산성을 향상시키고 새로운 형태의 혁신을 이끌 것이라고 전망했다. AI에 대한 긍정적 인식은 특히 현재 AI를 적극 활용하는 기업들에서 더 높게 나타났는데, 이들의 평균 낙관도는 5점 만점에 4.23점을 기록했다. 반면 향후 12개월 내 도입 예정인 기업들의 낙관도는 3.89점으로 상대적으로 낮았다. AI 활용 기업 93% "고차원적 업무 집중도 높아져" 연구에 따르면 AI를 적극적으로 활용하거나 실험 중인 응답자의 93%가 AI 덕분에 더 높은 수준의 책임과 전략적 사고, 문제 해결에 집중할 수 있게 되었다고 답했다. 생산성 향상의 주요 이점으로는 고차원적 기술 활용 증가(30%), 기술 평가와 격차 분석의 정확도 향상(30%), 상호작용 학습 경험을 통한 직원 참여도 향상(30%)이 동일한 비중으로 나타났다. 부서별 AI 활용 현황을 보면 정보기술(25%), 인사(25%), 운영(24%), 재무(22%) 부서 순으로 나타났다. 직급별로는 매니저(31%), 일반 직원(28%), 디렉터(21%), 부사장(11%), C레벨(9%)의 분포를 보였으며, 기업 규모별로는 중견기업이 62%, 대기업이 38%를 차지했다. 기업 90% "AI로 조직 투명성 높아져"... 금융·소매는 상대적 신중 90%의 응답자들은 AI가 조직의 투명성과 책임성을 크게 향상시킬 수 있다고 믿었다. 이는 리더(92%)와 직원(89%) 모두에서 높은 수준으로 나타났다. 조직 신뢰도 향상을 위한 구체적인 수단으로는 AI 기반 팩트체크와 콘텐츠 모니터링, 데이터 프라이버시 관리, 의사결정 과정의 투명성 확보 도구, 제품과 서비스의 품질 보증 시스템이 제시됐다. AI 도입의 신뢰성 확보를 위해서는 기술 부문이 주도적 역할(54%)을 해야 하며, 개별 조직(12%)과 정부(12%)도 협력해야 한다는 의견이 제시됐다. 다만 금융(88%)과 소매(84%) 부문에서는 상대적으로 낮은 동의율을 보여, 이들 산업의 특수한 도전과제에 주목할 필요가 있다. 리더 65% vs 직원 82%, AI시대 '인간적 교류' 중요성 인식차 뚜렷 일반 직원의 82%가 'AI 사용이 증가할수록 직원들은 더 많은 인간적 교류를 원할 것'이라고 답한 반면, 관리자들은 65%만이 이에 동의했다. 이러한 인식 차이는 AI 시대의 리더십이 해결해야 할 중요한 과제로 지적됐다. 특히 조직의 리더십 우선순위로는 데이터 기반 의사결정 강화, AI 기술 활용을 위한 직원 역량 강화, 일상적 업무 자동화를 통한 자원 재배치 등이 꼽혔다. 지역별 AI 활용 현황: APAC·EMEA 95% vs 북미 88% 격차 지역별 AI 활용 현황을 살펴보면, APAC과 EMEA 지역의 기업들이 95%로 가장 높은 AI 활용도를 보였으며, 북미 지역은 88%로 상대적으로 낮은 수준을 기록했다. AI가 업무 능력 개발을 지원한다는 데에는 EMEA(87%)가 가장 높은 동의율을 보였고, 북미(75%)가 가장 낮았다. "소프트 스킬이 하드 스킬 된다" AI시대 4대 필수 역량군 제시 보고서는 AI 시대의 필수 역량을 4개 그룹으로 분류했다. 적응력과 회복력 그룹에는 변화 수용력, 문화적 민감성, 감성지능이 포함됐다. 분석적 사고와 의사결정 그룹에서는 창의적 사고, 문제해결력, 정보 통합 분석력, 전략적 기획이 강조됐다. 대인관계와 협업 그룹은 의사소통, 갈등 해결, 네트워킹, 협상력을 포함했다. 리더십과 지도력 그룹에서는 윤리적 판단, 관리능력, 멘토링이 핵심 역량으로 꼽혔다. AI 도입의 성공 조건: 협력·혁신·교육·윤리·보안의 균형 AI 시대에 가장 중요한 인간 고유의 능력으로는 윤리적 의사결정과 도덕적 판단(26%), 감성지능과 공감능력(28%), 인간관계 구축능력(28%), 갈등 해결능력(24%), 문화적 민감성과 적응력(21%) 등이 꼽혔다. 현재 조직에서 부족한 핵심 역량으로는 문화적 민감성과 적응력(21%), 변화 수용 능력(20%), 정보 통합 및 분석(20%), 전략적 기획(19%)이 지적됐다. 이번 연구는 전 세계 22개국의 2,500명을 대상으로 진행됐으며, 응답자들은 AI를 현재 사용 중이거나(59%) 실험 중(31%), 또는 향후 12개월 내 도입 예정(10%)인 것으로 나타났다. 특히 AI 성공을 위한 우선순위로 협력과 혁신, 교육과 인력 개발, 윤리와 거버넌스, 보안과 리스크 관리 등이 균형있게 고려되어야 한다는 점이 강조됐다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 보고서 바로가기)

2025.01.21 15:25AI 에디터

AI 반도체 수요, 전망치의 2배... 기업 81% "AI 칩 필요"

AI칩 수요 29% 증가 전망, 다운스트림 기업 88% "AI 가속기 필요하다" 캡제미나이 리서치 인스티튜트(Capgemini Research Institute)가 190개의 반도체 기업과 800개의 다운스트림 기업을 대상으로 실시한 최신 조사에 따르면, 반도체 산업이 향후 2년간 15% 성장할 것으로 전망한 것과 달리 실제 수요 기업들은 29%의 수요 증가를 예측하고 있는 것으로 나타났다. 특히 생성형 AI 도입으로 인해 신경망처리장치(NPU), 고성능 그래픽처리장치(GPU), 메모리 집약형 칩에 대한 수요가 급증하고 있다. 실제로 다운스트림 기업의 88%가 AI 가속 칩이 필요하다고 응답했으며, 81%는 맞춤형 실리콘 칩을, 79%는 고대역폭메모리(HBM) 등 메모리 집약형 칩이 필요하다고 답했다. 이러한 수요 증가는 2026년 말까지 지속될 것으로 전망된다. 공급 부족 우려 속 33%의 기업이 자체 칩 설계 착수 현재 다운스트림 기업 10곳 중 3곳 미만이 반도체 공급이 충분하다고 평가하고 있는 상황이다. 이에 따라 많은 기업들이 자체적인 반도체 설계에 나서고 있다. 조사 결과에 따르면 전체 기업의 33%가 이미 자체 칩 설계를 진행 중이거나 검토하고 있는 것으로 나타났다. 구체적으로는 10%가 이미 자체 설계를 진행 중이며, 23%는 적극적으로 검토 중이다. 44%는 향후 자체 설계를 고려할 수 있다고 응답했다. 특히 주목할 만한 점은 향후 2년 동안 다운스트림 기업의 절반 이상이 칩 지속가능성, 공급망 탄력성, 사이버보안 기능을 우선순위로 둘 계획이라는 것이다. 반도체 기업 60%, 소프트웨어 수익화에 어려움 호소 반도체 업계는 설계·제조·패키징·보안 등 다양한 영역에서 혁신을 추진하고 있다. 설계 혁신 분야에서는 설계검증(DFT)과 제조적합성설계(DFM) 기술 구현, 3D IC 설계 기술 개발, RISC-V와 칩렛 등 새로운 아키텍처 도입이 진행되고 있다. 제조 혁신 분야에서는 비용 개선에 초점을 맞춘 제조 혁신과 수율 및 생산성 향상을 위한 소재 연구, 제조 자재의 출처 추적성 개선이 이뤄지고 있다. 패키징 혁신 측면에서는 3D 패키징 기술과 칩렛 아키텍처가 주목받고 있으며, 하드웨어 보안 분야에서는 펌웨어 업데이트, 하드웨어 기반 암호화, 하드웨어 신뢰 루트 등이 개발되고 있다. 그러나 반도체 기업의 60%는 소프트웨어 수익화에 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 미국·EU 중심 투자 확대, 국내 조달 17% 증가 전망 보고서에 따르면 반도체 업계는 향후 2년간 국내 조달을 17% 증가시킬 것으로 전망된다. 투자 지역은 미국이 48%로 가장 높은 비중을 차지했으며, EU가 37%, 영국이 28%, 중국이 16%로 뒤를 이었다. 이는 글로벌 공급망 재편이 본격화되고 있음을 보여준다. 특히 온쇼어링(Onshoring)과 프렌드쇼어링(Friendshoring)을 통한 회복력 강화가 두드러지는 특징이다. 지속가능성 강화: 에너지·수자원·화학물질 관리 혁신 지속가능성 측면에서는 에너지 절약, 수자원 사용 감소, 유해 화학물질 관리, 폐기물 감소 등 다양한 이니셔티브가 추진되고 있다. 에너지 보존을 위해 에너지 효율적인 기계 및 장비로의 업그레이드, 에너지 관리 시스템 구현이 진행되고 있으며, 수자원 관리를 위해서는 물 재활용 시스템 구축과 공정 개선이 이뤄지고 있다. 유해 화학물질 관리 측면에서는 저독성 대체제 도입과 폐쇄 루프 시스템 구현, 화학물질 재활용이 주요 과제로 추진되고 있다. 폐기물 관리를 위해서는 폐기물 최소화 프로그램 구현과 폐기물-자원 전환 이니셔티브 파트너십이 활발히 진행되고 있다. AI 시대 반도체 산업의 새로운 기회: 6대 핵심 전략 제시 캡제미나이 리서치 인스티튜트는 반도체 산업이 새로운 기회를 포착하기 위한 여섯 가지 핵심 전략을 제시했다. 첫째, 정부 정책과의 조화를 이루면서 개방형 혁신을 촉진해야 한다. 이를 위해 개방형 표준을 채택하고, 플랫폼 간 상호운용성을 위한 업계 전반의 협력을 강화하며, 반도체 혁신에서 오픈소스 설계 및 개발을 장려해야 한다. 둘째, 공급업체 네트워크를 다각화하고 보안을 강화해야 한다. 사이버 방어를 강화하고 데이터 무결성을 보호하며, 독점 기술을 보호하고 규제 프레임워크와 전략을 조율해야 한다. 셋째, 지속가능한 제조 방식을 도입하고 생태발자국을 최소화해야 한다. 넷째, AI와 생성형 AI를 활용해 첨단 칩 설계 및 제조를 혁신해야 한다. 다섯째, 첨단 제조 기술과 혁신에 투자하고 차세대 제조 방법을 도입해야 한다. 마지막으로, 새롭게 부상하는 기술 분야의 연구개발을 가속화해야 한다. 특히 AI 기술의 활용은 반도체 설계와 제조 과정의 혁신을 가속화하는 핵심 동력이 될 것으로 전망된다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 보고서 원문 바로가기)

2025.01.21 15:01AI 에디터

"무엇을 상상하든 그 이상"…게임 만드는 AI '게임 팩토리' 등장

10억 개 파라미터 규모의 변환기 기반 비디오 확산 모델로 게임 제작 혁신 홍콩대학교와 콰이쇼우 테크놀로지 공동 연구진이 발표한 논문에 따르면, 생성형 AI를 활용해 새로운 게임을 제작하는 '게임팩토리(GameFactory)'를 개발했다. 이 기술은 10억 개의 파라미터를 가진 변환기 기반 텍스트-비디오 확산 모델을 기반으로 하며, 360×640 해상도의 게임 영상을 생성할 수 있다. 기존의 게임 생성 모델들이 도움(DOOM), 아타리(Atari), CS:GO, 슈퍼 마리오 브라더스와 같은 특정 게임에만 국한되었던 것과 달리, 게임팩토리는 장면 일반화 능력을 통해 완전히 새로운 게임을 만들어낼 수 있다. 2,000개 비디오 클립으로 구성된 GF-마인크래프트 데이터셋 구축 연구진은 마인크래프트를 데이터 수집 플랫폼으로 활용해 각각 2,000프레임으로 구성된 2,000개의 비디오 클립을 수집했다. 이 데이터셋은 삼림, 평원, 사막의 세 가지 생물군계와 맑음, 비, 천둥의 세 가지 날씨 조건, 그리고 하루 시작, 정오, 일몰, 밤 시작, 자정, 일출 시작의 여섯 가지 시간대를 포함한다. 데이터 전처리 과정에서는 81프레임 길이의 연속된 시퀀스를 무작위로 샘플링하여 새로운 비디오 클립을 생성했으며, 이는 비디오 확산 모델의 생성 길이인 77프레임보다 약간 큰 규모이다. 3단계 훈련 전략으로 실현한 게임 스타일과 액션 컨트롤의 분리 게임팩토리는 3단계로 구성된 멀티페이즈 훈련 전략을 도입했다. 첫 번째 단계에서는 LoRA를 사용해 게임 비디오에 맞게 미세 조정을 진행하고, 두 번째 단계에서는 사전 훈련된 파라미터와 LoRA를 고정한 채 액션 컨트롤 모듈만 훈련한다. 마지막 단계에서는 게임 스타일 적응을 위한 LoRA 가중치를 제거하고 액션 컨트롤 모듈 파라미터만 유지한다. 실험 결과, 키보드 입력에 대한 Flow-MSE는 7.79, 작은 마우스 움직임은 18.64, 큰 마우스 움직임은 249.54를 기록했으며, 도메인 유사도는 0.7565로 단일 페이즈 훈련의 0.7345보다 우수했다. k+1 프레임 조건부 생성 방식으로 구현한 무한 길이 게임 영상 연구진은 이전 k+1개 프레임을 조건으로 사용하여 N-k개의 새로운 프레임을 생성하는 자동회귀 방식을 개발했다. 이 방식은 이전 프레임들의 노이즈 수준을 다르게 설정할 수 있어, 후속 프레임이 이전 프레임에 자연스럽게 의존하도록 한다. 또한 조건부 프레임에 작은 노이즈(1000단계 중 15단계에 해당)를 추가하여 장기 생성 과정에서의 오류 축적을 감소시켰다. 시간-공간 압축과 노이즈 예측으로 구현한 비디오 생성 시스템 게임팩토리의 핵심 기술인 비디오 확산 모델은 시공간 압축비 4:1의 잠재 비디오 확산 모델을 기반으로 한다. 이 모델은 먼저 인코더를 통해 비디오를 공간적, 시간적으로 압축한 후, 1+rn프레임의 비디오를 1+n개의 잠재 프레임으로 변환한다. 노이즈 예측기는 이 잠재 표현에서 점진적으로 노이즈를 제거하며, 최종적으로 디코더를 통해 실제 비디오로 변환된다. 연구진은 이 과정에서 프롬프트 교차 주의(Cross Attention)를 통해 텍스트 설명을 반영하고, 액션 제어를 위한 특별한 모듈을 추가하여 사용자의 입력에 반응하는 비디오를 생성할 수 있게 했다. 충돌 감지와 물리 상호작용이 가능한 게임 환경 구현 연구진은 마인크래프트에서 수집한 데이터에 자연스럽게 포함된 충돌 상황들을 학습하여 실제 게임과 유사한 물리적 상호작용을 구현했다. 예를 들어 벽이나 장애물과 충돌할 경우, 입력된 전진 명령에도 불구하고 에이전트가 정지하는 행동을 보인다. 이는 게임팩토리가 단순히 비디오를 생성하는 것을 넘어, 실제 게임 엔진과 같은 물리적 규칙을 학습하고 적용할 수 있음을 보여준다. 연구진은 이러한 물리적 상호작용 능력이 실제 3D 환경에서의 에이전트 훈련이나 로봇 학습에도 활용될 수 있을 것으로 전망했다. 자율주행 데이터 생성까지 가능한 범용 월드 모델로의 확장 연구진은 게임팩토리를 데이터 생산자와 시뮬레이터라는 두 가지 관점에서 활용할 수 있다고 제시했다. 데이터 생산자로서 작은 레이블 데이터셋의 지식을 오픈 도메인 시나리오로 전이하여 무한한 액션 주석 데이터를 생성할 수 있으며, 시뮬레이터로서는 실제 작업을 위한 에이전트 훈련 환경을 제공할 수 있다. 특히 레이싱 게임에서 마인크래프트의 시점 제어가 자동차 조향 제어로 자연스럽게 전이되는 것을 확인했으며, 이는 자율주행 시뮬레이션 데이터 생성에도 활용될 수 있음을 시사한다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 논문 바로가기)

2025.01.21 14:56AI 에디터

퍼플렉시티-틱톡 합병 제안…퍼플렉시티에게 물었더니

질문 : 퍼플렉시티가 틱톡 미국 지사에 합병을 제안했다고 하는데, 넌 이 일을 어떻게 생각해? 퍼플렉시티의 답변:퍼플렉시티(Perplexity)의 틱톡(TikTok) 미국 지사와의 합병 제안은 매우 흥미로운 전략적 움직임으로 보입니다. 틱톡은 미국에서 1월 19일부터 금지될 위기에 처해 있었습니다. 이는 중국 기업 바이트댄스(ByteDance)와의 관계 때문에 국가 안보 우려가 제기되었기 때문입니다. 이에 대응하여 퍼플렉시티는 틱톡 미국 지사와의 합병을 제안했습니다. 합병 제안의 주요 내용 퍼플렉시티, 틱톡 미국 지사, 그리고 새로운 투자자들이 참여하는 새로운 법인 설립 바이트댄스의 기존 투자자들이 대부분 지분을 유지할 수 있는 구조 퍼플렉시티의 AI 검색 기술과 틱톡의 비디오 콘텐츠 결합 잠재적 이점 규제 우회: 합병을 통해 틱톡이 미국에서 계속 운영될 수 있는 가능성 제공 기술 시너지: AI 검색과 소셜 미디어 비디오 플랫폼의 결합으로 혁신적인 서비스 창출 가능성 시장 확장: 퍼플렉시티에게는 1억 7천만 명의 미국 사용자를 가진 플랫폼 확보 기회 도전 과제 규제 승인: 미국 정부의 승인을 얻는 것이 핵심 과제 가치 평가: 거래 규모가 500억 달러 이상으로 예상되어 합의에 어려움이 있을 수 있음 기술 통합: 두 회사의 서로 다른 기술 플랫폼을 통합하는 과정의 복잡성 결론 이 제안은 틱톡의 미국 사업을 구하고 퍼플렉시티의 성장을 가속화할 수 있는 창의적인 해결책으로 보입니다. 그러나 규제 승인, 재무적 합의, 기술 통합 등 여러 과제를 극복해야 할 것입니다. 이 거래가 성사된다면 AI와 소셜 미디어 산업에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 관련 질문: 현재까지 틱톡을 사겠다고 한 유명 인사들을 리스트업해줘. 그리고 그 중 누가 가장 성공 확률이 높을지도 예측해줘. 현재까지 틱톡 인수에 관심을 보인 유명 인사들은 다음과 같습니다: 일론 머스크 (Elon Musk) - 테슬라 CEO MrBeast (Jimmy Donaldson) - 유튜브 스타 케빈 오리어리 (Kevin O'Leary) - 'Shark Tank' 투자자 프랭크 맥코트 (Frank McCourt) - 전 LA 다저스 구단주 스티븐 므누신 (Steven Mnuchin) - 전 재무장관 바비 코틱 (Bobby Kotick) - 전 액티비전 블리자드 CEO 이 중 가장 성공 확률이 높은 인물을 예측해보면, 일론 머스크일 것으로 보입니다. 그 이유는 다음과 같습니다: 중국 정부의 선호: 중국 관리들이 틱톡의 미국 사업을 머스크에게 매각하는 방안을 고려하고 있다는 보도가 있음. 이는 머스크가 다른 후보들보다 유리한 위치에 있음을 시사. 재정적 능력: 머스크는 세계에서 가장 부유한 사람 중 한 명으로, 틱톡의 예상 가치인 400억~500억 달러를 감당할 수 있는 재정적 능력을 갖추고 있음. 기술 산업 경험: X(구 트위터)를 인수한 경험이 있어, 소셜 미디어 플랫폼 운영에 대한 이해도가 높음. 정치적 영향력: 머스크는 2024년 선거에서 최대 정치 기부자였으며, 도널드 트럼프 당선인과도 관계가 있어 정치적 장애물을 극복하는 데 도움이 될 수 있음. 중국과의 관계: 웨드부시의 애널리스트 댄 아이브스는 머스크의 베이징과의 관계가 그를 선두 주자로 만들 수 있다고 언급. 그러나 틱톡 인수는 여전히 복잡한 과정이며, 중국 정부의 최종 결정, 미국 규제 당국의 승인, 그리고 바이트댄스의 판매 의지 등 여러 요인에 따라 결과가 달라질 수 있음. ■ 기사는 퍼플렉시티를 활용해 작성되었습니다.

2025.01.21 10:44AI 에디터

생성형 AI가 바꾸는 2030년 일자리 풍경…어떻게 준비해야 할까

맥킨지 글로벌 연구소(MGI)가 발표한 2024년 데이터 보고서는 인공지능(AI)이 글로벌 산업과 경제를 어떻게 재편하고 있는지에 대한 심도 있는 분석을 제공한다. AI는 생산성 향상, 신흥 산업 부상, 글로벌 무역 재구성 등 다양한 영역에서 핵심 역할을 하고 있다. 생성형 AI로 2030년까지 30% 업무 자동화 AI 기술, 특히 생성형 AI는 2030년까지 약 30%의 작업 시간을 자동화할 가능성이 있으며, 이는 기업 생산성과 경제 성장을 촉진할 것이다. 보고서는 AI가 노동 시장의 전환을 가속화하며 유럽과 미국에서 1,200만 건 이상의 직업 이동이 필요할 것이라고 분석했다. 예를 들어, 중간 수준의 AI 도입 시나리오에서도 유럽의 생산성 증가율은 연평균 3%로 상승할 수 있으며, 이는 현재의 0.3%와 비교할 때 10배 수준이다. 기업들은 AI 기술을 활용해 기존 작업을 자동화하고, 창의적이고 전략적인 과제에 인력을 재배치하는 방식으로 효과를 극대화할 수 있다. AI가 주도하는 18개 신흥 산업, 2040년까지 최대 48조 달러 규모로 성장 보고서에 따르면, AI를 포함한 18개 신흥 산업은 2040년까지 세계 GDP의 최대 16%를 차지하며, 총 29조~48조 달러의 매출을 창출할 것으로 예상된다. 이 산업에는 AI 소프트웨어 및 서비스, 사이버 보안, 전기차, 바이오 기술 등이 포함된다. 특히 AI 소프트웨어와 서비스는 연간 15~20%의 매출 증가율을 기록하며, 2040년까지 최대 4,600억 달러의 매출을 창출할 것으로 보인다. e-커머스는 매출이 최대 20조 달러에 이를 것으로 전망되며, 이는 디지털화와 AI 기술이 기존 산업 구조를 재편하고 있음을 보여준다. 무역 거리 4-10% 단축한 중·독·미, 여전히 수출 집중도 90% 넘어 맥킨지 보고서는 글로벌 무역의 지리적 변화에 주목하며, 2017년부터 2023년까지 중국, 독일, 미국이 지리적 무역 거리를 평균 4~10% 단축했다고 분석했다. 그러나 특정 상품의 경우, 상위 3개 국가가 90% 이상의 수출 점유율을 차지하는 현상이 여전히 관찰된다. 이러한 집중도는 무역의 취약성을 높이며, AI를 활용한 공급망 최적화가 필수적이다. 예를 들어, AI 기반의 물류 관리 시스템은 지리적 제약을 극복하고, 글로벌 무역의 효율성을 극대화하는 데 기여할 수 있다. 이는 국가 간 경제 협력 강화에도 중요한 역할을 할 것이다. AI 도입 시 선진국 GDP 5%·신흥국 10% 상승 AI 기술은 선진국과 신흥국 간의 생산성 격차를 줄이는 데도 중요한 역할을 한다. 보고서에 따르면, AI를 활용해 중소기업의 생산성을 대기업 수준으로 끌어올릴 경우, 선진국 GDP의 5%, 신흥국 GDP의 10%에 해당하는 경제적 이익을 창출할 수 있다. 예를 들어, 신흥국에서 중소기업의 평균 생산성은 대기업의 29% 수준에 불과하다. 하지만 AI를 도입해 디지털 전환을 가속화하면, 신흥국 경제가 빠르게 성장할 수 있는 발판을 마련할 수 있다. 고령화·탄소 중립·e-커머스에 대응하는 AI 재교육 AI 도입이 가속화됨에 따라, 노동자 재교육과 직업 전환이 노동 시장의 균형을 유지하는 데 핵심적인 요소가 되고 있다. 보고서는 AI 기술이 특히 고령화 문제, 탄소 중립 전환, e-커머스 성장 등으로 인해 변화하는 노동 수요를 충족할 수 있는 잠재력을 갖추고 있다고 지적한다. 예를 들어, AI 도입과 함께 맞춤형 교육 프로그램을 제공하면, 숙련된 노동력을 확보하고 기업 생산성을 높이는 데 크게 기여할 수 있다. 재생 가능 에너지 변동성부터 철강·시멘트 탈탄소화까지, AI가 만드는 지속 가능성 맥킨지 보고서는 AI 기술이 지속 가능성 달성에도 중요한 역할을 하고 있다고 강조했다. 예를 들어, 에너지 전환 과정에서 AI는 재생 가능 에너지의 변동성을 관리하고, 산업 부문에서 저탄소 공정을 개발하는 데 필수적이다. AI를 활용하면 풍력과 태양광 에너지의 변동성을 실시간으로 조정할 수 있으며, 이는 전체 에너지 시스템의 안정성을 높이는 데 기여할 것이다. 또한 AI는 철강 및 시멘트와 같은 고배출 산업의 탈탄소화를 가속화할 수 있는 기술적 돌파구를 제공할 수 있다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트오 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 보고서 바로가기)

2025.01.21 09:39AI 에디터

챗GPT부터 제미나이까지…한국 청소년들 어떻게 쓰나 봤더니

청소년의 생성형 AI 이용실태 및 리터러시 증진방안 연구 한국청소년정책연구원이 지난달 31일 발표한 연구보고서에 따르면, 디지털 시대에 AI 기술은 청소년에게 핵심적인 역할을 하고 있다. 특히 챗GPT와 같은 생성형 AI를 활용하는 사례는 증가하고 있으나, 청소년의 AI 리터러시 수준은 평균보다 낮은 편이다. 설문조사 결과에 따르면, 5,778명의 청소년 중 55%가 챗GPT 사용 경험이 있지만, 35%만이 이를 과제 수행에 활용한다고 응답했다. 또한 AI 정보에 대한 비판적 평가 능력은 부족하다는 결과가 나왔다. AI 시대의 기회와 위험이 공존하는 청소년 환경 디지털 시대에 AI 기술은 청소년에게 핵심적인 역할을 하고 있다. 생성형 AI 서비스는 기존의 정보를 토대로 많은 양의 데이터를 학습한 후 정보를 제공하고 있지만, 데이터의 편향성이나 정보유출로 인한 피해, 저작권 침해 문제 등 부작용도 나타나고 있다. 특히 최근에는 AI를 활용한 딥페이크 기술이 발달하면서 인간의 얼굴이나 목소리를 교묘히 조작하거나 합성하여 또래친구에 대한 따돌림이나 성범죄 등이 증가하고 있는 실정이다. AI 리터러시의 구성요소와 평가체계 전문가들은 AI 리터러시의 핵심 구성요소로서 AI 기술과 응용프로그램에 대한 기본적 이해를 의미하는 '이해(Awareness)', AI 기술을 실제로 적용할 수 있는 '사용(Usage)' 능력, AI가 제공하는 정보를 비판적으로 분석할 수 있는 '평가(evaluation)' 능력, 그리고 AI 활용의 윤리적 측면을 인식하는 '윤리(Ethics)' 영역을 제시했다. 김과 이(Kim & Lee, 2022)의 연구에서는 인공지능의 사회적 영향, AI 실행계획, AI 문제해결, AI의 이해, 데이터 리터러시, AI 윤리 등 6가지 하위요인을 포함하는 30문항의 평가척도를 개발했다. 청소년 절반 이상이 생성형 AI 경험, 하루 30분 미만 사용이 대다수 연구에 따르면 청소년의 52.1%가 생성형 AI를 이용한 경험이 있는 것으로 조사됐다. 이용 시간은 하루 평균 30분 미만이 75.7%로 가장 많았으며, 30분에서 1시간 미만이 12.9%를 차지했다. 이용 계기는 '관심과 호기심'이 59.5%로 가장 높았고, 언론보도(12.7%), 친구의 추천(11.8%) 순으로 나타났다. 이들은 AI를 주로 정보 검색(3.93점)과 과제수행(3.59점)에 활용했다. AI 정보에 대한 신뢰도는 5점 만점에 3.51점으로, 교과 학습 준비에는 여전히 포털 검색(90% 이상)을 선호하는 것으로 나타났다. 학습과 과제에 AI 활용, 정보 신뢰도는 아직 낮아 청소년들은 AI를 주로 '궁금한 정보를 찾기 위해'(3.93점), '숙제나 과제수행을 위해'(3.59점), '나만의 작품이나 창작물을 만들기 위해'(2.88점) 활용하는 것으로 나타났다. AI 정보에 대한 신뢰도는 5점 만점에 3.51점으로, 신뢰한다는 응답이 55.0%, 신뢰하지 않는다는 응답이 12.6%로 조사됐다. 교과 학습을 준비하기 위해 90% 넘는 청소년들이 포털 검색을 이용했으며, 그 다음으로 유튜브, 파파고 순으로 나타났다. 반면 챗GPT와 구글Bard를 이용한 비율은 35% 정도로 가장 낮았다. 청소년들이 생성형 AI가 도움이 된다고 많이 응답한 업무는 필요한 자료 찾기, 자료 요약, 번역, 코딩이었다. 반면 자기소개서 작성, 시나 소설 등 창작, 문제풀기 등의 업무는 상대적으로 낮은 점수를 보였다. AI 교육의 전면화 앞둔 교육현장, 디지털 리터러시가 새로운 핵심역량 교육부는 '과학·수학·정보·융합 교육 종합계획 2020~2024'와 '전 국민 AI·SW교육 확산 방안'을 수립하고, 2025년부터 영어, 수학, 정보 과목에 AI 교과서를 도입할 예정이다. 한국과학창의재단의 디지털 새싹사업은 디지털 소양, 컴퓨팅 사고력, AI 소양, 데이터 소양 등 네 가지 핵심역량 개발에 중점을 두고 있다. AI 리터러시의 새로운 정의와 방향성 보고서는 AI 리터러시를 'AI의 작동원리나 AI가 사회에 미치는 영향 등을 이해할 수 있는 능력, AI를 윤리적으로 활용할 수 있는 능력, AI에 대한 비판적 이해능력, AI와 잘 소통할 수 있는 능력'으로 정의했다. 특히 AI 리터러시는 태도(비판적 평가, 윤리성), 기술(AI 창조, 분석, 활용), 지식(AI 이해, AI 식별)의 세 차원에서 접근해야 한다고 강조했다. 해외 주요국의 AI 교육 동향 핀란드는 생성형 AI가 초래할 수 있는 허위정보를 판별할 수 있는 리터러시 역량을 강조하고 있으며, 팩트체크 기관과 협력하여 디지털 리터러시 툴을 개발했다. 유네스코는 AI 교육의 중요성을 강조하면서 중등교육에 적합한 AI 교과커리큘럼을 개발하고 있다. 미국의 경우 AI4K12를 통해 유치원부터 고등학교까지 이르는 AI 교육을 강조하고 있으며, 인식, 표현과 추론, 학습, 자연스러운 상호작용, 사회적 영향 등 5가지 핵심 아이디어를 중심으로 교육과정을 구성하고 있다. 국내외 청소년 AI 활용 현황 비교 이화여대 미래교육연구소의 조사에 따르면 국내 중·고·대학생의 79.2%가 생성형 AI를 사용해본 경험이 있으며, 68%는 AI의 기본적 이해, 활용방법, 윤리 등을 다룬 교육을 받지 못한 것으로 나타났다. 영국의 경우 오프콤(Ofcom) 조사 결과, 7~17세 청소년의 59%가 챗GPT, 스냅챗 마이 AI, 미드저니, 달리 중 하나 이상을 사용해본 경험이 있는 것으로 조사됐다. 특히 스냅챗 마이 AI를 제외하고는 남자가 여자보다 더 활발하게 생성형 AI를 사용하는 것으로 나타났다. AI 시대의 과제와 전망 디지털 환경에서 AI는 청소년들에게 기회이자 위험요소가 되고 있다. 데이터 편향성, 정보유출, 저작권 침해, 딥페이크를 통한 사이버불링 등의 문제가 대두되고 있어, AI 리터러시 교육의 중요성이 더욱 커지고 있다. 교육현장에서는 AI의 기술적 이해뿐만 아니라 윤리적 활용과 비판적 사고능력 함양이 핵심 과제로 떠오르고 있다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.

2025.01.20 15:30AI 에디터

AI, 사이버 보안 지형 확 바꾼다…기업 66% '내년 최대 영향력"

기업 66% “사이버보안에 AI가 가장 큰 영향력” 세계경제포럼(WEF)이 악센추어(Accenture)와 공동 발간한 '글로벌 사이버보안 전망 2025' 보고서에 따르면, 기업들의 66%가 인공지능을 향후 12개월간 사이버보안에 가장 큰 영향을 미칠 기술로 지목했다. IT와 운영기술(OT) 보안의 융합(13%), 클라우드 기술의 확대(11%), 양자 기술(4%), 분산 기술(3%), 위성 기술(2%) 등 다른 기술들과 비교했을 때 AI가 압도적인 비중을 차지했다. 하지만 이러한 AI의 영향력에 비해 기업들의 준비 태세는 미흡한 것으로 나타났다. 조사 대상 기업 중 37%만이 AI 도구 도입 전 보안성을 평가하는 절차를 마련하고 있었으며, 나머지 63%는 이러한 평가 체계를 갖추지 못한 것으로 드러났다. 이는 AI 기술이 제공하는 전례 없는 기회와 위험을 동시에 보여주는 결과다. 중소기업의 사이버 보안 불충분 비율 7배 급증… 대기업은 감소세 기업 규모에 따른 사이버 보안 역량 격차가 심화되고 있다. 중소기업의 경우 사이버 보안이 불충분하다고 응답한 비율이 2022년 5%에서 2025년 35%로 7배 급증했다. 반면 대기업은 같은 기간 13%에서 7%로 절반 가까이 감소했다. 특히 공공부문의 취약성이 두드러져 38%가 사이버 보안이 불충분하다고 응답했는데, 이는 중대형 민간기업의 10%와 큰 차이를 보이는 수치다. 지역별 사이버 보안 준비도 조사에서는 선진국과 신흥국 간의 뚜렷한 격차가 드러났다. 북미 지역은 응답자의 48%가 자국의 주요 사이버 사고 대응 능력에 '자신 있다'고 답했고, 17%는 '매우 자신 있다'고 응답했다. 유럽도 비슷한 수준을 보였다. 반면 라틴아메리카는 42%가 대응 능력에 '자신 없다'고 답했으며, 아프리카는 36%가 자신감 부족을 드러냈다. 아시아의 경우 31%가 대응 능력에 '자신 있다'고 답했으나, 20%는 여전히 '자신 없다'고 응답했다. 이러한 지역별 격차는 글로벌 사이버 보안 생태계의 불균형을 보여주는 것으로 분석된다. 생성형 AI로 고도화되는 위협: 기업 72% “사이버 위험 증가” 보고서는 생성형 AI로 인한 사이버 범죄의 진화를 경고했다. 조사 대상 기업의 72%가 사이버 위험이 증가했다고 답했으며, 47%는 생성형 AI를 활용한 적대적 공격 능력 향상을 주요 우려사항으로 꼽았다. 2024년에는 피싱과 사회공학적 공격이 급증해 42%의 기업이 이러한 공격을 경험했다. 특히 랜섬웨어가 여전히 최고의 위협으로 꼽혔으며, 응답자의 45%가 가장 우려되는 사이버 위협으로 지목했다. 대기업의 54%가 공급망 관련 문제를 사이버 복원력 달성의 가장 큰 장애물로 지적했다. 공급망의 복잡성이 증가하고 공급업체의 보안 수준에 대한 가시성과 감독이 부족한 것이 주요 원인으로 지목됐다. 특히 제3자를 통해 도입되는 소프트웨어의 취약성과 생태계 전반에 걸친 사이버 공격의 확산이 주요 우려사항으로 나타났다. 지정학적 긴장 60%가 사이버 전략에 영향 응답자의 약 60%가 지정학적 긴장이 자사의 사이버보안 전략에 영향을 미쳤다고 답했다. 최고경영자(CEO)와 최고정보보안책임자(CISO) 간의 우려 사항도 차이를 보였다. CEO의 33%는 사이버 스파이 활동과 민감 정보 유출을 최우선 우려사항으로 꼽은 반면, CISO의 45%는 운영 및 비즈니스 프로세스 중단을 가장 우려했다. 지정학적 긴장으로 인한 구체적인 대응으로는 18%가 거래 및 운영 정책을 변경했고, 17%는 특정 국가에서의 사업이나 운영을 전면 중단했으며, 16%는 공급업체를 교체하는 조치를 취했다. 특히 주목할 만한 점은 기업들이 지정학적 리스크에 대응하여 보험 정책을 수정하는 등 재무적 방어 체계도 강화하고 있다는 것이다. AI의 방어적 활용과 미래 전략: 전문가 91% “새로운 역할 창출” 전문가들은 AI가 사이버 보안의 새로운 기회가 될 것으로 전망했다. 연례 사이버보안 회의 참석자의 91%는 AI가 특히 사고 대응 분야에서 새로운 역할을 창출할 것으로 예측했다. AI는 위협 경보 분류, 우선순위 지정, 이상 징후 탐지 등에서 효과를 발휘할 것으로 기대된다. 다만 67%는 조직 내 AI 기술 교육 투자가 부족하다고 지적했으며, 사이버보안 전문가의 23%만이 비전통적 배경의 인재 영입을 고려하고 있어 인재 확보 전략의 다변화가 필요한 것으로 나타났다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 보고서 원문 바로가기)

2025.01.20 15:09AI 에디터

챗GPT의 '성격-대화방식' 내 맘대로 지정한다

오픈AI(OpenAI)의 공식 X(구 트위터)에 따르면, 챗GPT(ChatGPT)가 맞춤형 응답 기능을 대폭 개선했다. 18일(현지 시간)에 발표된 내용에 따르면, 새로운 사용자 인터페이스(UI)를 통해 사용자들은 챗GPT의 특성, 대화 방식, 응답 규칙 등을 자유롭게 설정할 수 있게 됐다. 챗GPT 맞춤형 기능, 단계적 출시 새로운 UI는 현재 챗GPT 웹사이트와 윈도우용 데스크톱에서 이용할 수 있다. 모바일과 맥OS용 데스크톱 버전은 향후 몇 주 내에 출시될 예정이다. 유럽연합(EU), 노르웨이, 아이슬란드, 리히텐슈타인, 스위스의 챗GPT 사용자들도 곧 이용할 수 있게 된다. 기존에 맞춤형 응답 기능을 사용하던 사용자들의 설정은 그대로 유지된다. 사용자들의 다양한 반응과 제안 새로운 기능에 대한 사용자들의 반응도 다양했다. 한 사용자는 주제나 질문에 따라 선택할 수 있는 다중 프로필 기능을 제안했다. 다른 사용자는 모든 역할을 드롭다운 메뉴로 구현하여 선택할 수 있게 하자는 의견을 제시했다. AI 개발자 커뮤니티의 움직임 X 게시물에 따르면, AI 개발자들은 이미 비슷한 기능을 구현할 수 있는 도구를 공유하고 있다. 개발자들은 허깅페이스(Huggingface)와 같은 플랫폼을 통해 에이전트나 챗GPT와 유사한 기능을 구현할 수 있는 방법을 공유하고 있다. 해당 발표는 오픈AI X에서 확인할 수 있다. ■ 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 오픈AI X 바로가기)

2025.01.20 15:05AI 에디터

챗GPT·클로드·제미나이에 유출된 정보 분석했더니…

"직원 48%가 기업 정보 무단 입력"... AI 도구로 인한 데이터 유출 실태 보안 전문기업 하모닉(Harmonic)이 발표한 '생성형 AI로 유출되는 데이터 현황' 보고서에 따르면, 직원들의 생성형 AI 도구 사용 과정에서 상당한 양의 민감 정보가 외부에 노출되고 있는 것으로 나타났다. 시스코(Cisco)의 연구에 따르면 기업의 48%가 직원들이 생성형 AI 도구에 비공개 기업 정보를 입력하고 있다고 보고했으며, 68%는 이러한 정보가 경쟁사나 대중에게 노출될 위험을 우려하고 있다. 직원들의 일상적 AI 사용이 기업 정보 유출로 이어져 하모닉은 마이크로소프트 코파일럿(Microsoft Copilot), 챗GPT(ChatGPT), 구글 제미니(Google Gemini), 앤스로픽 클로드(Anthropic Claude), 퍼플렉시티(Perplexity) 등 주요 생성형 AI 도구들의 입력 데이터 수만 건을 분석했다. 분석 결과에 따르면, 대부분의 직원들은 텍스트 요약, 블로그 편집, 코드 문서화 등 일상적인 작업을 위해 이러한 도구들을 사용하고 있었다. 그러나 전체 입력 데이터 중 8.5%가 민감정보를 포함하고 있었으며, 이는 기업 보안에 심각한 위험요소로 작용할 수 있다. 고객정보 45.7%, 직원정보 26.8%... 민감정보 유출 현황 분석 전체 민감정보 중 가장 큰 비중을 차지한 것은 고객 데이터로 45.77%에 달했다. 이를 세부적으로 살펴보면 고객 보고서가 65.8%, 고객 프로필이 20.9%, 결제 거래 정보가 8.9%, 신용카드 정보가 1.7%, 청구 정보가 2.0%, 고객 인증 정보가 0.5%, 분쟁 해결 데이터가 0.2%를 차지했다. 특히 보험 청구 정보와 같은 상세한 개인정보가 포함되어 있어 심각한 개인정보 유출 위험을 초래할 수 있는 것으로 나타났다. 직원 관련 데이터는 전체 민감정보의 26.83%를 차지했으며, 이는 성과 평가, 채용 결정, 보너스 계획 등과 관련된 정보였다. 구체적으로는 직원 급여 정보가 49.6%, 직원 개인식별정보가 49.6%, 고용 기록이 0.8%를 차지했다. 법률 및 재무 데이터는 14.88%를 차지했는데, 여기에는 영업 파이프라인 데이터(45.5%), 인수합병 정보(22.0%), 법률 문서(13.6%), 투자 포트폴리오 데이터(15.9%), 재무 전망(2.3%), 특허 정보(0.8%) 등이 포함되어 있었다. "챗GPT 무료버전 사용자 63.8%"... 데이터 보안 위험 심각 보안 관련 정보는 전체의 6.88%를 차지했으며, 이는 특히 우려할 만한 수치다. 네트워크 구성이 34.4%, 보안사고 보고서가 31.1%, 사용자 접근 로그가 16.4%, 관리 시스템 설정이 8.2%, 보안 정책이 4.9%, 백업 계획이 3.3%, 접근 제어 정책이 1.7%를 차지했다. 이러한 정보들은 공격자들에게 취약점을 노출할 수 있는 중요한 정보들이다. 특히 재해 복구 계획과 같이 일견 무해해 보이는 정보조차 조직의 보안 태세에 대한 중요한 통찰을 제공할 수 있어 잠재적 공격자들에게 유용한 정보가 될 수 있다. 이는 겉보기에 안전해 보이는 정보도 보안 측면에서는 신중하게 다뤄야 함을 시사한다. "민감 코드 5.64% 유출, 접근키가 82% 차지" ... 기업 보안 위험 전체 민감정보 중 5.64%를 차지한 민감한 코드에는 접근 키(82.0%)와 독점 소스 코드(18.0%)가 포함되어 있었다. 특히 우려되는 점은 챗GPT 사용자의 63.8%가 무료 버전을 사용하고 있으며, 이들이 입력한 데이터의 53.5%가 민감정보를 포함하고 있다는 사실이다. 제미니 사용자의 58.62%, 클로드 사용자의 75%, 퍼플렉시티 사용자의 50.48%도 무료 버전을 사용하고 있어 기업 데이터 보안에 큰 위험요소로 작용하고 있다. "기업 96%가 AI 거버넌스 구축 중"... 아마존·삼성도 데이터 유출 사고 엔터프라이즈 스트래티지 그룹(Enterprise Strategy Group)의 연구에 따르면, 기업의 96%가 생성형 AI 사용을 위한 거버넌스 구조를 구축 중이며, 82%가 데이터 유출을 우려하고 있다. 기업들은 민감한 데이터 노출로 인한 경쟁력 상실과 생성형 AI를 도입하지 않았을 때의 기술적 낙오라는 이중고에 직면해 있다. 실제로 아마존과 삼성의 경우 직원들의 생성형 AI 도구 사용 과정에서 의도치 않은 데이터 노출 사고를 겪은 바 있다. "실시간 모니터링 등 6대 통제방안 제시"... 하모닉의 AI 보안 가이드라인 하모닉은 기업들이 단순히 생성형 AI 사용을 차단하는 것이 아닌 더 지능적인 통제 방안을 도입해야 한다고 제안했다. 주요 대응 방안으로는 생성형 AI 도구 사용에 대한 실시간 모니터링 시스템 구축, 데이터를 학습하지 않는 유료 버전 사용 정책 수립, 프롬프트 수준의 가시성 확보, 데이터 유출 시점에서의 민감 데이터 분류 체계 수립, 부서별 맞춤형 스마트 규칙 실행, 생성형 AI의 책임있는 사용을 위한 직원 교육 등이 제시되었다. 하모닉은 이러한 통제 방안들이 단순히 생성형 AI 사용을 제한하는 것이 아니라, 조직이 생성형 AI의 이점을 안전하게 활용하면서도 데이터 프라이버시를 보호할 수 있게 해주는 균형잡힌 접근법이라고 강조했다. 이는 전 세계 조직들이 데이터 프라이버시 위험 없이 생성형 AI를 안전하게 도입할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 보고서 바로 가기)

2025.01.20 08:58AI 에디터

EU, AI법 위반시 최대 '매출 7% 벌금'...기업들 비상

가트너(Gartner)가 발표한 'EU AI법 준비를 위한 1단계: 발견과 목록화' 보고서에 따르면, 2024년 말부터 단계적으로 시행되는 EU AI법이 기업들에게 막대한 재정적 리스크를 안길 것으로 전망된다. EU AI법의 단계별 시행 일정 공개 EU AI법은 2025년 2월부터 단계적으로 시행된다. 첫 단계로 2025년 2월부터 금지된 AI 시스템에 대한 규제가 시작되며, 2025년 8월부터는 범용 AI와 처벌 규정이 적용된다. 2026년 8월에는 대부분의 규정이 시행되고, 최종적으로 2027년 8월에는 Article 6.1과 Annex II에 해당하는 규정이 시행된다. 이러한 단계적 접근은 기업들이 충분한 준비 기간을 가질 수 있도록 설계되었다. AI 위험도별 규제 체계 상세 공개 EU AI법은 AI 시스템을 위험도에 따라 세 가지 범주로 분류한다. '금지된 AI'는 사용자의 자유의지를 침해하거나 '사회적 점수 매기기'에 사용되는 시스템으로, 법 집행 목적 등 극히 제한적인 예외를 제외하고는 전면 금지된다. '고위험 AI'는 인간에게 영향을 미치는 대부분의 AI 기술이 해당되며, 엄격한 요구사항을 준수해야 한다. '저위험 AI'는 AI 기반 추천 시스템이나 스팸 및 바이러스 필터 등이 포함되며, 재고 관리나 문서화 등 비교적 가벼운 요구사항이 적용된다. AI 도입 유형 분류와 대응 전략 가트너는 기업의 AI 도입을 네 가지 유형으로 분류했다. 첫째는 '와일드 AI'로, 직원들이 업무를 위해 공개된 AI 도구를 사용하는 경우다. 둘째는 '임베디드 AI'로, 기업이 사용하는 솔루션에 내장된 AI 기능을 의미한다. 셋째는 '하이브리드 AI'로, 기성 AI 모델과 기업 데이터를 결합한 형태이며, 마지막으로 '인하우스 AI'는 기업이 자체적으로 개발한 AI 시스템을 말한다. EU AI법의 추가 규제 요구사항 EU AI법은 특정 AI 기반 애플리케이션에 대해 위험성 평가, 투명성 의무, EU 전역 데이터베이스 등록을 요구한다. 특히 시스템적 위험을 수반하는 최고 성능의 범용 AI에는 추가적인 의무 요구사항이 적용된다. 기업들은 이러한 요구사항을 준수하기 위해 자사의 AI 시스템을 철저히 점검하고 필요한 조치를 취해야 한다. 기업의 실질적 대응 방안 가트너는 기업의 효과적인 AI 시스템 관리를 위해 구체적인 실행 방안을 제시했다. 우선 기업 아키텍처, 제3자 리스크 관리, 변경 관리, 조달 프로세스를 적절히 수정하여 새로운 AI 기능과 서비스의 도입을 지속적으로 모니터링해야 한다. 완벽한 발견보다는 점진적인 진행이 중요하며, 일반개인정보보호법(GDPR) 준수를 위해 작성된 처리활동기록(RoPA)과 개인정보영향평가(PIA)를 활용하면 발견 및 목록화 과정을 상당히 단축할 수 있다. AI 시스템 카탈로그화를 위한 구체적 행동 지침 기업들은 각 AI 시스템에 대해 상세한 정보를 수집하고 문서화해야 한다. 시스템명, 처리하는 개인정보의 종류(특히 인종, 민족, 정치적 성향, 성별, 성적 지향, 종교적 신념, 노조 가입 여부, 유전자, 생체인식, 건강 데이터 등 민감정보), 처리 목적, 관련 업무 프로세스, 벤더 정보, 개인정보 처리의 법적 근거 등을 포함해야 한다. 가트너는 데이터 중심의 접근을 권장하며, 특히 민감한 개인정보를 처리하는 인사나 마케팅 부서의 AI 시스템을 우선적으로 점검할 것을 조언했다. EU 법률 체계와의 연관성 EU AI법은 기존의 다양한 EU 법률과 연계돼 있다. 기계류 지침, 장난감 안전 지침, 의료기기 규정, 민간항공보안 규정 등 17개 이상의 EU 법률이 AI법과 직접적으로 연관되어 있다. 이러한 기존 EU 법률의 적용을 받는 AI 시스템은 대부분 고위험 AI로 분류될 가능성이 높다. 따라서 기업들은 자사의 AI 시스템이 이러한 법률과 관련이 있는지 세심하게 검토해야 한다. ■ 기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.

2025.01.18 17:28AI 에디터

생성형 AI, 2026년 되면 기업 80%가 쓴다

캡제미나이(Capgemini)가 발간한 '생성형 AI를 통한 기업 서비스 관리의 변혁' 보고서에 따르면, 2026년까지 전 세계 기업의 80% 이상이 생성형 AI 기반 애플리케이션을 도입할 것으로 전망된다. 이는 2023년 5% 미만이었던 도입률과 비교할 때 획기적인 증가세다. 생성형 AI는 기업의 전사적 서비스 관리(ESM) 분야에서 단순한 기술 업그레이드를 넘어 전략적 필수요소로 자리잡고 있다. 기업들이 점차 복잡해지는 운영 환경에 직면하면서, 생성형 AI는 일상적인 작업 자동화, 의사결정 프로세스 개선, 개인화된 사용자 경험 제공을 통해 혁신적인 변화를 이끌고 있다. 특히 예측 분석과 실시간 데이터 처리 능력을 통해 잠재적 문제를 조기에 감지하고, 서비스 신뢰성을 향상시키는데 기여하고 있다. 또한 생성형 AI는 과거 데이터를 분석하여 변경 위험을 평가하고, 제안된 변경사항의 영향을 예측함으로써 서비스 중단 가능성을 최소화하고 있다. 신입 직원 생산성 35% 향상...기업 54% "내년 재무적 이익 기대" 보고서는 생성형 AI를 활용하는 지원 담당자들의 생산성이 최대 14% 향상되었으며, 경험이 적은 담당자들의 경우 생산성이 최대 35%까지 증가했다고 밝혔다. 기업 리더들의 54%는 2024년에 생성형 AI를 통해 재무적 이익을 얻을 것으로 예상하며, 상당수가 10% 이상의 비용 절감 효과를 기대하고 있다. 이러한 개선은 인시던트 관리, 문제 관리, 변경 관리, 서비스 요청 처리 등 다양한 ESM 프로세스에서 나타나고 있으며, 기업들은 이를 통해 효율성, 정확성, 확장성을 달성하고 있다. 생성형 AI는 개별 사용자의 선호도를 기반으로 상호작용을 맞춤화하여 고객과 직원의 만족도를 높이고 있다. 최신 트렌드는 초개인화, 예측 분석, 옴니채널 개인화를 강조하여 최적화된 경험을 창출하는 데 초점을 맞추고 있다. AI는 행동 분석을 통해 관련 제품, 서비스, 지원을 제안하며, 직원들에게는 맞춤형 도구, 교육, 성장 기회를 제공하여 업무 부담을 줄이고 직무 만족도를 높이고 있다. AI 기반 서비스데스크 혁신...음성 데이터 자동 티켓 변환 시스템 구현 생성형 AI는 서비스 데스크의 운영을 혁신적으로 변화시키고 있다. 사용자 통화가 자동으로 데이터화되어 인시던트 또는 요청 티켓으로 생성되며, 통화 전체 내용이 요약되어 상세 설명에 포함된다. 긴급성과 사용자의 어조를 분석하여 우선순위가 자동 설정되며, 문제 해결 시 자동으로 상태가 업데이트되고 상세한 해결 노트가 제공된다. 모든 인시던트는 감사를 위해 원본 통화 기록과 연결되며, 서비스데스크 상담원에게는 기록의 정확성 검토 요청이 자동으로 전송된다. 가트너 "2025년까지 30% AI 프로젝트 중단 위험...데이터 품질 관리 핵심" 가트너(Gartner) 리서치에 따르면, 2025년까지 최소 30%의 생성형 AI 프로젝트가 개념 증명(POC) 단계 이후 중단될 것으로 예측된다. 주요 장애 요인으로는 인재 부족, 데이터 품질 저하, 포괄적인 AI 거버넌스 부재, 위험 완화 및 통제의 어려움이 있다. 특히 루트 원인 분석(RCA) 보고서의 부실한 데이터는 잘못된 분석과 해결되지 않은 문제, 반복적인 문제를 야기할 수 있으며, 부정확한 인시던트 해결 정보는 대규모 언어 모델(LLM)이 데이터를 잘못 해석하여 잘못된 정보를 생성하는 원인이 될 수 있다. 캡제미니의 ESM 혁신 솔루션 캡제미니는 서비스나우(ServiceNow) 플랫폼과 마이크로소프트 코파일럿(Microsoft Copilot) 및 기타 AI 기술을 통합한 생성형 AI 솔루션을 제공하고 있다. 이 솔루션은 워크플로우 자동화, 의사결정 가속화, 개인화된 상호작용을 통해 ESM 프로세스를 향상시킨다. 수동적이고 오류가 발생하기 쉬운 프로세스를 자동화된 워크플로우로 전환하여 비용을 절감하고 서비스 제공을 개선하며, 예측 분석과 선제적 문제 해결이 가능한 지능형 시스템을 구현하고 있다. ■이 기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.(☞기사 원문 바로가기)

2025.01.18 08:58AI 에디터

챗GPT, 이메일 없어도 가입할 수 있게 된다

테크크런치가 15일(현지 시간) 보도한 내용에 따르면, 오픈AI(OpenAI)가 새로운 챗GPT(ChatGPT) 사용자들을 대상으로 이메일 없이 전화번호만으로 가입할 수 있는 기능을 테스트하고 있다. 이 기능은 소프트웨어 엔지니어 티보르 블라호(Tibor Blaho)가 처음 발견했다. 미국·인도에서만 전화번호 가입 베타 테스트 진행 현재 이 기능은 미국과 인도에서만 베타 테스트 중이다. 오픈AI는 다른 지역으로의 전화번호 가입 확대 계획은 없다고 밝혔다. 전화번호로 계정을 만든 사용자들에게는 몇 가지 제한 사항이 있다. 이메일 인증 없이는 챗GPT 플러스(ChatGPT Plus)나 챗GPT 프로(ChatGPT Pro)와 같은 유료 서비스로 업그레이드할 수 없다. 또한 2단계 인증도 지원되지 않는다. 한번 사용된 전화번호는 새로운 계정 생성에 재사용할 수 없다. 재활용 전화번호 문제, 2025년 시스템 업데이트로 해결 예정 오픈AI는 공식 웹사이트 Q&A 페이지를 통해 "재활용되거나 재사용된 전화번호는 오류를 발생시킬 수 있다"고 설명했다. 현재로서는 이 문제를 해결할 방법이 없으며, 고객 지원팀에 문의하거나 2025년으로 예정된 시스템 업데이트를 기다려야 한다고 밝혔다. 주간 3억명 사용자 확보했지만 50억 달러 적자 테크크런치에 따르면 오픈AI는 특히 챗GPT의 제품 접근성을 높이기 위해 다양한 실험을 진행하고 있다. 지난 12월에는 미국 사용자들을 대상으로 월 15분 무료 통화 서비스를 시작했으며, 왓츠앱(WhatsApp)을 통한 챗GPT 사용도 제한적으로 가능하게 했다. 현재 챗GPT는 주간 3억 명 이상의 사용자를 보유하고 있다. CNBC 보도에 따르면 오픈AI는 2024년에 37억 달러의 매출을 예상하고 있다. 지난해에만 66억 달러 이상을 투자 받았지만, 사무실 임대료, 인력 채용, AI 학습 인프라 등으로 인해 2024 회계연도에 약 50억 달러의 손실을 기록했다. 회사는 현재 다양한 구독 요금제의 가격 인상을 고려하고 있으며, 일부 서비스에 대해서는 사용량 기반 가격 책정도 검토하고 있다. 샘 알트만(Sam Altman) CEO는 최근 가장 비싼 요금제에서도 손실이 발생하고 있다고 언급했다. ■ 이 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.01.17 16:57AI 에디터

애플, AI 뉴스 요약 기능 중단...오류 논란에 결국 '백기'

뉴욕타임스가 16일(현지 시간) 보도한 내용에 따르면, 애플(Apple)이 인공지능 기능을 출시한 지 6개월 만에 주요 기능 중 하나인 뉴스 알림 집계 및 요약 기능을 비활성화하기로 결정했다. 애플은 1월 16일 개발자용 소프트웨어 업데이트를 통해 이같은 변경 사항을 공개했다. 이는 애플의 소프트웨어가 뉴스 보도를 잘못 전달했다는 영국 언론사들의 항의가 있은 후 내려진 결정이다. "자살 안했는데 자살했다고?"...BBC 뉴스 왜곡 사건이 도화선 BBC에 따르면, 지난해 12월 BBC는 뉴욕시에서 발생한 브라이언 톰슨(Brian Thompson) 보험회사 임원 살인 사건의 용의자로 체포된 루이지 망지오네(Luigi Mangione)에 대한 뉴스 알림을 보냈다. 그러나 일부 아이폰에서는 BBC 뉴스를 "루이지 망지오네가 자살했다"라고 잘못 요약했다. 실제로는 그런 일이 없었다. 이에 대응해 애플은 뉴스 요약 기능을 비활성화할 뿐만 아니라, 다른 앱의 알림 요약을 선택한 사용자들에게 경고 메시지를 추가하기로 했다. 이 경고는 해당 기능이 아직 개발 중이며 오류가 발생할 수 있다는 내용을 담고 있다. "돌 먹으라고?"...구글부터 마이크로소프트까지 AI 오류 잇따라 이번 요약 기능의 오류는 새로운 AI 제품들이 겪고 있는 일련의 문제들 중 하나다. 지난해 구글(Google)은 사람들에게 돌을 먹으라고 권하고 피자를 만들 때 접착제를 사용하라고 추천하는 챗봇을 공개해 논란이 됐다. 마이크로소프트(Microsoft)는 보안 취약점 때문에 AI 컴퓨터의 기능 도입을 연기했다. 2억4천만 달러를 투자 받은 스타트업 휴메인(Humane)이 출시한 AI 핀(Ai Pin)도 기술 리뷰어들로부터 시스템이 때때로 부정확하게 요청을 처리한다는 비판을 받았다. "아이폰16도 흔들"...애플 스마트폰 점유율 1%p 하락 애플은 지난해 애플 인텔리전스(Apple Intelligence)라는 AI 소프트웨어 시스템을 탑재한 아이폰을 출시했다. 이 시스템은 메시지 정렬, 글쓰기 제안, 생성형 AI를 활용한 시리 기능 강화 등을 제공할 것이라고 발표했다. 하지만 이러한 기능들은 9월에 출시된 아이폰에서는 사용할 수 없었다. 대신 지난 몇 달 동안 이메일 개선 도구와 시리를 통한 오픈AI의 챗GPT(ChatGPT) 접근 기능 등을 점진적으로 도입했다. AI 기능은 아이폰 15와 16 모델에서만 사용 가능하며, 미국, 호주, 영국 등 영어권 국가로 제한되어 있다. 애플은 4월에 중국어, 프랑스어, 독일어, 이탈리아어, 스페인어 등의 언어 지원을 추가할 예정이다. 카운터포인트리서치에 따르면, 중국과 같은 주요 시장에서 AI 기능을 사용할 수 없다는 점이 아이폰16의 수요를 약화시켰다. 애플의 글로벌 스마트폰 시장 점유율은 2023년 19%에서 지난해 18%로 하락했다. "초기 온디바이스 AI에 대해 많은 큰 의문이 있다"라고 시장조사기업 테크날리시스 리서치(TECHnalysis Research)의 수석 분석가 밥 오도넬(Bob O'Donnell)은 말했다. "장기적으로는 분명히 올바른 방향이 될 것이지만, 쉬운 과제는 아니다"라고 덧붙였다. BBC 대변인에 따르면 "우리의 우선순위는 독자들에게 전달하는 뉴스의 정확성이며, 이는 신뢰를 구축하고 유지하는 데 필수적"이라며 애플의 변화 결정을 환영했다. ■ 이 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.01.17 16:54AI 에디터

기업 절반 "생성형 AI로 탄소배출 늘었다"

생성형 AI의 숨겨진 환경 비용, 데이터 처리부터 e-폐기물까지 충격적 수준 캡제미니(Capgemini)가 발간한 '지속가능한 생성형 AI 개발' 보고서에 따르면, 생성형 AI가 기업의 환경 발자국에 큰 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. GPT-3 모델 학습에 미국 130가구가 1년간 사용하는 전력량이 소비되며, GPT-4의 경우 이보다 40배 많은 5000가구의 연간 전력 소비량에 달한다. 더욱이 구글의 AI 관련 에너지 소비 중 60%가 추론 단계에서 발생하는 것으로 조사됐다. 챗GPT의 단일 질의는 구글 검색의 10배에 달하는 2.9와트시의 전력을 소비하며, 전 세계 검색이 챗GPT로 전환될 경우 연간 10테라와트시의 추가 전력이 필요할 것으로 예측됐다. AI 하드웨어의 환경 부담, 희토류 채굴부터 전자폐기물까지 생성형 AI 구동에 필요한 GPU 칩은 일반 CPU보다 10-15배 많은 전력을 소비하는 것으로 나타났다. 더욱 심각한 것은 구리, 코발트, 텅스텐 등 희토류 금속 채굴 과정에서 발생하는 온실가스로, GPU 생산 관련 온실가스 배출의 절반을 차지한다. 단일 마이크로칩 생산에는 약 8,300리터의 초순수가 필요하며, 평균적인 칩 제조시설은 하루 3,900만 리터의 초순수를 사용한다. 이는 미국 3만 3천 가구의 일일 물 사용량과 맞먹는 수준이다. 보고서는 2030년까지 AI 관련 전자폐기물이 2023년 대비 1000배 증가한 120만-500만 톤에 달할 것으로 전망했다. 기업들 "AI로 온실가스 배출 증가"... ESG 목표 재검토 불가피 조사 대상 기업의 48%가 생성형 AI 도입으로 온실가스 배출이 증가했다고 응답했다. 특히 생성형 AI의 환경영향을 측정하는 기업들은 향후 2년 내 전체 탄소배출량 중 AI 관련 배출 비중이 현재 2.6%에서 4.8%로 증가할 것으로 예측했다. 이에 따라 42%의 기업이 AI 도입으로 인해 기존 기후목표를 재검토해야 하는 상황에 직면했다. 국제에너지기구(IEA)는 2026년까지 데이터센터 전력 수요가 현재의 2배 이상인 1000TWh에 달할 것으로 전망했다. 기업들의 AI 환경 영향 관리는 아직 미흡... "투명성 부족이 걸림돌" 현재 AI 환경발자국을 측정하는 기업은 12%에 불과했다. 기업들이 AI 모델을 선택할 때 환경발자국은 하위 고려사항으로, 성능(77%)과 확장성(74%), 사이버보안(62%)이 주요 결정 요인이었다. 기업의 74%는 하이퍼스케일러와 AI 모델 제공업체들의 환경영향 정보 투명성 부족을 어려움으로 꼽았다. 마이크로소프트는 데이터센터 확장으로 인해 2020년 대비 Scope 3 배출이 31% 증가했으며, 구글도 2019년 대비 온실가스 배출이 48% 증가했다고 보고했다. 기술 기업들의 지속가능한 AI 구현 노력 엔비디아는 새로운 블랙웰 칩이 이전 세대 대비 AI 워크로드 성능은 30배 향상되고 에너지 소비는 25배 감소했다고 발표했다. 구글 클라우드의 AWS 트레이니엄 칩은 기존 가속 컴퓨팅 인스턴스 대비 25% 높은 에너지 효율을 보여준다. 메타는 AI 최적화 데이터센터를 구축 중이며, 조밀한 랙 구성과 액체 냉각 AI 하드웨어를 도입하고 있다. 마이크로소프트는 ML 기반 프로젝트 포지 소프트웨어를 통해 AI 모델 학습과 추론 워크로드를 최적화하고 있다. 지속가능한 AI 성공사례 보고서에 따르면 33%의 기업이 이미 지속가능성 이니셔티브에 AI를 활용하고 있으며, 37%는 잠재력을 탐색 중이다. 기업들의 66%는 향후 3-5년 내 AI 주도 지속가능 비즈니스 이니셔티브를 통해 온실가스 배출량이 10% 이상 감소할 것으로 기대했다. 캐나다의 스타트업 브레인박스 AI는 생성형 AI를 활용해 상업용 건물의 탄소발자국을 줄이는데 성공했으며, 이를 통해 HVAC 비용을 25%, 온실가스 배출을 40% 감축했다. 레키트는 AI와 제너레이티브 AI를 활용해 제품별 탄소발자국을 더 빠르고 정확하게 측정하는데 성공했다. UN SDGs 달성을 위한 생성형 AI의 역할 생성형 AI는 지속가능발전목표(SDGs) 달성을 가속화할 잠재력을 보유하고 있다. 스위스 농업기술 기업 싱젠타는 다국어 생성형 AI 기반 작물관리 시스템을 통해 농작물 수확량을 5% 향상시켰다. 홍콩의 인실리코 메디신은 생성형 AI를 활용해 희귀질환 치료제 개발 비용을 90% 절감했다. 보스턴시는 생성형 AI를 활용해 자전거 친화적 도시 인프라를 설계하고 있으며, 인도 아폴로 병원은 구글 클라우드의 생성형 AI를 통해 의료 서비스를 개선하고 있다. ■ 해당 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 보고서 원문 바로가기)

2025.01.17 13:14AI 에디터

AI '쇼핑추천' 효과 놀랍네…소비자 68%가 '구매 전환'

생성형 AI 쇼핑 영향력 급증: 구매 전환율 52%→68% 상승 캡제미니 리서치 연구소(Capgemini Research Institute)의 보고서에 따르면, 생성형 AI(Generative AI)는 소비자 쇼핑 경험에서 핵심적인 역할을 하고 있다. 2024년 조사에서 68%의 소비자가 AI가 추천한 제품을 실제로 구매한 것으로 나타났다. 이는 2023년의 52%에서 크게 증가한 수치다. 특히 월마트(Walmart)는 AI 기반 검색 도구를 통해 소비자가 특정 테마나 아이디어로 제품을 찾을 수 있게 했으며, 이 기능은 소비자 75%가 긍정적으로 평가했다. 더 나아가 71%의 소비자는 AI를 활용한 상호작용이 더욱 확대되길 기대하고 있다. 이러한 사례는 AI가 소비자 경험을 개인화하고, 브랜드와 고객 간의 신뢰를 강화하고 있음을 보여준다. 디지털 퍼스트 세대부터 전통주의자까지: AI 활용도에 따른 5가지 소비자 유형 분석 보고서에서는 소비자를 다섯 가지 주요 클러스터로 분류해 AI 활용과 쇼핑 행동에서의 차이를 분석했다. 각 클러스터는 다음과 같은 특징을 보였다. 디지털 퍼스트 트레일블레이저(Digital-First Trailblazers): 평균 연령이 37세로 가장 젊은 그룹이다. 74%가 도시에 거주하며, 51%가 생성형 AI를 쇼핑 경험에 활용했다. 이들은 기술에 대한 높은 신뢰와 함께 충성도 높은 소비자 행동을 보인다. 편리함 중심 도시 거주자(Convenience-Led Urbanites): 이 그룹은 42세의 평균 연령을 가지며, AI 기술 활용과 충동 구매 경향이 두드러진다. 같은 날 배송이나 신속한 서비스에 대한 선호가 매우 높다. 교육받은 합리주의자(Educated Rationalists): 평균 연령 56세로, 주로 도시 거주자이자 은퇴자가 많은 그룹이다. AI 활용은 상대적으로 낮으며, 주로 오프라인 매장과 직접적인 제품 경험을 선호한다. 전통주의자(Traditionalists): 이 그룹은 평균 연령이 62세로 가장 높으며, 기술 활용이 가장 낮다. 대다수가 브랜드 충성도가 낮고, 가격에 민감한 구매 행동을 보인다. 안정 지향 교외 거주자(Grounded Suburbanites): 이들은 42세 평균 연령을 가지며, AI 활용과 지속가능한 제품에 대한 관심이 평균 이상이다. 특히 생필품 구매에서 안정성과 예측 가능한 소비를 중시한다. Z세대 72%, 베이비붐 세대 25%: 세대별 AI 쇼핑 활용도 격차 보고서에 따르면, Z세대와 밀레니얼 세대가 생성형 AI를 가장 적극적으로 활용하고 있다. Z세대의 72%, 밀레니얼 세대의 70%가 AI 기반 쇼핑 도구를 사용하며, 이는 소비자 기술 수용도가 나이에 따라 큰 차이를 보임을 시사한다. 반면, 베이비붐 세대와 전통주의자는 AI 활용 비율이 각각 25%와 5%로 매우 낮다. 이는 디지털 네이티브 세대가 쇼핑 경험에서 기술을 얼마나 적극적으로 활용하고 있는지를 보여주며, 기업이 연령대별로 맞춤화된 접근을 고려해야 함을 알려준다. 2024년 11월 기준 소비자 중 68%가 생성형 AI가 추천한 제품을 구매했으며, 이는 2023년 11월의 52% 대비 큰 상승을 보여준다. 더욱 주목할 점은, 소비자의 71%가 AI가 제공하는 맞춤형 추천 기능이 더 많은 쇼핑 플랫폼과 통합되기를 원한다는 것이다. 월마트 InHome 67% 호응: AI 자동화가 바꾸는 쇼핑 경험 생성형 AI는 소비자 경험을 개인화하고 자동화를 통해 더욱 효율적으로 만들고 있다. 월마트의 'InHome Replenishment' 시스템은 소비자의 쇼핑 습관을 분석해 필요한 품목을 자동으로 재고 보충하며, 67%의 소비자가 이러한 서비스에 긍정적인 반응을 보였다. 또한, AI는 쇼핑 과정에서 소비자의 선호도를 분석하여 최적화된 추천을 제공함으로써 브랜드 충성도를 높이는 데 기여하고 있다. 아마존(Amazon)은 이미지와 바코드로 제품을 검색하는 'Amazon Lens'를 도입해 소비자 경험을 개선하고 있다. 이 도구는 소비자가 일상적인 검색에서 더 많은 편리함을 누릴 수 있게 하며, 쇼핑 전환율을 높이는 데 기여하고 있다. 친환경 제품에 추가 지불 의향 38%: AI가 이끄는 지속가능한 소비 AI 기술은 지속가능한 소비를 촉진하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 보고서에 따르면, 64%의 소비자가 지속가능성을 고려한 제품을 구매한다고 응답했으며, 이 중 38%는 지속가능한 제품에 1~5% 더 많은 비용을 지불한 경험이 있다고 밝혔다. 이케아(IKEA)의 'Buy Back & Resell' 프로그램은 소비자에게 사용한 제품을 반납할 기회를 제공하며, 이를 통해 지속가능성을 실현하고 소비자 신뢰를 강화하고 있다. 또한, AI는 지속가능한 제품 정보를 제공해 소비자들이 환경 친화적인 결정을 내릴 수 있도록 돕고 있다. 시각·음성 검색 도입률 50% 돌파: 아마존 렌즈가 이끄는 검색 혁신 50% 이상의 소비자가 시각 및 음성 검색 도구를 사용해 제품을 검색하고 구매한다는 조사 결과가 보고되었다. 특히, AI는 소비자가 이미지를 업로드하거나 음성 명령을 통해 원하는 제품을 쉽게 찾을 수 있도록 지원한다. 이는 소비자 경험을 단순화하고, 쇼핑 과정에서의 시간 절약 효과를 높이고 있다. 아마존 렌즈와 같은 도구는 이 기술을 활용해 소비자와의 접점을 확장하고 있으며, 이러한 변화는 쇼핑 방식의 혁신을 예고하고 있다. 2025년 85억 달러 시장 전망: AI 쇼핑의 미래 생성형 AI는 쇼핑의 미래를 주도하고 있다. Capgemini의 보고서는 AI가 2025년까지 약 85억 달러의 시장 가치를 창출할 것으로 예상하고 있다. 기업들은 AI를 통해 소비자와의 개인화된 상호작용을 강화하며, 새로운 고객 경험을 제공하는 데 집중하고 있다. AI는 단순한 쇼핑 도구를 넘어, 기업과 소비자 간의 신뢰를 강화하고 지속가능한 미래를 설계하는 데 중요한 역할을 하고 있다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 S 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 보고서 바로 가기)

2025.01.17 11:00AI 에디터

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