직원 업무시간 20% 날리는 정보검색… AI로 해결 가능?
정보검색에 하루 20%, 이메일에 28%...AI로 해결하는 업무 비효율 NTT 데이터가 발간한 '테크놀로지 포사이트 2025(Technology Foresight 2025)' 보고서는 기업의 성공적인 AI 도입을 위한 핵심 트렌드와 전략을 제시했다. 이 보고서는 특히 인간-기술 융합, 지능형 고객 경험, 보안 등의 측면에서 AI가 가져올 변화를 상세히 분석했다. (☞ 보고서 바로가기) 보고서에서 따르면, 일반 직장인들은 하루 업무 시간 중 정보 검색에 20%, 이메일 관리에 28%, 협업 활동에 14%를 소비하고 있다. 1000명 규모 기업이 직원들의 정보 검색 시간을 하루 30분만 줄여도 연간 150만 유로의 비용을 절감할 수 있다. 이러한 비효율을 해결하기 위해 대규모 언어모델(LLM), GPT 모델, 오픈AI의 O1 모델, 검색 강화 생성(RAG) 기술, 디지털 휴먼(Digital Humans) 등이 도입되고 있다. AI 고객서비스, 비용 30% 절감에 처리 속도도 90% 개선 고객의 73%가 구매 결정시 경험을 주요 요인으로 꼽은 가운데, AI 기반 고객 서비스는 인간 상담원 대비 30% 적은 비용으로 운영이 가능한 것으로 나타났다. 90%의 콜센터가 AI 도입으로 민원 해결 속도와 통화량 처리가 개선되었으며, 고객 경험 책임자의 70%가 2년 내 생성형 AI 도입을 계획하고 있다. 감정 AI(Emotion AI), 감성 분석 기술, 추천 엔진, 음성·제스처 인식, 스마트 센서, RFID 기술 등이 통합된 지능형 고객 경험이 확산되고 있다. AI 시스템 90% 뚫렸다... 보안 준비된 곳은 5%뿐 기업의 90%가 지난해 AI 시스템 보안 침해를 경험했으나, AI 보안에 자신감을 보이는 기업은 5%에 불과했다. 특히 62%의 조직이 최소 하나 이상의 취약점이나 노출이 있는 AI 패키지를 배포한 것으로 나타났다. 미국 재무부의 보고서에 따르면, 금융권에서는 AI 기반 사이버 보안 위협이 증가하고 있으며, 데이터 유출 사고가 매년 증가하는 추세다. IBM의 보고서에서는 2023년 데이터 유출 사고의 평균 비용이 445만 달러에 달했으며, FBI는 비즈니스 이메일 침해(BEC)로 인한 누적 손실이 500억 달러를 넘어섰다고 보고했다.제로 트러스트 아키텍처, 행동 분석, 사이버 퓨전 센터, 암호화 기술 등이 AI 보안 강화를 위한 핵심 기술로 주목받고 있다. 2025년 데이터량 175ZB 전망...기업 85%가 멀티클라우드 채택 글로벌 데이터 규모가 2025년 175ZB까지 증가할 것으로 예상되는 가운데, 현재 기업의 85%가 멀티클라우드 전략을 도입했다 이는 기존 IT 인프라를 AI와 융합하는 과정에서 필연적으로 발생하는 변화이다. PEX Network의 보고서에 따르면, 기업의 75%가 생성형 AI를 도입했으며, 100배 이상의 생산성 향상 효과를 경험한 사례도 있다. 특히 금융과 의료 분야에서 AI 기반 데이터 분석이 중요한 역할을 하면서, 클라우드와 AI의 통합이 더욱 가속화되고 있다. 기업들은 오케스트레이션 도구, 엣지 컴퓨팅 플랫폼, 인프라스트럭처 코드(Infrastructure as Code) 기술을 활용하여 AI 모델을 더욱 효율적으로 운영하고 있다. 5분-5일-5개월 AI 도입 로드맵 제시 기업의 AI 도입을 위해 보고서는 단계별 접근법을 제시했다. 첫 5분 동안 주요 업무 병목 현상을 파악하고, 5일 내에 사내 생성형 AI 챗봇을 배치하며, 5개월 안에 부서 간 AI 역량 강화 프로그램을 시작하는 것이 권장된다. AI 도입의 효과를 극대화하기 위해서는 AI 모델 소유권의 명확화, 법률 준수를 위한 투명하고 설명 가능한 AI 시스템 구축, AI 서비스 가치의 공정한 공유가 필요하다. 이는 AI 기반 고객 서비스와 보안 분야에서도 중요한 원칙으로 작용할 것이다. 또한, 생성형 AI 도입의 도전 과제로 투자수익 불확실성, 규제 준수, AI 편향성, 데이터 유출 위험 등이 지적되었으며, 이를 극복하기 위해 명확한 전략 수립과 데이터 품질 관리가 필수적이다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)
