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대부분의 기업들은 AI 도입을 서두르지만 이를 활용할 전략이 부족하다

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.11 14:53
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Economist Impact이 발표한 새로운 연구에 따르면, 전 세계 대부분의 기업들이 증가하는 경제적 압박에 대응하여 인공지능 도입에 박차를 가하고 있지만, 압도적 다수가 이를 효과적으로 작동시키기 위한 시스템과 전략이 부족한 것으로 나타났다.

Kinaxis의 의뢰로 11월 10일 발표된 이 연구는 유럽, 북미, 아시아-태평양 지역의 800명 이상의 고위 경영진을 대상으로 설문조사를 실시했다. 연구 결과, 기업의 71%가 관세, 인플레이션, 지정학적 불안정성에 대응하여 AI 도입을 가속화한 것으로 나타났다. 거의 모든 기업(97%)이 AI를 실험하고 있다.​

그러나 야심과 실행 사이의 격차는 여전히 뚜렷하다. AI를 사용하여 실시간 의사결정을 내릴 수 있는 조직은 20%에 불과하며, 명확한 AI 전략을 보유한 기업은 22%에 그쳤다. 명확한 전략을 보유한 기업은 측정 가능한 투자 수익률을 달성할 가능성이 3배 이상 높았다.​


구현이 채택에 뒤처지고 있다

조직의 52%가 예측 분석에 대한 완전한 통합을 보고하고 있지만, 공급업체 모니터링, 이상 징후 감지 또는 지정학적 추적에 AI를 사용하는 조직은 15% 미만입니다. 이는 현재 도입을 촉진하고 있는 정확한 위험 요소들입니다. 이 연구는 또한 조직 내 신뢰도 격차를 드러냈는데, C-suite 경영진의 3분의 2는 AI가 12개월 내에 수익을 창출할 것으로 기대하는 반면, 주니어 리더의 절반 미만만이 그러한 견해를 공유하고 있습니다.​

"데이터는 야망이 준비 태세를 얼마나 앞질렀는지 보여줍니다"라고 Economist Impact의 무역 및 지정학 담당 선임 관리자인 Oliver Sawbridge는 말했습니다. "기업들은 지정학적, 경제적 충격을 관리하기 위해 AI를 배포하기 위해 경쟁하고 있지만, 대부분은 이를 실시간으로 작동시킬 데이터, 시스템 및 전략이 부족합니다."​

지역별 차이가 두드러집니다. 아시아-태평양 지역의 경영진은 81%로 가장 빠른 AI 가속화를 보고했으며, 유럽이 78%로 그 뒤를 이었고, 북미는 57%로 뒤처졌습니다. 유럽과 아시아-태평양 지역은 또한 북미보다 더 강력한 AI 투자 모멘텀을 보고했습니다.​


경제적 압박이 가중되다

이 연구는 기업들이 심화되는 경제적 역풍에 직면하고 있는 가운데 나왔다. 기업의 약 79%가 이미 더 높은 비용을 소비자에게 전가했으며, 4분의 3 이상이 핵심 부품의 가용성 악화를 보고하고 있다. 연방준비제도 데이터에 따르면, 중소기업이 지불하는 관세율은 2025년 1월 6.5%에서 7월 11.4%로 거의 두 배 증가했다.​

10개 조직 중 1개 미만이 독립적인 의사결정이 가능한 자율 시스템인 에이전틱 AI 탐색을 시작했으며, 업계 전문가들은 이를 차세대 혁신 분야로 보고 있다. Kinaxis와 Economist Impact는 11월 20일 연구 결과에 관한 웨비나를 개최할 예정이다.

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• Google의 Gemini [GOOG -0.51%] AI 어시스턴트는 이번 주에 새로운 자동 화면 컨텍스트 기능의 출시를 시작했으며, 이 기능은 사용자가 관련 질문을 할 때 화면의 콘텐츠를 자동으로 캡처하고 분석하여 “화면에 대해 물어보기” 버튼을 수동으로 탭할 필요를 없애줍니다• 이 기능은 언어 단서를 사용하여 “이 오류는 무엇을 의미하나요?” 또는 “이 글을 요약해 주세요”와 같은 화면 관련 프롬프트를 감지하며, 앱, 이미지 및 동영상 전반에서 작동합니다. 다만 초기 테스트 결과 이러한 쿼리를 약 50%의 정확도로 식별하는 것으로 나타났습니다.• 사용자는 Gemini 설정을 통해 자동 스크린샷 기능을 비활성화할 수 있으며, Android의 FLAG_SECURE 보호 기능은 뱅킹 앱, 스트리밍 서비스 및 비공개 브라우징 모드가 캡처에서 제외되도록 보장합니다.
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• Google [GOOG -0.51%]은 12월 16일 Opal 워크플로우 빌더를 Gemini 웹 앱에 통합하여, 사용자들이 Super Gems라는 새로운 기능을 통해 코딩 없이 AI 기반 미니 애플리케이션을 만들 수 있도록 했습니다.• 이 통합은 Opal을 Gemini의 Gems Manager에 통합하며, 자연어 설명을 자동 생성된 단계와 인터페이스 요소가 포함된 시각적 워크플로우로 변환하는 Workflow Builder를 제공하고, 이는 공유 가능한 링크를 통해 게시될 수 있습니다.• 현재 출시는 미국 사용자로 제한되어 있으며, 이는 Google이 Gemini를 맞춤형 AI 도구 구축을 위한 중앙 플랫폼으로 포지셔닝하면서 다른 Labs 통합과 동일한 단계적 접근 방식을 따르고 있습니다.
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• Jeff Li는 Super Data Science 팟캐스트에서 Netflix, Spotify, DoorDash에서 데이터 과학자로 근무한 경험을 바탕으로, 워크플로우에 대한 사전 인간 숙달 없이는 AI 자동화가 실패한다고 주장합니다 (https://www.youtube.com/watch?v=T7zG5-9-zIw).• Li가 AI 이미지 생성을 사용하여 광고 제작을 자동화하려던 시도는 크리에이티브 디자인에 대한 전문 지식이 부족하여 실패했으며, 그의 기술적 역량과 광고 업계 배경에도 불구하고 고객들은 제작된 광고를 “형편없다”고 평가했습니다[big-agile +1].• 여러 산업 분야의 연구는 AI 시스템이 새로운 실패와 예외 상황을 처리하기 위해 인간의 판단과 도메인 전문 지식을 필요로 한다는 것을 확인하며, 운영자가 효과적으로 개입할 수 있는 조직적 지식이 부족할 때 자동화가 불충분하다는 것을 입증합니다[big-agile +1].
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