“미래를 예측하는 최선의 방법은 발명하는 것이다(The best way to predict the future is to invent it)” – 앨런 케이

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생성형 AI 기술의 적용이 비즈니스모델의 어느 부분에 주로 영향을 줄지가 관심사입니다.

당장 챗봇을 활용한 고객 응대, 예약 접수 등에서의 도입을 생각해 볼 수 있습니다.

하지만  시기의 문제일뿐 여러 기업의 현 비즈니스모델 요소들이 바뀌게 될 것입니다.

이를 고객, 문제, 해법, 공감, 협력자, 수익모델의 관점으로 나눠보자면,

고객에 대해서는 초세분화, 개인맞춤형이 가능해집니다. 궁극적인 개인화의 실현입니다.

• 예: 개인의 유전 정보, 생활 습관 데이터를 기반으로 한 맞춤형 영양제 추천 및 식단 제공

문제에 대해서는 고객 문제에 대한 가설 정의와 검증 작업/실행속도가 개선됨으로서 고객의 유효한 문제를 파악하는데 도움이 됩니다. 

• 예: 검증 대상 가설 도출, 인터뷰 시트 자동 생성, 실험 데이터 자동 분석 및 리포팅

해법에 대해서는 인공지능 비서를 통해 기존 고객의 문제 해결을 용이하게 하고  인공지능 에이전트를 접목하여 자동화되고 이음새 없는 해법으로 진화가 가능합니다.  

• 예: AI 에이전트가 사용자 대신 복잡한 여행 계획(항공, 숙박, 교통 연계)을 자동으로 수립하고 예약까지 완료

공감에 대해서는 마케팅 및 세일즈 측면에서 타겟 고객에 적합한 카피, 슬로건, 가치제안 등의 생성 및 최적화가 용이해집니다. 

• 예: 타겟 고객 페르소나 기반 맞춤형 광고 문구, 이메일 제목, 소셜 미디어 콘텐츠 자동 생성 및 성과 분석을 통한 지속적 최적화

협력자에 대해서는 데이터, 모델, 컴퓨팅과 관련한 (기술) 파트너십이 이전보다 더 중요해 졌습니다. 

• 예: 클라우드 기업(컴퓨팅 파워), AI 모델 전문 기업(기술 도입), 데이터 플랫폼 기업(데이터 확보/관리)과의 전략적 제휴

수익모델에 대해서는 일부 on device형 AI를 제외하면 구독 형태의 서비스가 늘어날 것으로 보이며 동적 가격 체계 도입이 더 쉬어워집니다. 

• 예: AI 기반 분석/추천 기능 제공에 대한 구독료(월/년 단위), 실시간 수요 예측 및 사용자별 가치 평가에 따른 맞춤형/변동형 가격 정책 적용

앞으로 시간을 가지고 각 영역별로도 심화해서 살펴보도록 하겠습니다.

자세한 보고서 내용은 아래 확인하실 수 있습니다.

2. 문제

• 고객 고충에 대한 심층적인 이해: 생성형 AI는 고객 데이터에 대한 심층적인 분석을 통해 고객 행동 및 트렌드에 대한 깊은 통찰력을 제공하며, 고객의 요구, 선호도 및 고충에 대한 더 깊은 이해를 가능하게 합니다.
• 생성형 AI 기반 솔루션 및 혁신: 생성형 AI는 고객 데이터를 분석하여 패턴과 선호도를 식별하고, 기업이 커뮤니케이션과 제안을 더욱 효과적으로 맞춤화할 수 있도록 합니다.

4. 공감

• 감정 분석 및 감성 지능: 생성형 AI는 음조, 피치, 운율 또는 말하는 패턴의 미세하거나 거시적인 변화를 감지하여 감정 상태를 추론할 수 있습니다.
• 생성형 AI와 인간적 요소의 균형: 고객 경험에서 성공의 열쇠는 인간과 생성형 AI 상호 작용의 균형을 맞추는 것입니다. 복잡하거나 민감한 상황에서는 인간 상담원의 개입이 여전히 중요합니다.

6. 수익 모델

• 서비스 기반 모델(PaaS)로의 전환: 기업들은 일회성 제품 판매 대신 생성형 AI 기반 서비스, 구독 또는 사용량 기반 가격 모델을 점점 더 많이 제공하고 있습니다.
• 데이터 수익화 및 통찰력 기반 모델: 생성형 AI는 데이터를 수익화 가능한 자산으로 전환하여 새로운 비즈니스 모델을 창출하고 있습니다.
• 개인화 및 동적 가격 책정: 생성형 AI는 제품 및 서비스의 초개인화를 가능하게 하여 고객 유지율을 높이고 사용자당 수익을 증가시킵니다. 또한, 수요 및 시장 상황에 따라 실시간으로 가격 전략을 최적화하여 수익성을 극대화합니다.

생성형 AI 도입이 기업의 기존 비즈니스 모델에 미치는 영향 전망

<이 보고서는 Google Deep Research의 도움을 받아 작성되었습니다.> – The Innovation Lab

1. 요약

본 보고서는 기업 비즈니스 모델의 주요 측면에 대한 생성형 인공지능(AI) 도입의 심오한 영향을 분석합니다. 특히 고객 경험, 문제 해결 방식, 고객과의 공감대 형성, 협력 파트너십, 그리고 수익 모델에 초점을 맞춥니다. 주요 연구 결과는 생성형 AI 기반의 개인화된 콘텐츠와 상호작용이 고객 만족도를 높이고, 생성형 AI 기반 자동화가 운영 효율성을 향상시키며, 예측 분석과 콘텐츠 생성 능력이 기업이 고객의 요구를 사전에 파악하고 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있도록 지원한다는 것을 보여줍니다. 또한, 생성형 AI는 새로운 유형의 협력 관계를 촉진하고 기존의 수익 모델을 혁신하여 기업이 경쟁 우위를 확보하고 지속 가능한 성장을 달성할 수 있도록 합니다. 본 보고서는 기업들이 생성형 AI를 성공적으로 도입하고 활용하기 위한 전략적 시사점을 제시합니다.

2. 서론: 비즈니스 모델의 생성형 AI 기반 혁신

생성형 인공지능(AI)은 텍스트, 이미지, 디자인 등 새롭고 독창적인 콘텐츠를 생성할 수 있는 강력한 기술로, 기업의 비즈니스 모델 혁신에 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 더 이상 AI를 단순한 자동화 도구가 아닌, 창의성과 효율성을 동시에 높이는 전략적 자산으로 인식해야 합니다. 본 보고서는 생성형 AI가 기업의 기존 비즈니스 모델의 핵심 요소인 고객, 문제, 해결책, 공감, 협력자, 그리고 수익 모델에 미치는 다각적인 영향을 심층적으로 분석하고자 합니다. 최신 연구 결과와 전문가의 통찰력을 바탕으로, 생성형 AI 도입이 기업 비즈니스 모델의 각 측면을 어떻게 변화시키고 있으며, 미래에는 어떤 새로운 가능성을 제시할지 전망합니다.

3. 고객 영향: 진화하는 기대와 상호 작용

• 3.1. 생성형 AI 기반 개인화 및 초개인화
  오늘날 고객들은 기업으로부터 자신들의 개별적인 요구와 선호에 맞춘 개인화된 경험을 기대하며, 생성형 AI는 이러한 기대를 충족시키는 데 핵심적인 역할을 합니다. 생성형 AI는 고객 데이터를 분석하여 개인의 선호도에 맞는 맞춤형 콘텐츠, 제품 추천, 마케팅 메시지 등을 실시간으로 생성하고 제공할 수 있습니다.1 예를 들어, 생성형 AI는 고객의 스타일 선호도 및 과거 구매 내역을 기반으로 상품을 장바구니에 자동으로 추가하는 가상 쇼핑 도우미를 제공할 수 있습니다.4 또한, 고객 데이터를 분석하여 개인화된 마케팅 콘텐츠를 생성하고, 이를 통해 고객 참여도를 높일 수 있습니다.1 2025년에는 초개인화된 경험이 더욱 보편화될 것으로 예상되며, 기업들은 생성형 AI를 활용하여 고객 여정을 개인의 맥락에 맞춰 실시간으로 조정할 수 있게 될 것입니다.6
• 3.2. 고객 서비스 및 지원 자동화
  생성형 AI는 고객 서비스 및 지원 분야에서 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. AI 기반 챗봇은 자연어 처리 능력을 통해 고객의 문의를 정확하게 이해하고, 맞춤형 답변을 실시간으로 제공하여 고객 만족도를 향상시킵니다.1 2025년에는 고객 서비스 및 지원 조직의 80%가 생성형 AI를 활용하여 에이전트 생산성과 전반적인 고객 경험을 개선할 것으로 전망됩니다.8 생성형 AI는 사례 요약 또는 이메일 텍스트 생성을 통해 상담원의 효율성을 높이고, 고객 문의에 대한 응답 시간을 단축하며, 연중무휴 24시간 고객 지원을 제공할 수 있습니다 . 예를 들어, KLM은 Facebook Messenger 플랫폼에 생성형 AI 기반 챗봇(BlueBot)을 구현하여 고객 문의의 약 60%를 인간의 개입 없이 자율적으로 처리하여 고객 서비스 효율성을 높였습니다.9
• 3.3. 향상된 셀프 서비스 및 사전 예방적 지원
  생성형 AI는 고객에게 더욱 쉽고 정교한 셀프 서비스 옵션을 제공합니다.10 에이전트형 AI는 셀프 서비스를 혁신하여 고급 통찰력을 제공하고, 더욱 쉽고 정교한 고객 셀프 서비스를 가능하게 합니다.12 또한, 내장형 지원 기능은 고객이 이미 사용하고 있는 애플리케이션 및 서비스 내에서 실시간으로 지원을 제공하여 옴니채널 전략을 강화합니다 . 생성형 AI 기반 예측 분석은 과거 상호 작용 및 실시간 데이터를 분석하여 고객 행동을 예측하고, 이를 통해 사전 예방적인 지원 및 문제 해결을 가능하게 합니다.7 예를 들어, 제품에 알려진 결함이 있는 경우, 생성형 AI는 영향을 받을 수 있는 고객에게 사전에 연락하여 해결책을 제시할 수 있습니다.8
• 표 제안: 생성형 AI가 고객 경험에 미치는 주요 영향을 요약하는 표를 이 섹션에 포함합니다. 표는 “생성형 AI 기능,” “고객에게 미치는 영향,” 및 “지원 스니펫 ID” 열을 가질 수 있습니다.

4. 문제 및 해결책 재정의: 혁신 엔진으로서의 생성형 AI

• 4.1. 고객 고충에 대한 심층적인 이해
  생성형 AI는 고객 데이터에 대한 심층적인 분석을 가능하게 하여 고객 행동 및 트렌드에 대한 깊은 통찰력을 제공하며 13, 고객의 요구, 선호도 및 고충에 대한 더 깊은 이해를 가능하게 합니다.7 생성형 AI는 음성 상호 작용을 실시간으로 분석하여 불만이나 만족과 같은 감정을 감지하고 상담원이 즉시 접근 방식을 조정할 수 있도록 합니다.7 또한, 고객 리뷰와 같은 비정형 데이터를 분석하여 고객의 감정을 파악하고 제품 및 서비스 개선에 활용할 수 있습니다.1
• 4.2. 생성형 AI 기반 솔루션 및 혁신
  생성형 AI는 고객 데이터를 분석하여 패턴과 선호도를 식별하고, 기업이 커뮤니케이션과 제안을 더욱 효과적으로 맞춤화할 수 있도록 합니다.14 CRM 시스템의 예측 분석은 과거 데이터를 활용하여 고객 행동을 예측하고, 기업이 요구 사항을 더 잘 예측하고 서비스 제공을 개선할 수 있도록 합니다.14 생성형 AI는 잠재적인 문제가 발생하기 전에 데이터 분석을 통해 패턴을 발견하여 사전 예방적인 고객 서비스에서 중요한 역할을 할 수 있습니다.9 또한, 새로운 제품 아이디어를 생성하거나 기존 제품을 개선하는 데 활용될 수 있습니다.1
• 4.3. 생성형 AI 기반 솔루션의 예시
  생성형 AI는 고객의 스타일 선호도 및 과거 구매 내역을 기반으로 상품을 장바구니에 자동으로 추가하는 가상 쇼핑 도우미를 제공할 수 있습니다.4 Adobe Experience Platform의 AI Assistant는 마케터의 워크플로를 간소화하고 생산성을 향상시켜 간접적으로 더 나은 고객 경험을 제공합니다.4 Acrobat용 AI Assistant는 PDF 문서 내에서 요약을 생성하고 빠른 답변을 제공하여 고객의 시간과 노력을 절약합니다.4 생성형 AI 챗봇은 주문 추적, 비밀번호 재설정, 계정 관련 질문과 같은 일상적인 문의를 처리할 수 있으며 7, AI 기반 에이전트 지원 도구는 대화를 듣고 관련성 높은 제안을 제공하여 실시간 지원을 제공합니다.7

5. 공감대 강화: 고객 감정 이해에 있어서 생성형 AI의 역할

• 5.1. 감정 분석 및 감성 지능
  생성형 AI는 음조, 피치, 운율 또는 말하는 패턴의 미세하거나 거시적인 변화를 감지함으로써 좌절, 흥분 또는 고통과 같은 감정 상태를 추론할 수 있습니다.7 AI 기반 감정 인식은 고객 만족도를 크게 증가시킬 수 있습니다.2 생성형 AI는 음성 상호 작용을 실시간으로 분석하여 좌절이나 만족과 같은 감정을 감지할 수 있으며 7, 텍스트 기반의 고객 리뷰나 소셜 미디어 게시물에서 나타나는 감정을 분석하여 고객의 만족도나 불만을 파악할 수 있습니다.1
• 5.2. 생성형 AI와 인간적 요소의 균형
  고객 경험(CX)에서 성공의 열쇠는 인간과 생성형 AI 상호 작용의 균형을 맞추는 것입니다.12 생성형 AI가 고객의 감정과 정서를 더 잘 이해하게 되겠지만, 다른 인간의 진정한 감성 지능을 완전히 대체할 수는 없습니다.12 기업들은 생성형 AI 이니셔티브에 대한 반발을 완화하기 위해 자동화된 상호 작용과 정보에 입각한 인간 대화를 균형 있게 조정하는 자동 조종 및 에이전트 지원 도구를 활용하고 있습니다.17 특히 복잡하거나 민감한 상황에서는 인간 상담원의 개입이 여전히 중요합니다.8
• 5.3. 공감적 생성형 AI 구현 시 고려 사항
  각 통화자와 그들의 상호 작용에 대한 기본적인 이해 없이, 그리고 명확하고 정확한 답변을 제공하지 않고서는 어떤 감정적이거나 지능적인 응답도 실질적인 가치를 거의 더하지 못합니다.12 인간과 마찬가지로 생성형 AI 에이전트도 사용자가 경청하고 이해받는다고 느끼도록 해야 합니다. 그렇지 않으면 신뢰가 즉시 상실됩니다.12 따라서 생성형 AI 시스템을 설계할 때, 단순히 감정을 인식하는 것을 넘어 고객의 상황과 맥락을 이해하고 적절하게 대응할 수 있도록 고려해야 합니다.11

6. 전략적 협력: 생성형 AI 시대의 파트너십 구축

• 6.1. 생성형 AI 도입을 위한 파트너십의 중요성
  전략적 파트너십은 생성형 AI 활용의 성공을 위한 중요한 촉매제이며, 혁신을 증폭시키고 개발을 가속화하며 새로운 성장 기회를 열어주는 협력적 프레임워크를 제공합니다 . 생성형 AI 작업에는 많은 불확실성이 따르므로, 파트너십은 특히 중요한 역할을 합니다 . 전략적 협력은 클라우드 및 AI 제공업체와의 파트너십을 통해 생성형 AI를 모든 규모의 기업이 접근할 수 있도록 민주화하고 있습니다 .
• 6.2. 생성형 AI 파트너십 유형
  기업은 최고의 기술 제공업체와 협력하여 적절한 생성형 AI 플랫폼, 서비스 및 모델을 선택하고 통합할 수 있습니다.5 생성형 AI 거버넌스 전문가와의 파트너십은 기업이 윤리적인 AI 관행을 구현하고 위험을 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다 . 연구 기관 및 혁신적인 스타트업과의 협력은 최첨단 연구를 추진하고 생성형 AI 프로토타입을 개발할 수 있습니다.5 클라우드 및 AI 제공업체와 파트너십을 맺으면 복잡한 시스템을 처음부터 구축하지 않고도 생성형 AI를 운영에 더 쉽게 통합할 수 있습니다 . 기업은 맞춤형 워크숍, 프로토타입 세션, 파트너, 고객, 싱크탱크 및 기술 제조업체와의 협력을 통해 생성형 AI 혁신에 참여할 수 있습니다.5
• 6.3. 생성형 AI 파트너십의 예시
  IBM과 SAP는 협력을 확대하여 생성형 AI를 SAP의 클라우드 솔루션에 통합하여 다양한 산업 분야의 비즈니스 프로세스를 개선했습니다.15 OpenAI의 ChatGPT는 Expedia와 파트너십을 맺어 더욱 인터랙티브하고 효율적인 여행 예약 경험을 제공했습니다.15 OpenAI와 Apple은 AI 기능을 Apple의 생태계에 통합하기 위해 파트너십을 모색하고 있는 것으로 알려졌습니다.15 Cisco는 NVIDIA와의 파트너십을 확대하여 AI 지원 데이터 센터 네트워크를 위한 교차 포트폴리오 통합 아키텍처를 구축함으로써 엔터프라이즈에서의 AI 도입을 가속화했습니다 . Accenture와 Avanade는 Microsoft의 지원을 받아 Copilot 비즈니스 전환 사례를 시작하여 기업이 생성형 및 에이전트형 AI와 Copilot 기술로 비즈니스 기능을 안전하고 책임감 있게 혁신할 수 있도록 지원합니다.21
• 표 제안: 비즈니스를 위한 다양한 유형의 생성형 AI 파트너십, 주요 이점 및 예시(스니펫에서 사용 가능한 경우)를 설명하는 표를 이 섹션에 포함합니다.

7. 수익 모델 진화: 새로운 흐름과 가치 창출

• 7.1. 서비스 기반 모델(PaaS)로의 전환
  생성형 AI는 제품 기반 비즈니스 모델에서 제품형 서비스(PaaS) 모델로의 전환을 가속화하고 있습니다 . 기업들은 일회성 제품 판매 대신 생성형 AI 기반 서비스, 구독 또는 사용량 기반 가격 모델을 점점 더 많이 제공하고 있습니다 . 생성형 AI는 제공되는 서비스를 지속적으로 최적화하고 업데이트하여 고객이 항상 최신 기능 또는 개선 사항에 액세스할 수 있도록 보장하며 , 개인화된 경험을 통해 고객 유지율을 높이고 사용자당 수익을 증가시킵니다.22
• 7.2. 데이터 수익화 및 통찰력 기반 모델
  생성형 AI는 데이터를 수익화 가능한 자산으로 전환하여 새로운 비즈니스 모델을 창출하고 있습니다 . 기업들은 생성형 AI를 통해 방대한 데이터 세트를 분석하고 의미 있는 통찰력을 추출하여 이를 판매하거나 비즈니스 운영 개선에 활용할 수 있습니다 . 예를 들어, 기업은 생성형 AI를 사용하여 시장 동향, 고객 선호도 및 운영 비효율성에 대한 통찰력을 얻고, 이를 다른 기업에 판매하거나 자체적으로 활용할 수 있습니다 .
• 7.3. 개인화 및 동적 가격 책정
  생성형 AI는 제품 및 서비스의 초개인화를 가능하게 하여 고객 유지율을 높이고 사용자당 수익을 증가시킵니다 . 생성형 AI 기반 분석은 수요 및 시장 상황에 따라 실시간으로 가격 전략을 최적화하여 수익성을 극대화하는 데 도움이 됩니다 . 생성형 AI는 시장 동향, 고객 선호도 및 경쟁업체 가격을 분석하여 최적의 가격 책정 전략을 추천할 수 있으며 , 고객의 행동과 선호도에 따라 맞춤형 가격을 제시할 수 있습니다 .
• 7.4. 새로운 수익 흐름 및 기회
  생성형 AI는 단순한 효율성 도구가 아니라 완전히 새로운 수익 모델의 동력입니다 . 자동화된 광고 캠페인부터 맞춤형 마케팅 자료에 이르기까지 생성형 AI 기반 콘텐츠를 통해 기업은 낮은 비용으로 콘텐츠 제작을 확장하면서 참여도를 높일 수 있습니다.1 에이전트형 AI는 복잡한 시스템에서 운영 워크플로를 자율적으로 조정하고, 수익 격차를 식별하며, 의사 결정을 향상시킬 수 있습니다.23 사용자 상호 작용을 통해 학습하는 가정용 비서와 같이 지속적인 서비스를 제공하는 AI 향상 제품은 새로운 수익원을 나타냅니다 . 또한, 생성형 AI는 새로운 구독 기반 비즈니스 모델을 가능하게 하며, 기업은 AI 기반 기능이나 콘텐츠에 대한 접근 권한을 제공하여 반복적인 수익을 창출할 수 있습니다 .

8. 사례 연구: 생성형 AI 기반 비즈니스 모델 혁신의 실제 사례

• 8.1. 이커머스 개인화
  한 전자상거래 회사는 생성형 AI 기반 CRM 시스템을 구현하여 고객의 쇼핑 경험을 개인화한 결과 매출이 30% 증가했습니다.13 Amazon은 예측 재고 관리 및 개인화된 추천을 위해 정교한 AI 알고리즘을 사용합니다 . Stitch Fix는 AI와 알고리즘을 사용하여 고객 피드백, 스타일 선호도 및 구매 내역을 분석하여 의류 아이템을 추천함으로써 고객 만족도를 높였습니다 .
• 8.2. 미디어 및 엔터테인먼트 추천
  Netflix는 시청 기록, 선호도 및 쇼나 영화 시청 시간에 따라 콘텐츠를 추천하는 AI를 사용하여 사용자 참여도를 높입니다 . Spotify는 AI로 음악 경험을 개인화하여 고객 참여도와 구독 유지율을 높입니다 . Agora의 AI 장난감 솔루션을 통해 Marvel Studios 및 Universal Studios와 같은 IP 보유자는 상징적인 캐릭터를 상호 작용이 가능한 생성형 AI 기반 장난감으로 전환하여 구독 기반 수익 모델을 창출할 수 있습니다 .
• 8.3. 고객 서비스 및 운영의 생성형 AI
  Nisource는 디지털 셀프 서비스와 생성형 AI 기반 챗봇을 사용하여 고객 서비스를 개선하고 효율성을 높여 콜센터로 걸려오는 전화 수를 줄였습니다.9 KLM은 Facebook Messenger 플랫폼에 생성형 AI 기반 챗봇(BlueBot)을 구현하여 인간의 개입 없이 고객 문의의 약 60%를 처리하여 고객 서비스 효율성을 높였습니다.9 AI Magix는 Azure OpenAI Service 및 Machine Learning을 활용하여 Inspection One 플랫폼으로 자동차 검사를 자동화하여 처리량과 정확도를 높이는 동시에 비용을 절감합니다.21
• 8.4. 혁신적인 생성형 AI 기반 제품 및 서비스
  생성형 AI는 완전히 새로운 범주의 제품 및 서비스 생성을 가능하게 하여 새로운 수익원을 열고 기업이 고객과 상호 작용하는 방식을 변화시키고 있습니다 . 예를 들어, 생성형 AI는 맞춤형 콘텐츠 제작, 가상 비서, 지능형 자동화 시스템 등 다양한 혁신적인 서비스를 가능하게 합니다 .

9. 미래 전망 및 전문가 통찰력

• 9.1. 생성형 AI 도입의 지속적인 성장 및 확대
  전문가들은 향후 몇 년 동안 모든 비즈니스 기능과 산업 전반에 걸쳐 생성형 AI 도입이 상당하고 지속적으로 증가할 것으로 예측합니다.10 2030년까지 모든 서비스 요청의 50%는 에이전트형 AI 시스템에 의해 시작될 것입니다 . 응답자의 4분의 3 이상이 현재 조직에서 최소한 하나의 비즈니스 기능에 AI를 사용하고 있으며, 특히 생성형 AI의 사용이 빠르게 증가하고 있습니다.14 거의 90%의 비즈니스 리더가 AI가 오늘날 회사의 전략에 필수적이거나 향후 2년 이내에 그렇게 될 것이라고 말합니다.26
• 9.2. 실용적인 응용 프로그램 및 ROI에 집중
  생성형 AI 도입을 통해 명확한 ROI를 입증하는 실행 가능한 솔루션을 갖춘 조직은 아직 초기 단계에 있습니다.28 그러나 기업들은 모든 단계에서 생성형 AI 도입으로 상당한 가치를 보고하고 있으며, 초기 도입 기업의 80%가 이미 중간에서 높은 수준의 가치를 보고하고 있습니다.12 AI에 대한 과장된 기대가 사그라들면서 기업들은 직원들의 일상 업무를 지원하고 측정 가능한 ROI를 창출하는 실용적인 응용 프로그램에 더욱 집중해야 합니다.10
• 9.3. 인간-생성형 AI 협업의 중요성
  미래 지향적인 조직은 기술을 인간 능력을 대체하는 것이 아니라 향상시키는 방법으로 간주합니다.4 고객 서비스의 생성형 AI는 일상적인 작업을 처리하여 인간 팀이 복잡한 고객 요구에 집중할 수 있도록 시간을 절약해 줍니다.10 생성형 AI는 기술 장벽을 낮추어 더 많은 사람들이 언제든지 어떤 언어로든 더 많은 분야에서 숙련도를 습득할 수 있도록 돕습니다.10 따라서 기업은 생성형 AI를 워크플로에 효과적으로 통합하여 직원의 역량을 강화하는 데 집중해야 합니다.4
• 9.4. 윤리적 고려 사항 및 거버넌스
  생성형 AI 도입 시 조직이 직면하는 가장 큰 과제 중 하나는 편향, 투명성 부족 및 데이터 개인 정보 보호 문제와 같은 AI 사용과 관련된 윤리적 위험을 관리하는 것입니다 . 생성형 AI에 대한 강력한 윤리적 관행을 구현하는 기업은 더 큰 고객 신뢰와 장기적인 성공을 달성하는 경향이 있습니다 . 많은 조직이 부정확성, 사이버 보안 및 지적 재산권 침해와 같은 생성형 AI 관련 위험을 완화하기 위한 노력을 강화하고 있습니다.17 따라서 기업은 책임감 있고 신뢰할 수 있는 생성형 AI 도입을 보장하기 위해 윤리적 고려 사항과 강력한 거버넌스 프레임워크를 구축해야 합니다 .

10. 결론: 생성형 AI 도입과 미래 비즈니스 모델의 가능성 및 과제

본 보고서는 생성형 AI가 기업 비즈니스 모델의 6가지 주요 측면에 미치는 다양한 영향을 분석했습니다. 분석 결과, 생성형 AI는 고객 경험 향상, 혁신적인 솔루션 개발, 고객과의 공감대 형성, 전략적 파트너십 기회 확대, 그리고 새로운 수익원 창출 등 여러 잠재적 기회를 제공하는 것으로 나타났습니다.

그러나 생성형 AI 도입에는 윤리적 문제, 인간-AI 협업 모델 구축의 필요성, 기존 비즈니스 프로세스와의 통합 문제 등 다양한 과제와 고려 사항이 존재합니다. 따라서 지속 가능한 성장과 경쟁 우위를 확보하기 위해 생성형 AI를 활용하고자 하는 기업은 다음과 같은 사항을 고려해야 합니다.

• 비즈니스 목표에 부합하는 명확한 생성형 AI 전략 수립: 단순히 기술 도입에 그치지 않고, 비즈니스 목표 달성을 위한 구체적인 전략을 수립해야 합니다.
• 데이터 인프라 및 인재 개발 투자: AI 모델 학습 및 운영에 필요한 데이터 확보 및 관리 시스템 구축과 함께, AI 기술을 이해하고 활용할 수 있는 인재 양성이 필수적입니다.
• 윤리적 고려 사항 우선 및 거버넌스 프레임워크 구축: AI 알고리즘의 편향성, 데이터 프라이버시 문제 등 윤리적 문제에 대한 심층적인 고민과 함께, 책임 있는 AI 사용을 위한 거버넌스 체계를 마련해야 합니다.
• 실험 및 지속적인 학습 문화 조성: 생성형 AI 기술은 빠르게 변화하므로, 지속적인 실험과 학습을 통해 기술 변화에 적응하고 새로운 활용 방안을 모색해야 합니다.
• 전략적 파트너십 모색: 기술 제공 기업, 연구 기관 등과의 협력을 통해 AI 도입 과정의 어려움을 극복하고, 혁신을 가속화할 수 있습니다.

결론적으로, 생성형 AI는 기업에게 혁신적인 잠재력을 제공하지만, 동시에 다양한 과제와 불확실성을 내포하고 있습니다. 기업은 이러한 양면성을 인지하고, 신중한 접근과 준비를 통해 AI 기반 미래에 적응해 나가야 할 것입니다.