Yangyi(@Yangyixxxx)의 스레드

McKinsey의 "2025년 AI 현황 보고서"의 주요 결과 요약 I. 개요 이 보고서는 맥킨지의 여덟 번째 연례 AI 현황 보고서로, 105개국 1,993명의 응답자를 대상으로 설문 조사를 실시했습니다. 보고서에 따르면 조직의 88%가 최소 한 가지 비즈니스 기능에 AI를 활용하고 있지만(작년 78% 대비 증가), 대부분의 조직은 아직 전사적 차원에서 실질적인 이점을 달성하지 못했습니다. II. 6가지 핵심 발견 1. AI 응용 프로그램은 아직 초기 단계에 있습니다. 거의 3분의 2에 달하는 조직이 아직 전사적으로 AI를 확장하지 못했습니다. 응답자의 약 3분의 1만이 자사가 AI 확장 단계에 진입했다고 답했습니다. 매출 50억 달러 이상의 대기업이 확장을 주도하고 있으며, 거의 절반이 이미 확장 단계에 진입했습니다. 2. AI 에이전트(Agentic AI)의 급속한 성장 응답자의 62%는 자신의 조직에서 적어도 AI 에이전트를 실험하고 있다고 답했습니다. 응답자의 23%는 이미 회사 내에서 대규모로 AI 에이전트를 배포했다고 답했습니다. AI 에이전트의 가장 광범위한 적용 분야는 IT와 지식 관리입니다. 산업별로는 기술, 미디어 및 통신, 의료 분야에서 가장 많이 활용됩니다. 3. 가치 실현에 격차가 존재합니다. 응답자의 39%만이 AI가 회사의 EBIT에 영향을 미쳤다고 답했으며, 이 경우 대부분 영향은 5% 미만이었습니다. 그러나 질적인 측면에서는 긍정적인 징후가 있습니다. 64%는 AI가 혁신을 촉진했다고 답했으며, 거의 절반은 특정 비즈니스 기능 수준에서 고객 만족도와 경쟁 우위를 개선했다고 답했습니다. 비용 효율성: 소프트웨어 엔지니어링, 제조, IT 부문에서 가장 큰 매출 증가가 나타났습니다. 마케팅 및 판매, 전략 및 기업 재무, 제품 개발 부문에서 가장 큰 매출 증가가 나타났습니다. 4. 고성과자의 차별화된 특성 고성과 개인(AI가 EBIT에 5% 이상 기여하고 상당한 가치를 창출하며 약 6%를 차지하는 조직에 속한 개인)은 다음과 같은 특성을 갖습니다. 야심찬 변혁 목표: 다른 조직보다 여러 목표를 가지고 기업 수준의 변혁을 추구할 가능성이 3배 더 높습니다. 효율성 개선 외에도 성장 및/또는 혁신 목표도 추구합니다(목표의 80%가 효율성 지향적입니다). 워크플로 재설계: 다른 조직보다 근본적인 워크플로 재설계를 시행할 가능성이 거의 3배 더 높습니다. AI 도입 확대: AI는 더 많은 비즈니스 기능에 활용되고 있으며, AI 에이전트의 확장성은 최소 3배 더 뛰어납니다. 강력한 리더십 지원: 명확한 소유권과 헌신을 보여주는 임원은 다른 조직보다 투자할 가능성이 3배 더 높습니다. 최고 성과자의 3분의 1 이상이 디지털 예산의 20% 이상을 AI에 할당합니다. 5. 워크플로우 재설계가 핵심입니다. 상위 성과 기업의 50%는 AI를 활용하여 비즈니스 혁신을 계획하고 있으며, 대부분의 상위 성과 기업은 워크플로우를 재설계하고 있습니다. 이는 상당한 비즈니스 효과를 달성하는 데 가장 큰 기여를 하는 요소 중 하나입니다. 6. 인력에 미치는 영향에 대한 상반된 기대: 작년: 대부분의 응답자는 소속 부서 내 직원 수에 큰 변화가 없다고 답했습니다. 내년에 대한 기대: 32%의 기업이 전체 인력을 3% 이상 줄일 것으로 예상합니다. 43%는 변동이 없을 것으로 예상됩니다. 역설적이게도 대부분의 조직은 지난해에 AI 관련 인력을 고용했는데, 특히 소프트웨어 엔지니어와 데이터 엔지니어가 3% 이상 증가할 것으로 예상됩니다. III. 산업 및 기능 통찰력: AI를 가장 많이 사용하는 산업(공동 1위): - 미디어 및 통신 - 보험 - 기술 AI를 가장 많이 활용하는 비즈니스 기능: - 그것 -마케팅 및 영업 - 지식 관리(신흥) 가장 일반적인 AI 사용 사례: - 정보 수집, 처리 및 전달(예: 대화 인터페이스) - 마케팅 전략 콘텐츠 지원(기획, 크리에이티브 제너레이션) 컨택센터/고객 서비스 자동화 IV. 위험 관리 AI를 사용하는 조직의 51%가 적어도 한 가지 이상의 부정적인 결과를 경험했습니다. 가장 흔한 위험은 AI 부정확성입니다(응답자의 약 3분의 1이 해당 위험에 대해 답했습니다). 위험 완화 진행 상황: 평균적으로 2022년에는 두 가지 위험이 완화되었습니다. 2025년까지 평균 4가지 위험 완화 조치가 달성될 것으로 예상됩니다. 기업들은 실제로 경험했던 위험보다 더 많은 위험을 완화하고 있습니다. 고성과 기업들은 더 많은 활용 사례를 구축하고 더 많은 부정적 결과(특히 지적 재산권 침해 및 규정 준수)를 보고하고 있습니다. V. 주요 성공 사례 보고서: 이 보고서는 상대적 가중치 분석을 통해 고성과자를 차별화하는 주요 사례를 파악합니다. - 정확성을 보장하기 위해 모델 출력의 수동 검증이 필요한 경우를 결정하는 프로세스를 정의합니다. - Agile 제품 제공 조직 또는 기업 수준의 Agile 조직 - 강력한 인재 전략 -기술 및 데이터 인프라 - 비즈니스 프로세스에 AI 내장 - AI 솔루션에 대한 KPI 추적 - 임원진은 역할 시연을 포함하여 AI 도입을 촉진하는 데 적극적으로 참여합니다. 이러한 관행은 전략, 인재, 운영 모델, 기술, 데이터, 도입, 확장이라는 6가지 차원을 다루는 맥킨지의 Rewired 연구와 일치합니다. VI. 전반적인 결론: AI의 활용은 보편화되었지만, 그 잠재력은 아직 완전히 실현되지 않았습니다. 대부분의 조직은 아직 실험 단계에서 대규모 구축 단계로 전환하는 단계에 있습니다. 조직의 특정 영역에서 가치를 창출하고 있지만, 아직 기업 차원의 재무적 효과는 달성하지 못했습니다. 고성과 기업의 경험은 점진적인 효율성 향상을 넘어 AI를 조직 혁신, 워크플로우 재설계, 혁신 가속화의 촉매제로 바라볼 필요가 있음을 시사합니다. AI 도구(에이전트 포함)가 개선되고 기업 역량이 성숙해짐에 따라, AI를 기업에 더욱 포괄적으로 도입함으로써 기업은 가치를 확보하고 경쟁 우위를 확보할 수 있는 새로운 방법을 확보할 수 있을 것입니다. https://t.co/iI2I4dE4Se