에이밍·베인앤컴퍼니, AI 투자 동향 분석
설문 결과 기업 86%, AI에 R&D 예산 할당
“AI, 업무 효율성 크게 향상시킬 필수 요소”
▲에이밍(좌)과 베인앤컴퍼니가 최근 내놓은 연례보고서 표지. 사진=각사
글로벌 컨설팅 기업들이 AI(인공지능) 도입의 필요성을 강조하는 보고서를 잇따라 발표하고 있다. 프랑스의 컨설팅업체 에이밍(Ayming)과 미국의 베인앤컴퍼니(Bain & Company) 등 주요 컨설팅 기업들은 최근 발간한 보고서를 통해 AI 투자 동향과 이로 인한 비즈니스 모델의 변화에 주목하고 조언했다. AI가 기업의 혁신과 경쟁력 강화에 필수적이라 게 그 이유다.
기업 86%, AI에 R&D 예산 할당…“투자 확대 전망"
1일 관련업계에 따르면 에이밍은 지난 25일 '2025 국제 혁신 바로미터' 보고서를 통해 기업의 AI 투자가 급격히 증가하고 있다는 결론을 보고했다.
에이밍은 17개국(벨기에, 캐나다, 중국, 체코, 프랑스, 독일, 아일랜드, 이탈리아, 헝가리, 네덜란드, 폴란드, 포르투갈, 싱가포르, 슬로바키아, 스페인, 영국, 미국)에서 1227명의 CFO, CEO, CTO를 대상으로 설문을 진행했다.
보고서에 따르면 기업의 AI 투자가 급격히 증가하고 있는 것으로 나타났다. 설문에 응한 86%의 기업이 AI에 R&D(연구개발)에 예산을 할당하고 있다.
예산의 규모는 전체 R&D 예산 중 20% 미만인 곳이 대부분이지만 규모는 점점 늘어나는 추세다. 이는 기업들이 AI의 중요성을 인식하고 있으며, 향후 AI 관련 투자가 더욱 확대될 수 있다는 게 보고서의 시사점이다.
AI 도입 장애물…“단기 성과 압박"이 최대 걸림돌
AI 투자 규모는 대기업과 중소기업 간 차이가 났다.
대기업의 경우 52%가 AI를 연구하기 위해 R&D 팀 구조를 이미 변경했다고 응답했다. 반면, 중소기업의 경우 이 비율이 현저히 낮은 것으로 나타났다.
이러한 격차는 AI 기술 도입에 따른 초기 비용과 전문 인력 확보의 어려움 때문인 것으로 분석된다.
기업들의 전반적인 R&D 예산에서도 AI에 대한 투입 규모가 늘어나는 추세였다.
조사 대상 기업들의 R&D 예산은 작년 대비 6.4%에서 6.6%로 소폭 증가했으며, 73%의 기업이 내년에 예산 증가를 예상하고 있다고 밝혔다.
기업들이 AI 혁신을 추진하는 데 있어 직면하는 가장 큰 장애물로 '단기적 성과에 대한 압박'(39%)을 꽂았다.
이어 '기술 및 인재 부족'(37%), '재정적 자원 부족'(36%), '비효율적인 프로세스와 관료주의'(33%), '위험 회피적 문화'(29%) 등이 주요 장애물로 지적됐다.
AI 사용에 따른 위험성에 대해서도 언급했다. 보고서는 AI 기술 발전에 따라 기업들이 고려해야 할 윤리적, 기술적 리스크가 존재함을 지적했다. 보고서에 따르면 조사 대상 기업의29%가 지난 5년간 경쟁사에 의해 제품이 복제되는 경험을 했으며, 27%는 자사의 혁신이 경쟁사의 특허에 의해 보호되는 상황을 겪었다.
AI 도입에 따른 조직 변화도 주목할 지점이다. 보고서에 따르면, 85%의 기업이 AI 도구 도입으로 팀 구조를 변경했거나 변경할 예정이라고 응답했다.
“AI, 비즈니스 모델 근본적 변화 이끌어"
◇미국의 베인앤컴퍼니도 지난 26일 '2024 연례 기술 보고서'를 통해 'AI가 기업의 비즈니스 모델을 근본적으로 변화시키고 있다'고 강조했다.
베인앤컴퍼니의 보고서는 AI가 여러 산업 분야에서 비즈니스 모델의 혁신을 이끌고 있다고 설명했다.
특히 AI가 고객 응대 시간을 20~35% 단축하고, 콘텐츠 제작 시간을 30~50% 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 소프트웨어 개발 관련 작업에서는 코드 생성 및 문서화 시간을 15~40% 절감할 수 있다고 보고서는 밝혔다.
베인앤컴퍼니의 보고서에 따르면 기업들은 AI를 주로 데이터 분석(53%), 예측 분석(43%), 아이디어 생성(40%) 등에 활용하고 있다. 또한, 관리 업무 자동화(39%), 기존 연구 검색(36%), 작업 비평(33%) 등에도 AI가 활발히 사용되고 있는 것으로 나타났다.
한 재계 관계자는 “AI를 적극적으로 도입하고 이를 통해 비즈니스 모델을 혁신해야 한다는 메시지가 쏟아지고 있다"며 “AI 투자 확대와 함께 관련 리스크 관리, 윤리적 고려사항, 인재 육성 등 다양한 측면에서의 준비가 필요할 것"이라고 말했다.
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