NTT 데이터가 발간한 『테크놀로지 포사이트 2025(Technology Foresight 2025)』 보고서의 주요 내용ㅕ

아래는 NTT 데이터가 발간한 『테크놀로지 포사이트 2025(Technology Foresight 2025)』 보고서의 주요 내용과 그에 따른 AI 도입 전략, 트렌드, 그리고 기업들이 직면한 도전 과제를 상세하게 정리한 내용입니다.

1. 보고서 개요 및 배경
• 보고서 취지:
이 보고서는 AI와 관련된 최신 기술 트렌드 및 미래 전망을 분석하면서, 기업들이 성공적으로 AI를 도입하여 업무 효율성과 고객 경험을 혁신할 수 있는 전략적 방향성을 제시합니다.
• 핵심 분석 분야:
• 인간과 기술의 융합
• 지능형 고객 경험 혁신
• AI 보안 강화
• IT 인프라의 변화(멀티클라우드 도입 등)

2. 업무 효율성과 비용 절감 효과

2.1. 직장인의 업무 시간 분석
• 업무 시간 소비 패턴:
• 정보 검색: 전체 업무 시간의 20%
• 이메일 관리: 28%
• 협업 활동: 14%
• 비용 절감 효과:
예를 들어, 1000명 규모의 기업에서 직원들이 정보 검색에 소비하는 시간을 하루 30분만 줄이면 연간 약 150만 유로의 비용을 절감할 수 있습니다.
• 해결 방안:
이러한 비효율을 해소하기 위해 대규모 언어모델(LLM), GPT 및 OpenAI의 O1 모델, 그리고 검색 강화 생성(RAG) 기술, 디지털 휴먼(Digital Humans) 등이 적극 도입되고 있습니다.

3. AI 기반 고객 서비스 혁신

3.1. 고객 경험의 중요성과 AI 역할
• 고객 구매 결정 요인:
고객의 73%가 구매 결정을 내릴 때 경험(Experience)을 가장 중요한 요소로 꼽습니다.
• AI 고객서비스 효과:
• AI 기반 고객 서비스는 전통적인 인간 상담원 대비 30% 적은 비용으로 운영이 가능합니다.
• 90% 이상의 콜센터가 AI 도입 후 민원 해결 속도와 처리량이 크게 개선되었음을 보고하고 있으며,
• 고객 경험 책임자의 70% 이상이 향후 2년 내에 생성형 AI 도입 계획을 수립하고 있습니다.
• 적용 기술:
감정 AI(Emotion AI), 감성 분석, 추천 엔진, 음성 및 제스처 인식, 스마트 센서, RFID 등 다양한 기술이 융합되어 지능형 고객 경험을 제공하고 있습니다.

4. AI 보안 및 사이버 위협

4.1. 현황 및 문제점
• 보안 침해 현황:
• 기업의 90%가 지난해 AI 시스템 보안 침해를 경험했으나,
• AI 보안에 자신감을 가진 기업은 단 5%에 불과한 것으로 나타났습니다.
• 취약점 및 노출:
62%의 조직이 하나 이상의 취약점 또는 노출이 있는 AI 패키지를 사용 중입니다.
• 관련 보고서 및 통계:
• 미국 재무부 보고서에 따르면 금융권에서 AI 기반 사이버 보안 위협이 증가하고 있습니다.
• IBM 보고서에서는 2023년 데이터 유출 사고 평균 비용이 약 445만 달러로 집계되었으며,
• FBI는 비즈니스 이메일 침해(BEC)로 인한 누적 손실이 500억 달러를 넘어섰다고 보고했습니다.

4.2. 대응 전략 및 핵심 기술
• 보안 강화 기술:
제로 트러스트 아키텍처, 행동 분석, 사이버 퓨전 센터, 암호화 기술 등이 AI 보안 강화의 핵심 수단으로 부각되고 있습니다.

5. IT 인프라의 변화 – 멀티클라우드 및 데이터 통합

5.1. 글로벌 데이터 증가 전망
• 데이터 양 전망:
글로벌 데이터량은 2025년까지 175ZB(제타바이트)까지 증가할 것으로 예상됩니다.

5.2. 멀티클라우드 채택
• 기업의 변화:
현재 전 세계 기업의 85%가 멀티클라우드 전략을 채택하고 있으며, 이는 기존 IT 인프라를 AI와 융합하는 과정에서 필연적으로 발생하는 변화입니다.

5.3. AI 도입 및 생산성 향상 사례
• 생성형 AI 도입:
PEX Network의 보고서에 따르면, 기업의 75%가 이미 생성형 AI를 도입했고, 일부 기업은 100배 이상의 생산성 향상 효과를 경험했습니다.
• 특히 주목되는 분야:
금융과 의료 분야에서는 AI 기반 데이터 분석이 중요한 역할을 하면서, 클라우드와 AI의 통합이 더욱 가속화되고 있습니다.
• 운영 효율화:
기업들은 오케스트레이션 도구, 엣지 컴퓨팅 플랫폼, 그리고 인프라스트럭처 코드(Infrastructure as Code) 기술을 활용해 AI 모델을 보다 효율적으로 운영하고 있습니다.

6. AI 도입 로드맵 – 5분-5일-5개월 전략

6.1. 단계별 도입 접근법
• 첫 5분:
– 업무 프로세스 내 병목 현상 및 비효율 요소를 신속하게 파악하여 개선 포인트를 도출합니다.
• 5일 내:
– 사내에 생성형 AI 챗봇을 배치하여, 즉각적인 업무 지원 및 고객 응대를 시작합니다.
• 5개월 내:
– 부서 간 협업과 AI 역량 강화를 위한 프로그램을 시작하여, 장기적인 AI 도입 효과를 극대화합니다.

6.2. 성공적인 AI 도입을 위한 핵심 원칙
• AI 모델 소유권 명확화:
– 기업 내에서 AI 기술과 데이터의 소유권을 명확히 하고, 이를 기반으로 전략적 의사결정을 내려야 합니다.
• 법률 준수 및 투명성:
– AI 시스템 구축 시, 법적 규제를 준수하며 투명하고 설명 가능한 시스템을 개발하는 것이 필수적입니다.
• 공정한 가치 공유:
– AI 서비스 도입으로 창출되는 가치를 내부 구성원과 공정하게 공유할 수 있는 방안을 마련해야 합니다.

이와 같은 원칙은 고객 서비스 뿐만 아니라 보안 분야에서도 매우 중요한 역할을 하게 됩니다.

7. 생성형 AI 도입의 도전 과제와 극복 방안

7.1. 주요 도전 과제
• 투자 수익률 불확실성:
AI 도입에 따른 초기 투자 비용 대비 수익률이 불확실할 수 있습니다.
• 규제 준수:
각국의 데이터 보호법 및 AI 관련 규제가 상이하여, 이를 준수하는 것이 큰 도전 과제입니다.
• AI 편향성 문제:
AI 모델이 학습 데이터의 편향을 그대로 반영할 위험이 있으며, 이는 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있습니다.
• 데이터 유출 위험:
AI 시스템의 보안 취약점으로 인한 데이터 유출 위험은 계속 증가하는 추세입니다.

7.2. 극복 방안
• 명확한 전략 수립:
도입 초기부터 구체적인 목표와 ROI 측정 기준을 마련하고, 지속적으로 평가·조정하는 체계를 구축합니다.
• 데이터 품질 관리:
신뢰할 수 있는 데이터 소스를 확보하고, 데이터 정제 및 품질 관리를 통해 AI 모델의 정확도를 높여야 합니다.
• 보안 강화:
앞서 언급한 제로 트러스트 아키텍처 및 행동 분석 등 최신 보안 기술을 도입하여 AI 시스템의 취약점을 최소화합니다.
• 규제 대응:
각국의 규제 동향을 면밀히 모니터링하고, 법률 자문 및 내부 정책을 통해 규제 준수를 보장하는 것이 필요합니다.

8. 결론 및 시사점

NTT 데이터의 『테크놀로지 포사이트 2025』 보고서는 AI 도입이 기업 전반에 걸쳐 가져올 혁신적인 변화를 다음과 같이 정리합니다.
1. 업무 효율화 및 비용 절감:
– 직장인들이 불필요하게 소비하는 시간(정보 검색, 이메일 관리, 협업 등)을 AI 기술로 단축함으로써, 기업은 상당한 비용을 절감할 수 있습니다.
2. 고객 경험 혁신:
– AI 기반 고객 서비스는 운영 비용 절감과 함께 빠른 민원 해결 및 대규모 콜센터의 업무 효율화를 가능하게 하여, 고객 만족도를 크게 높일 수 있습니다.
3. 보안과 리스크 관리:
– AI 도입이 확대됨에 따라 보안 취약점도 늘어나고 있지만, 첨단 보안 기술의 도입을 통해 이러한 위협에 대응할 필요가 있습니다.
4. IT 인프라와 데이터 통합:
– 기업의 글로벌 데이터 규모가 폭발적으로 증가하는 가운데, 멀티클라우드 전략과 AI 및 클라우드 기술의 융합은 새로운 경쟁 우위를 창출할 중요한 요소입니다.
5. 단계별 도입 로드맵:
– ‘5분-5일-5개월’ 접근법과 같이 단계별로 AI 도입을 진행하면, 초기 효율성 향상과 장기적인 역량 강화 모두를 달성할 수 있습니다.
6. 도전 과제와 극복 전략:
– 투자 수익률, 규제 준수, 편향성 및 데이터 보안 등 여러 도전 과제를 인식하고, 이를 극복하기 위한 명확한 전략과 데이터 관리 체계를 마련하는 것이 필수적입니다.

보고서는 이러한 분석을 바탕으로, 기업들이 AI 도입을 통해 생산성을 극대화하고 고객 경험을 혁신하며, 동시에 보안 및 규제 리스크를 체계적으로 관리하는 전략을 수립해야 한다고 강조합니다. 향후 AI와 클라우드, 보안 기술이 더욱 발전함에 따라 기업의 경쟁력 강화와 글로벌 공급망 재편에 중요한 영향을 미칠 것으로 전망됩니다.