스노우플레이크가 생성형 인공지능(AI)의 재정적 효과에 대해 분석한 보고서(생성AI의 혁신적 ROI)를 내고 AI를 조기 도입한 기업 대부분이 이미 실질적으로 투자효과를 거두고 있다고 주장했다. 

17일 보고서에 따르면, 응답자의 98%는 올해 AI에 대한 투자를 더 늘릴 계획을 갖고 있는 가운데 AI를 도입한 기업의 92%가 이미 AI 투자를 통해 투자수익률(ROI)를 달성한 것으로 나타났다.

93%의 응답자는 자사의 AI 활용 전략이 ‘매우’ 또는 ‘대부분’ 성공적이라고 답했으며, 응답자의 2/3는 생성AI에 대한 1달러 투자당 평균 1.41달러의 수익을 거두고 있다고 집계됐다. 

지역별로 보면 미국은 AI 투자 ROI가 43%로 AI 운영 최적화 측면에서 가장 앞서 있었는 것으로 나타났으며, AI를 실제 비즈니스 목표 달성에 ‘매우 성공적’으로 활용하고 있다고 답한 비율도 52%로 전체 응답국 중 가장 높았다.

우리나라의 경우 오픈소스 모델 활용, 검색증강생성(RAG) 방식을 활용해 모델을 훈련·보강하는 비율이 각각 79%, 82%로 글로벌 평균인 65%, 71%를 상회했으며 AI 투자 ROI는 41%로 나타났다.

특히 국내 기업들은 기술과 데이터 활용에 있어 높은 실행 의지를 보였다. 오픈소스 모델 활용과 RAG 방식의 모델 훈련·보강 외에도 파인튜닝 모델 내재화(81%), 텍스트 투 SQL 서비스 활용(74%) 등 고급 AI기술 활용 비율도 글로벌 평균을 상회했으며, 비정형 데이터 관리 전문성(35%)과 AI 최적화 데이터 보유 비율(20%)에서도 글로벌 평균보다 높은 응답률을 보였다. 

다만 많은 기업들이 전략적 의사결정에 AI 활용하는 데에는 아직 어려움을 겪고 있다고 조사됐다.

보고서에 따르면, 응답자의 71%는 ‘제한된 자원에 대비해 추진할 수 있는 AI 활용 분야가 매우 다양하고 잘못된 의사결정이 시장 경쟁력에 부정적 영향을 미칠 수 있다’고 답했다. 

응답자의 54%는 ‘비용, 사업 효과, 실행 가능성 등 객관적 기준에 따라 최적의 도입 분야를 결정하는 데 어려움을 겪고 있다’고 토로했다. 59%는 ‘잘못된 선택이 개인의 직무 안정성까지 위협할 수 있다’고 우려했다.

국내 기업들도 기술적 복잡성(39%), 활용 사례 부족(26%), 조직 내 협업 문제(31%) 등의 어려움을 겪고 있다고 답해 다양한 비즈니스 영역으로의 AI 확대가 더디게 이뤄지고 있음을 보여줬다.

그럼에도 국내 기업들은 향후 12개월 내 ‘다수의 대규모언어모델(LLM)을 적극적으로 도입’하고 ‘대규모 데이터를 활용할 계획’이라고 답한 기업은 각각 32%, 30%로 나타나면서 AI 도입 확대에 관한 강한 의지를 드러냈다.

아르틴 아바네스 스노우플레이크 코어데이터플랫폼 총괄은 “사용이 쉽고 상호운용 가능하며 신뢰할 수 있는 단일 데이터 플랫폼은 단순히 빠른 ROI 달성을 돕는 것을 넘어 사용자가 전문적인 기술 없이도 안전하고 규정을 준수하며 애플리케이션을 쉽게 확장할 수 있도록 견고한 기반을 마련해 준다”고 말했다. 

한편, 응답한 전체 기업의 80%는 ‘자체 데이터를 활용한 모델 파인튜닝을 진행 중’이고 71%는’ 효과적인 모델 학습을 위해 수 테라바이트의 대규모 데이터가 필요하다’고 답하는 등 AI 효과 극대화를 위해 자사 데이터를 적극 활용하고 있었다.

데이터를 AI에 적합한 형태로 준비하는 과정에서 겪는 주요 과제로는 ▲데이터 사일로 해소(64%) ▲데이터 거버넌스 적용(59%) ▲데이터 품질 관리(59%) ▲데이터 준비 작업 통합(58%) ▲스토리지·컴퓨팅 자원의 효율적 확장(54%) 등이 지목됐다.