보스턴 컨설팅 그룹 "AI, 2025년까지 전 세계 생산성 15% 향상시킬 것"

인공지능(AI)은 각 분야에 혁신을 일으키며 경제적 효과를 창출하고 있다. AI는 의료, 금융, 교육, 제조, 고객 서비스 등 다양한 분야에서 활용되며, 생산성 향상, 비용 절감, 새로운 시장 창출 등의 경제적 효과를 가져오고 있다.

AI 분야에 대한 대규모 투자가 계속되면서, 기술기업들의 주가도 크게 상승했다. 그러나 최근 일부 기업에서 주식이 하락하면서, 일각에서 AI 산업의 생산성과 수익성에 대한 의문을 제기하고 있다.
이들의 주장은 그럴듯하다. 엔비디아는 올해 초 500달러에서 시작하여 1000달러까지 상승했다가, 이후 700달러대로 하락하고 현재 800달러대를 유지하고 있으며, 메타도 AI 분야에 과감한 투자에도 수익성이 보이지 않는다는 진단에 주가가 크게 하락했다. AI 반도체 주가도 주춤하고 있다.

이런 상황에서 AI 분야가 대규모 투자에도 불구하고 생산성과 수익성이 아직 기대보다는 미달하는 것이 아니냐는 주장도 일부 힘을 받고 있다.

영국에 기반한 비영리단체인 경제정책연구센터(CEPR)는 AI의 성장 잠재력에 상당한 의견 차이가 있으며, 미시적 수준에서 기업의 생산성과 근로자 성과가 크게 개선되고 있지만, 거시 경제적 효과는 불확실하며 더 지켜봐야 한다고 2일(현지시각) 입장을 밝혔다.

그러나, 실제 현장에서 A를 활용한 생산성의 향상을 살펴보면 이런 주장은 일정 부분 타당성이 있지만, 기우에 불과하다는 것을 알 수 있다. AI는 다양한 산업에서 생산성을 높이고, 새로운 비즈니스를 창출할 수 있는 잠재력을 보여주고 있어, AI 산업의 장기 전망은 여전히 긍정적이다.

AI는 의료 분야에서 진단과 치료의 정확도를 높이고, 의료 서비스 접근성을 높이고 있고, 금융 분야에서 금융 상품의 추천과 거래의 효율성을 높이고, 금융시장의 안정성을 유지하는데 도움을 제공한다. 교육 분야에서 학습자의 학습 수준과 성향을 파악해 맞춤형 교육을 제공하고, 교육의 효과를 높이고 있다. 또한, 제조 분야에서는 제품의 설계와 생산의 효율성을 높이고, 제품 품질을 혁신하고 있다.

특히, 조만간 생성형 AI의 단계를 넘어 추론형 AI가 실질적으로 일상에서 사용될 경우, 생산성 향상과 경제적 파급 효과는 기대를 뛰어넘을 것이라는 전망도 나오고 있다.
현재 현장에서 타나나는 AI 활용의 대표적 사례를 좀 더 구체적으로 들어가 보면, 혁신과 생산성 향상은 놀랍다.

우선, 의료 분야를 보면, AI는 질병 진단, 치료 계획 수립, 의료 영상 분석 등에 활용되어 의료 서비스의 질을 향상하고, 의료 비용을 절감하고 있다. 예를 들어, IBM 왓슨은 딥러닝 기술을 활용해 암을 비롯한 다양한 질병을 진단하는 정확도를 높였으며, 구글 AI는 의료 영상에서 암세포를 자동으로 식별하는 기술을 개발했다.

금융 분야에서는 AI가 사기 감지, 투자 분석, 신용 평가 등에 활용되어 금융 서비스의 효율성을 높이고, 금융 범죄를 예방하고 있다. 예를 들어 FICO 팰컨 프로드 매니저는 신용카드 사기 거래를 실시간으로 감지하고 차단하는 시스템으로 금융기관의 손실을 줄이는 데 기여하고 있다. NICE 액티미즈는 금융거래에서 의심스러운 활동을 감지하고 조사하는 플랫폼으로, 금융 범죄 예방에 효과적이다. 켄쇼도 AI를 활용하여 방대한 뉴스 기사, 소셜 미디어 데이터 등을 분석해 투자 정보를 제공하는 플랫폼으로, 투자 수익률 제고에 큰 도움을 제공하고 있다. 이외에도 알파고, 신용 평가를 수행하는 업스타트 등 다양한 금융 서비스가 개발, 제공되고 있다.

교육 분야에서도 AI 활용도는 가속화되고 있다. 맞춤형 학습, 개인 맞춤형 평가, 교수 자료 자동화 등에 활용되어 교육의 효과를 높이고, 교육 비용을 절감하고 있다. 예를 들어, 칸 아카데미는 학생의 학습 수준에 맞는 맞춤형 학습 콘텐츠를 제공하고 학습 진행 상황을 관리하는 온라인 교육 플랫폼이다.

구글 클래스룸은 AI를 활용해 교사와 학생 간의 소통을 지원하고 과제 관리, 평가 등을 자동화하고 있다. 이외에도 학생의 능력을 정확하게 평가하고 개인 맞춤형 피드백을 제공하는 ETS 인텔리 테스트, 학생의 수학 능력을 평가하고 개인 맞춤형 학습 계획을 제공하는 맥그로힐 앨럭스, 학습 데이터를 분석하고 개인 맞춤형 학습 경험을 제공하는 IBM 왓슨 에듀케이션 등 무수한 시스템이 개발, 운용되고 있다. 이는 학생들의 학습 능력을 실질적으로 향상하는 데 도움이 된다.

제조 분야에서의 혁신 사례도 눈부시다. 생산 자동화, 예측 유지 관리 등에 활용되어 생산성을 높이고, 비용을 절감하고 있다. 예를 들어, GE 디지털 프레딕스는 기계 데이터를 분석하고 예측 유지 관리를 수행하는 플랫폼으로 생산성을 높이고 시설 고장을 줄이는 데 기여하고 있다.

이외에도 AI를 활용해 위험하거나 접근이 어려운 환경에서 작업을 수행하는 로봇을 개발, 운용하는 보스턴 다이내믹스 스팟, 로봇의 움직임을 제어하고 안전하게 작업하도록 학습하는 기술인 딥마인드 웨이브넷, 제품 결함을 자동으로 검사하고 분류하는 코그넥스 딥러닝, 기계 데이터를 분석하고 예상되는 고장을 예측하는 IBM 맥시모 프레딕트, 사물인터넷(IoT) 기기를 연결하고 데이터를 분석하는 PTC 씽워, 산업용 기계 데이터를 분석하고 예측 유지 관리를 수행하는 지멘스 마인드스피어 등 각종의 혁신 사례가 실시간으로 나타나고 있다.

고객 서비스 분야에서도 혁신이 나타나고 있다. 자동화된 고객 지원, 개인 맞춤형 추천, 감정 분석 등에 활용되어 고객 서비스 질을 향상하고, 만족도를 높이고 있다.

특히, 행정 분야의 혁신은 신선하다. 예를 들면, 오하이오주는 AI를 활용해 주 행정 코드에서 불필요하고 낡은 규제를 제거하는 혁신이 일어났다. 이 프로젝트는 2020년부터 시작되었으며, 220만 단어의 불필요한 규제를 제거하는 성과를 거두었다. 이는 전체 행정 코드의 13%에 해당하는 규모다.

이 프로젝트에 사용된 AI 도구는 딜로이트가 개발한 레그익스플로러로, 이 도구는 주 행정 코드를 분석하여 불필요한 규제를 찾아내고, 이를 제거하는 데 사용되었다. 이를 통해 수십 년 동안 사용하지 않은 각종 규칙, 주와 국가 표준이 일치하지 않는 건물 및 소방 규정, 구식 언어 및 불필요한 반복 등을 발견할 수 있었다. 이에, 행정의 일대 혁신을 가져올 사례를 보여준 것이라고 4월 29일(현지시각) 악시오스가 보도한 바 있다.

이 혁신의 예상 효과는 향후 10년 동안 58,000시간의 행정 업무 절감으로, AI의 도움 없이는 이러한 혁신이 불가능했을 것이라고 후문이며, AI가 행정 분야의 효율성을 크게 높일 수 있음을 잘 보여준다.

AI의 경제적 효과는 연구기관 및 분석 방법에 따라 다르지만, 대체로 긍정적인 것으로 평가된다. 맥킨지 글로벌 연구소는 2030년까지 AI가 전 세계 GDP에 13조~16조 달러를 기여할 것으로 예상했고, 이는 연평균 1.3%~2.2%의 GDP 성장률 상승에 해당한다. 보스턴 컨설팅 그룹은 2025년까지 AI가 전 세계 생산성을 15% 향상시킬 것으로 예상했다. 이는 연간 수조 달러의 경제적 비용 절감과 가치 창출에 해당한다.


박정한 글로벌이코노믹 기자 park@g-enews.com