# 경영진을 위한 인공 지능 투자 가이드: 2025년의 가치 제안 이해하기

> AI가 전 세계적으로 3억 개의 정규직 일자리에 해당하는 업무를 자동화할 것이며, 2030년까지 9,200만 개가 사라진다(WEF), 고소득 국가 일자리의 60%가 영향을 받는다—하지만 순 결과는 긍정적이다: 1억 7,000만 개의 새로운 직무가 생겨날 것이다(총 +7,800만). 가장 영향받기 쉬운 일자리: 사무직 업무 46%가 자동화 가능, 백오피스, 콜센터, 회계. 이미 측정 가능한 업종별 결과: 금융 -40% 운영비용 +40% 리스크 관리 효율성, 헬스케어 -30~50% 진단 시간 단축과 함께 신약 개발 기간이 5년에서 1년 미만으로(-60% 비용), 소프트웨어 -56% 개발 시간과 +30~60% 시장 출시 가속화, 제조 -80% 다운타임과 +8% 연간 이익, 마케팅 +30% 전환율과 -30% 고객 획득 비용. 극단적인 임금 양극화: AI 역량을 갖춘 변호사는 기존 동료보다 +49% 더 많이 번다. 이탈리아 인구통계학적 사례: 2033년까지 560만 개 일자리 부족, 380만 개 자동화가 리스크가 아닌 필수사항이 된다. 2025년 필요 역량: 분석적 사고, 창의성, 사회적 지능—마케팅 책임자의 94%가 매출에 긍정적 영향을 보고하며, AI를 도입한 기업의 91%가 2025년에 채용할 예정이다. 핵심 질문: AI가 인간을 대체할지가 아니라 어떤 인간이 변화에 적응하고 어떤 인간이 저항할지이다.

Source: https://www.electe.net/ko/post/la-guida-dei-dirigenti-agli-investimenti-nellintelligenza-artificiale-comprendere-le-proposte-di-valore-nel-2025

Site guide: https://www.electe.net/ko/llms.txt

2025년 AI 투자 트렌드가 더욱 발전함에 따라, 경영진은 [인공지능](/ai-governance-2025-come-lautoregolamentazione-sta-rivoluzionando-il-futuro-dellintelligenza-artificiale) 도입에 관한 전략적 결정을 내려야 한다는 압박이 커지고 있다. 기업들의 AI 도구 도입 속도가 빨라지는 가운데 - 22%는 광범위하게 도입하고 있고 33%는 제한적으로 사용하고 있다 - AI [솔루션](/app-ai-specifiche-per-il-settore-soluzioni-verticali-promesse-e-sfide-del-microsoft-dragon-copilot)을 평가하고 도입하는 방법을 이해하는 것이 경쟁 우위를 유지하는 데 필수적이 되었다. Andrew Burgess의 저서 "[The Executive Guide to Artificial Intelligence](https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/978-3-319-63820-1.pdf&ved=2ahUKEwjVl8rpr_iLAxUq2QIHHfogB-4QFnoECD4QAQ&usg=AOvVaw2iOpc4o4Y_2QcGB4G1AFQT)"에서 저자는 조직 내에서 인공지능 솔루션을 이해하고 도입하고자 하는 기업 경영진을 위한 종합 가이드를 제공했다.

이 책은 스프링거 인터내셔널 출판사에서 2017년에 출간한 책으로, 기업이 인공지능을 활용하는 방법에 대한 실용적인 개요를 제공합니다. 오늘날에는 무엇이 달라졌나요?

## AI 2025의 현재 투자 동향

AI 환경은 전례 없는 성장을 경험하고 있으며, 기업들은 경쟁력을 유지하기 위해 더 많은 투자를 하고 있습니다.

### 기본 사항:

버지스는 비즈니스 전략과 연계된 명확한 목표를 정의하는 것부터 시작하는 것이 중요하다고 강조했는데, 이 원칙은 오늘날에도 여전히 유효합니다. 이 책에서 그는 AI의 8가지 핵심 역량을 확인했습니다:

1. **이미지 인식**
2. **음성 인식**
3. **검색 및 정보 추출**
4. **클러스터링**
5. **자연어 이해**
6. **최적화**
7. **예측**
8. **이해**(현재)

### 2018년부터 2025년까지 진화:

이 책이 출간된 이후 AI는 신흥 기술에서 주류 기술로 자리 잡았습니다. 버지스가 미래형이라고 생각했던 '이해' 기능은 2018년에는 아직 등장하지 않았던 대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI 기술의 등장으로 상당한 진전을 이루었습니다.

## AI 투자 결정을 위한 전략적 [프레임워크](/ai-synergy-framework-2025-come-rompere-i-silos-dellintelligenza-artificiale-per-massimizzare-il-roi-aziendale)

### 네 가지 필수 질문

AI에 대한 투자를 평가할 때는 이러한 중요한 질문에 집중하는 것이 중요합니다:

1. **비즈니스 문제 정의**
2. **성공 지표**
3. **도입을 위한 요구사항**
4. **리스크 평가**

> **참고: 이 네 가지 질문으로 구성된 프레임워크는 현재의 지식을 바탕으로 한 것이며 Burgess의 저서에 명시적으로 제시되어 있지는 않다.**

## 효과적인 AI 전략 구축

### 채택 프레임워크:

Burgess는 다음을 포함하는 AI 전략 수립을 위한 세부 프레임워크를 제안합니다:

1. **비즈니스 전략과의 정렬** - AI가 기존 비즈니스 목표를 어떻게 지원할 수 있는지 이해하기
2. **AI 목표 이해** - 다음 중 무엇을 원하는지 정의하기:
3.
  - 기존 프로세스 개선
  - 비즈니스 기능 전환
  - 새로운 서비스/제품 창출
4. **AI 성숙도 평가** - 0에서 5까지의 척도로 조직의 현재 성숙도 수준 결정하기:
5.
  - 수작업 처리(레벨 0)
  - [전통적인](/il-roi-ai-misurare-il-vero-valore-delle-soluzioni-intelligenti-2025) IT 자동화(레벨 1)
  - 고립된 기본 자동화(레벨 2)
  - 자동화 도구의 전술적 도입(레벨 3)
  - 다양한 자동화 기술의 전술적 도입(레벨 4)
  - 전략적 엔드투엔드 자동화(레벨 5)
6. **AI 히트맵 작성** - 가장 큰 기회가 있는 영역 파악하기
7. **비즈니스 케이스 개발** - "하드" 및 "소프트" 이점 평가하기
8. **변화 관리** - 조직이 어떻게 적응할지 계획하기
9. **AI 로드맵 개발** - 중장기 계획 수립하기

### 2018년부터 2025년까지 진화:

버지스의 프레임워크는 오늘날에도 놀라울 정도로 여전히 유효하지만 다음과 같은 고려 사항을 보완할 필요가 있습니다:

- AI 윤리 및 규제(EU AI Act 등)
- AI의 환경 지속가능성
- 책임감 있는 AI 전략
- 양자 컴퓨팅과 같은 신흥 기술과의 통합

## AI 투자에 대한 ROI 측정

### 투자 수익률의 결정 요인

Burgess는 '하드'와 '소프트'로 분류되는 다양한 유형의 AI 혜택을 식별합니다:

**하드 베네핏:**

- 비용 절감
- 비용 회피
- 고객 만족도
- 컴플라이언스
- 리스크 완화
- 손실 완화
- 매출 손실 완화
- 매출 창출

**소프트 베네핏:**

- 문화적 변화
- 경쟁 우위
- 헤일로 효과
- 다른 베네핏의 활성화
- 디지털 전환의 가능화

버지스가 이 책을 집필할 당시에는 존재하지 않았던 제너레이티브 AI의 영향을 평가하는 구체적인 프레임워크가 등장하면서 AI ROI 측정이 더욱 정교해졌습니다.

## AI 구현을 위한 기술적 접근 방식

### 솔루션 유형:

버지스는 AI를 구현하기 위한 세 가지 주요 접근 방식을 제시했습니다:

1. **기성 AI 소프트웨어** - 패키지화된 솔루션
2. **AI 플랫폼** - 대형 테크 기업이 제공
3. **맞춤형 AI 개발** - 주문 제작 솔루션

첫 번째 단계로 그는 다음 사항을 고려할 것을 제안했습니다:

- Proof of Concept(PoC)
- 프로토타입
- Minimum Viable Product(MVP)
- Riskiest Assumption Test(RAT)
- 파일럿

### 변경된 사항

2018년부터 우리는 목격했습니다:

- 노코드/로우코드 솔루션을 통한 AI 도구의 [민주화](/ai-invisibile-vs-ai-democratica-la-guerra-silenziosa-che-sta-rivoluzionando-il-business-nel-2025)
- AI 클라우드 플랫폼의 극적인 개선
- 생성형 AI와 GPT, DALL-E 등의 모델 성장
- 데이터 사이언스 프로세스의 일부를 자동화하는 AutoML 솔루션의 증가

## 위험 및 과제에 대한 고려

### 인공 지능의 위험성:

버지스는 AI의 위험성에 대해 한 장 전체를 할애하며 다음과 같이 지적했습니다:

1. **데이터 품질**
2. **투명성 부족** - 알고리즘의 "블랙박스" 특성
3. **의도하지 않은 편향**
4. **AI의 순진함** - 문맥 이해의 한계
5. **AI에 대한 과도한 의존**
6. **잘못된 기술 선택**
7. **악의적 행위**

### 2018년부터 2025년까지 진화:

이 책이 쓰여진 이후

- 알고리즘 편향에 대한 우려가 중요한 문제로 부상(추가 심층 분석 예정)
- 위협 증가에 따라 AI 보안이 핵심 사안이 됨
- AI 규제가 주요 요인으로 부상
- 딥페이크와 생성형 AI 허위정보의 리스크가 중대해짐
- AI의 광범위한 사용에 따라 프라이버시 우려가 증가

## 효과적인 IA 조직 만들기

### 버지스(2018)의 책에서 발췌한 내용입니다:

버지스가 제안했습니다:

- 공급업체 및 파트너와 함께 AI 생태계 구축
- 전담 팀을 갖춘 우수 역량 센터(CoE) 설립
- 최고데이터책임자(CDO) 또는 최고자동화책임자(CAO)와 같은 직책 검토

### 2018년부터 2025년까지 진화:

그 이후로

- 최고AI책임자(CAIO) 직책이 보편화됨
- AI는 이제 CoE에 고립되기보다 조직 전체에 통합되는 경우가 많음
- AI의 민주화로 더 분산된 운영 모델이 등장
- 모든 직원을 위한 AI 리터러시의 중요성이 부각됨

## 결론

### 버지스(2018)의 책에서 발췌한 내용입니다:

Burgess는 결론을 내렸습니다:

- 과대광고를 믿지 말고 실제 비즈니스 문제에 집중할 것
- 가능한 한 빨리 AI 여정을 시작할 것
- AI 이해를 통해 기업을 미래에 대비시킬 것
- 낙관주의와 현실주의 사이의 균형 잡힌 접근을 취할 것

### 2018년부터 2025년까지 진화:

"과대광고를 믿지 말라"는 버지스의 충고는 2025년에도 여전히 유효하며, 특히 제너레이티브 AI를 둘러싼 과도한 과대광고를 고려할 때 더욱 그렇습니다. 그러나 AI 도입 속도가 더욱 중요해지면서 아직 AI 여정을 시작하지 않은 기업은 버지스의 조언에 따라 일찍(2018년에!) 시작한 기업에 비해 상당히 불리한 상황에 처해 있습니다.

2025년의 AI 환경은 2018년에 예측할 수 있었던 것보다 더 복잡하고 성숙하며 비즈니스 전략에 더 통합되어 있지만, 버지스가 설명한 전략적 조정, 가치 창출, 위험 관리의 핵심 원칙은 놀라울 정도로 여전히 유효합니다.