2023년에 생성AI는 클라우드 제공 업체와 그래픽 프로세서 제조 업체들에게 제한된 수익만 창출했다. 하지만 2024년은 주요 기술 기업과 다양한 스타트업 모두에 의해 점점 더 많은 서비스가 판매되면서 생성AI의 수익화가 기하급수적으로 증가하는 시작점이 될 것이라는 전망이 제기됐다.

유럽의 기술 업체인 소프라 스테리아 그룹(Sopra Steria Group)의 컨설팅 부문인 소프라 스테리아 넥스트(Sopra Steria Next)는 최근 연구 보고서를 통해, 2023년 약 80억 달러 규모였던 생성AI 시장은 연간 65%씩 기하급수적으로 성장해 2028년에는 1000억 달러 이상의 규모를 형성할 것으로 예상했다.

확장을 눈앞에 둔 기술

소프라 스테리아 넥스트의 조사에 따르면, 생성AI 시장에서 이러한 상업적 도약은 특히 생성AI의 사용을 통제하는 정책과 지침의 도입, 주요 일반 AI 모델 간의 경쟁 심화, 다양한 사용 사례를 대상으로 하는 애플리케이션의 확산을 가능하게 하는 전문 대형 언어 모델(LLM)의 증가 등에서 비롯될 수 있다.

보고서는 또한 관리자와 직원이 이 새로운 도구에 익숙해질 수 있도록 생성AI 애플리케이션을 점진적으로 구현하고, 생성AI 사용에 대한 지침과 정책을 포함할 수 있도록 운영 방법과 데이터 관리 기술을 현대화하라고 권고하고 있다.

소프라 스테리아 넥스트는 향후 36개월간 생성AI의 발전 방향을 3단계로 예측했다.

인간에 의해 강화된 생성AI

향후 18개월 동안 소프트웨어 개발 업체와 기술 파트너가 제공하는 생성AI 솔루션이 주로 사용되며, 사용자를 위한 지원 및 서비스에 초점이 맞춰질 것이다. 소프라 스테리아 넥스트는 생성AI를 적용할 수 있는 고도로 성숙한 네 가지 영역으로 디지털 마케팅, 소프트웨어 개발, 고객 서비스, 지식 관리를 꼽았다.

독점 데이터를 통한 맞춤형 생성AI

다음 18개월 동안은 생성AI의 대규모 구축이 진행될 것이다. 여기에는 기존 예측 인공지능 애플리케이션을 확장하고 개선하는 새로운 생성AI 애플리케이션이 포함된다. 기업이 대량의 독점 데이터를 보유하고 있는 경우 스타트업이 개선하거나 맞춤화한 애플리케이션을 통해 기업별 사용 사례도 등장하기 시작할 것이다. 이 두번째 단계에서는 기업이 생성AI 기술과 인프라에 대한 투자를 실질적으로 늘릴 것이다.

코어에 적용된 생성AI

향후 3~4년 안에 생성AI는 최적화된 일반 멀티모달 모델과 전문 모델을 결합해 오류와 환각의 위험을 크게 줄이고, 사실상 감독이 필요 없는 비즈니스 프로세스에 적용할 준비가 돼 자동화의 새로운 물결을 일으킬 것이다. 그 후 생성AI는 ‘코어에 적용된 생성AI’ 단계에 진입할 것이다.

소프라 스테리아 넥스트는 또한 2028년까지 생성AI를 활용하는 주요 사업 분야는 금융 서비스(25~30%), 헬스케어(15~20%), 소비재 및 소매(15~20%), 미디어 및 엔터테인먼트(10~15%)가 될 것이라고 예상했다.

또한 2028년까지 사용자 수가 시나리오에 따라 4억~6억 명으로 증가하고 유료 사용자 비율이 15%에서 약 50%로 증가할 것으로 예측했다. 특정 사용 사례를 위해 설계된 생성AI 애플리케이션의 폭발적인 증가로 인해 일일 사용은 6배 증가할 것으로 예상된다. 즉, 2028년까지 생성AI 애플리케이션을 사용하는 데에 하루 30~60분을 소비하게 될 것이며, 유료 사용자당 평균 수익은 월 30~40달러가 될 것이다.

인간에 의해 증강되는 생성AI

소프라 스테리아 넥스트의 연구에 따르면, 4가지 우선 분야에 생성AI를 대규모로 구축할 경우 향후 3년 동안 7~10% 정도의 효율성이 향상될 것으로 보인다.

고객 서비스 분야에서는 다양한 데이터 소스를 실시간으로 동화해 자연어로 추천하는 능력을 갖춘 생성AI가 새로운 경쟁력을 제공한다. 초기 출시에서는 공감하는 가상 비서와 고객 문의 시 컨택센터의 효율성 향상, 서비스 요청을 판매로 전환하기 위해 사전에 리바운드하는 능력 덕분에 셀프 서비스 비율이 크게 향상됐다.

디지털 마케팅에서 생성AI는 모든 종류의 데이터를 수집하는 능력을 통해 브랜드를 고객에게 더 가깝게 만들어 참여도와 전환율을 높이고 생산성을 크게 향상시킨다. 이는 각 미디어 유형에 맞춰 더 개인화된 콘텐츠 초안을 준비하고, 잠재 고객을 더욱 세분화하고, 검색 엔진에서 키워드 전략을 개선하는 생성AI의 능력 덕분에 가능한 것이다.

소프트웨어 엔지니어링에서 생성AI는 소프트웨어 개발 수명 주기의 다양한 단계, 특히 개발 수준에서 새로운 코드 생성과 검토를 지원하고, 오류 감지와 개선 제안 및 리팩토링을 통해 기존 코드를 개선하며, 테스트를 최적화하고, 공감 능력을 통해 셀프 서비스 수준을 새로운 최고 수준으로 끌어올리며, 고객 피드백과 고객 사용 분석 및 내부 브레인스토밍을 최적화해 요구 사항 표현을 공식화함으로써 사용자 지원을 개선한다.

지식 관리에서 생성AI는 지식 기반의 생성과 접근성에 혁명을 일으키고 있다. 예를 들어, 국제 법률 회사의 경우 생성AI를 기반으로 일련의 도구를 개발해 모든 직원이 과거 법률 상담에 더 쉽고 효율적으로 액세스하고, 문서를 익명화해 정보를 더 쉽게 통합하며, 간단한 상담을 위해 초안을 작성하고, 각 사건 파일에 포함된 다양한 문서를 요약∙분류할 수 있게 됐다.

소프라 스테리아 넥스트는 생성AI 기술을 점진적으로 구현하고, 사전 대응성과 제어 사이의 올바른 균형을 맞추며, 관련된 기술과 규제 및 인간을 조정하는 것이 중요하다고 강조했다. 모두가 ‘AI로 증강된 인간’에 대해 이야기하고 있지만, 생성AI도 ‘인간에 의해 증강’되어야 한다는 것이다.