기본 콘텐츠로 건너뛰기

[ 2024년 기업의 생성형 AI 현황과 미래 전망 분석] Menlo Ventures의 "2024: The State of Generative AI in the Enterprise" 보고서

 2024년 기업의 생성형 AI 현황과 미래 전망


본 내용은 Menlo Ventures의 "2024: The State of Generative AI in the Enterprise" 보고서를 Claude AI 로 분석 및 재 해석한 자료입니다

(참조: https://menlovc.com/2024-the-state-of-generative-ai-in-the-enterprise/)

목차

서문

1. AI 지출 급증

2. 기업 생성형 AI 주요 활용 사례 도입률

3. 부서별 생성형 AI 투자 현황

4. 생성형 Ai 도구 선택 시 주요 고려 사항

5. 산업별 생성형 Ai 시장 분석

6. Ai 설계 패턴 트렌드 변화

7. 향후 생성형 AI 시장 주요 예측

결론

서문

2024년은 생성형 AI가 기업의 핵심 필수 요소로 자리잡는 결정적인 전환점이 되고 있습니다. 지난 2023년이 실험과 탐색의 시기였다면, 2024년은 본격적인 실행과 가치 창출의 해로 자리매김하고 있습니다. AI 투자 규모가 전년 대비 6배 증가한 138억 달러를 기록하며, 기업들이 실험실 단계를 넘어 실제 비즈니스 현장으로 AI를 이동시키고 있음을 명확히 보여주고 있습니다.

기업들의 AI 도입은 이제 선택이 아닌 필수가 되어가고 있습니다. 조사 대상 기업의 72%가 생성형 AI의 광범위한 도입을 예상하고 있으며, 프로그래머부터 의료 서비스 제공자까지 다양한 전문가들의 일상 업무에 AI가 깊이 통합되고 있습니다. 특히 주목할 만한 점은 기업들이 단순한 비용 절감이나 효율성 향상을 넘어, 비즈니스 모델의 근본적인 혁신을 위한 도구로 AI를 바라보고 있다는 것입니다.

이러한 변화는 투자 구조에서도 확인할 수 있습니다. 전체 AI 투자의 60%가 혁신 예산에서, 40%가 정규 예산에서 조달되고 있으며, 이는 기업들이 AI를 일시적인 트렌드가 아닌 장기적인 전략적 자산으로 인식하고 있음을 보여줍니다. 더불어 산업별로 특화된 AI 솔루션의 등장과 함께, 각 산업의 고유한 요구사항을 반영한 맞춤형 AI 도입이 가속화되고 있습니다.

1. AI 지출 급증

2024년 생성형 AI 기업 투자 현황을 분석한 결과, 전체 투자규모가 2023년 대비 6배 증가한 138억 달러를 기록했으며, 특히 Foundation Models 분야가 65억 달러로 가장 큰 투자 비중을 차지했습니다. 기업들은 기반 기술에 대한 투자와 함께 학습 및 배포(23억 달러), 부서별 AI 솔루션(18억 달러) 등 실제 비즈니스 적용을 위한 투자도 크게 확대했습니다.

산업별로는 헬스케어(5억 달러), 법률(3.5억 달러), 금융 서비스(1억 달러) 순으로 투자가 이루어졌으며, 특히 산업특화 AI 분야가 전년 대비 12배 성장하며 가장 높은 성장률을 기록했습니다. 이는 기업들이 일반적인 AI 도입을 넘어 각 산업과 부서의 특수성을 반영한 맞춤형 AI 솔루션 개발에 주력하고 있음을 보여주며, 실제로 기업의 72%가 향후 AI 도입을 더욱 확대할 계획이라고 응답했습니다.

2. 시장 점유율 변화

  • OpenAI: 50% → 34% (감소)
  • Anthropic: 12% → 24% (증가)
  • Google: 7% → 12% (증가)
  • Meta: 16% (유지)
  • Cohere: 3% (유지)
  • Mistral: 5% (1%p 하락)

2. 기업 생성형 AI 주요 활용 사례 도입률

생성형 AI의 기업 활용 사례를 분석한 결과, 코드 생성이 51%로 가장 높은 도입률을 보이며, 개발자 생산성 향상에 크게 기여하고 있습니다. 그 뒤를 이어 고객 지원 챗봇(31%), 기업 내 검색 및 정보 검색(28%), 데이터 추출 및 변환(27%), 회의 요약(25%) 순으로 높은 도입률을 보이고 있으며, 이는 기업들이 실질적인 업무 효율성 향상과 직접적인 ROI를 창출할 수 있는 영역에 우선적으로 AI를 도입하고 있음을 보여줍니다.

한편, 카피라이팅(21%), 이미지 생성(20%), 코칭(13%), 워크플로우 자동화(10%), 웹 리서치 자동화(9%) 등은 상대적으로 낮은 도입률을 보이고 있습니다. 이는 이러한 영역들이 아직 성숙도가 낮거나, 기업의 핵심 업무 프로세스와의 통합이 덜 이루어졌기 때문으로 분석됩니다. 그러나 이러한 영역들도 AI 기술의 발전과 함께 점차 도입이 확대될 것으로 예상되며, 특히 워크플로우 자동화와 웹 리서치 자동화 분야는 높은 성장 잠재력을 가지고 있는 것으로 평가됩니다.

3. 부서별 생성형 AI 투자 현황

부서별 생성형 AI 투자 현황을 세 가지 주요 그룹으로 나누어 분석하면 다음과 같습니다:

1). 기술 중심 부서 (총 49%):

  • IT 부서: 22% (최대 비중)
  • 제품/개발: 19%
  • 데이터 사이언스: 8% 이 그룹은 AI 기술의 도입과 구현을 주도하며, 전체 투자의 약 절반을 차지합니다.

2). 고객 대면 부서 (총 24%):

  • 고객 지원: 9%
  • 영업: 8%
  • 마케팅: 7% 고객 서비스 향상과 매출 증대를 위한 AI 활용에 초점을 맞추고 있습니다.

3). 지원 부서 (총 23%):

  • 인사: 7%
  • 재무/회계: 7%
  • 디자인: 6%
  • 법무: 3% 업무 효율성 향상과 프로세스 자동화를 위해 AI를 활용하고 있습니다.

이러한 투자 분포는 기업들이 AI를 전사적 차원에서 도입하고 있으며, 특히 기술 개발과 구현을 담당하는 부서들이 선도적 역할을 하고 있음을 보여줍니다. 또한 고객 서비스와 내부 업무 효율화를 위한 AI 활용도 활발히 진행되고 있음을 알 수 있습니다.

4. 생성형 Ai 도구 선택 시 주요 고려 사항

기업들의 생성형 AI 도구 선택 기준을 분석한 결과, 측정 가능한 ROI(30%)와 산업/조직 맞춤화(26%)가 가장 중요한 선택 기준으로 나타났습니다. 이는 기업들이 AI 도입 시 실질적인 비즈니스 가치 창출과 자사의 특수성을 고려한 맞춤형 솔루션을 우선시함을 보여줍니다. 특히 주목할 만한 점은 단순 비용(1%)이 거의 고려사항이 되지 않는다는 것으로, 기업들이 비용보다는 가치 창출에 초점을 맞추고 있음을 시사합니다.

반면, 성능과 정확도(7%), 시스템 통합 용이성(6%), 구매 후 지원 서비스(5%) 등 기술적 고려사항은 상대적으로 낮은 우선순위를 보였습니다. 또한 확장성(2%), 평판/신뢰도(1%), 인력 감축 가능성(1%) 등은 매우 낮은 비중을 차지했는데, 이는 기업들이 AI 도입을 단순한 비용 절감이나 인력 대체 수단이 아닌, 장기적 관점에서의 비즈니스 혁신 도구로 인식하고 있음을 보여줍니다.

1). 주요 선택 기준 분석

핵심 고려사항 (56%)

  • 측정 가능한 ROI: 30%
  • 산업/조직 맞춤화: 26%

기술적 고려사항 (13%)

  • 성능과 정확도: 7%
  • 시스템 통합: 6%

기타 고려사항 (5% 이하)

  • 지원 서비스: 5%
  • 확장성: 2%
  • 기타 요소: 각 1%

2). 주요 특징

  • ROI와 맞춤화가 가장 중요한 선택 기준
  • 비용보다 가치 창출에 초점
  • 기술적 성능은 상대적으로 낮은 우선순위
  • 장기적 가치 창출에 중점

5. 산업별 생성형 Ai 시장 분석

주요 트렌드 분석

  • 산업별 특화 솔루션 증가
  • 각 산업의 고유한 요구사항 반영
  • 규제 및 컴플라이언스 준수
  • 투자 규모와 성장성
  • 헬스케어: 가장 큰 투자 규모
  • 법률: 빠른 성장세
  • 금융: 높은 잠재력
  • 솔루션 특징
  • 업무 자동화 중심
  • 의사결정 지원
  • 생산성 향상

6. Ai 설계 패턴 트렌드 변화

주요 특징

  • RAG의 급격한 성장
  • 기업 데이터 활용 증가
  • 정확성과 신뢰성 향상
  • AI 에이전트의 부상
  • 복잡한 작업 자동화
  • end-to-end 프로세스 처리
  • 기존 방식의 변화
  • 단순 프롬프트 엔지니어링 감소
  • 파인튜닝의 제한적 사용

7. 향후 생성형 AI 시장 주요 예측

1). AI 에이전트가 주도할 차세대 혁신

주요 영향

  • 4천억 달러 규모의 소프트웨어 시장 재편 예상
  • 10조 달러 규모의 미국 서비스 산업에 영향
  • 복잡한 다단계 업무 자동화 실현

새롭게 요구되는 인프라

  • 에이전트 인증 시스템
  • 도구 통합 플랫폼
  • AI 브라우저 프레임워크
  • AI 생성 코드 실행 환경

2). 기존 기업의 몰락과 새로운 기회

주요 사례와 영향

  • Chegg: 시가총액 85% 감소
  • Stack Overflow: 웹 트래픽 50% 감소

위험에 처한 기업군

  • IT 아웃소싱 기업 (예: Cognizant)
  • 레거시 자동화 기업 (예: UiPath)
  • 대형 소프트웨어 기업 (예: Salesforce, Autodesk)

3). AI 인재 부족 현상 심화

주요 현상

  • AI 전문가 수요 급증
  • 기존 고임금 직군 대비 2-3배 프리미엄
  • 도메인 전문성과 AI 역량 결합 필요

예상되는 영향

  • 인재 확보 경쟁 심화
  • 교육/훈련 투자 증가
  • AI 센터 오브 엑셀런스 설립 확대
  • 인재 풀 부족으로 인한 혁신 속도 제한


결론


2024년 기업의 생성형 AI 현황 분석 결과, AI 기술이 실험실을 넘어 실제 비즈니스 가치를 창출하는 단계로 빠르게 진화하고 있음을 확인할 수 있습니다. 특히 RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 도입률이 51%로 증가하고, AI 에이전트가 새롭게 부상하는 등 기술적 성숙도가 높아지고 있습니다. 이러한 변화는 단순한 기술 도입을 넘어 기업의 근본적인 운영 방식과 비즈니스 모델의 변화를 이끌고 있습니다.

그러나 이러한 급속한 발전과 함께 여러 도전 과제들도 대두되고 있습니다. AI 전문 인재의 부족 현상이 심화되고 있으며, 많은 기업들이 아직 조직 전반의 AI 구현에 대한 명확한 비전을 확립하지 못하고 있습니다. 또한, AI 도입 과정에서 발생하는 데이터 프라이버시, 보안, 규제 준수 등의 문제도 해결해야 할 중요한 과제로 남아있습니다.

향후 AI는 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 될 것이며, 이는 기존 시장 질서의 근본적인 재편으로 이어질 것으로 예상됩니다. 특히 AI 에이전트의 부상은 4천억 달러 규모의 소프트웨어 시장과 10조 달러 규모의 서비스 산업에 큰 변화를 가져올 것으로 전망됩니다. 이러한 변화의 물결 속에서 성공적인 디지털 전환을 이루기 위해서는 기업들의 선제적 준비와 함께 장기적 관점의 전략적 접근이 그 어느 때보다 중요해질 것입니다.


위 내용의 PDF 파일 링크


-------------------------------------

Claude AI 글쓰기 (도서):’AI 전환 시대엔 혼자보다 함께, 클로그 AI 글쓰기'

댓글

이 블로그의 인기 게시물

[알아두면 쓸모 있는 구글 문서 팁] 문서 공유시- 사용자 이름 대신에 익명의 동물이 표시 되는 이유와 동물 종류

구글 드라이브에는 다른 유사 서비스에서는 제공하지 않는 구글 만의 유니크한 기능들이 있다 구글 문서를  불특정 다수에게 전체 공개로 공유할 수 있습니다. 불특정인이 구글 문서에 접속한 경우 익명의 동물로 표시됩니다.  ' 웹에 공개' 또는 '링크가 있는 사용자' 공유 설정을 선택하면 인식할 수 없는 이름이나 익명의 동물이 표시될 수 있습니다. 파일에서 인식할 수 없는 이름을 볼 수 있는 몇 가지 이유는 다음과 같습니다. 메일링 리스트와 파일을 공유합니다. Google 계정이 없는 사용자와 파일을 공유하며, 그 사용자가 다른 사용자에게 공유 초대를 전달했습니다. 내 파일을 수정할 수 있는 누군가가 파일을 다른 사용자와 공유했습니다. 다른 사용자가 자신의 Google 계정 이름을 변경했습니다. 공유 설정 페이지에서 해당 사용자 이름 위로 마우스를 이동하여 이메일 주소를 확인하세요. 익명의 동물 다른 사용자에게 개별적으로 보기 또는 수정 권한을 부여하거나 메일링 리스트에 속해 있는 경우에만 사용자 이름이 표시됩니다. 파일 권한을 '링크가 있는 사용자'로 설정하면 파일을 보고 있는 사용자의 이름이 표시되지 않습니다. 대신 다른 사용자가 익명으로 라벨이 지정되어 표시되고 각 익명 사용자는 다양한 익명의 동물로 나열됩니다. 파일 권한을 '링크가 있는 사용자'로 설정했지만 특정 사용자와 파일을 공유하는 경우 파일을 공유한 사용자의 이름이 표시됩니다. 그 외 다른 사용자가 파일을 볼 때는 익명으로 나타납니다. 비공개 파일의 익명 동물 파일 권한을 '링크가 있는 사용자'로 설정한 다음 이를 '특정 사용자'로 변경하면 다음과 같은 경우 여러 익명의 동물이 표시될 수 있습니다. 누군가 파일을 여러 번 여는 경우에는 익명의 동물 목록에서 오래되고 연결이 끊긴 세션을 강제 종료하는 데 조금 시간이 걸릴 수 있습니다. 누군가 온...

[팁] Google Slide 프리젠테이션시 모든 한글폰트가 '굴림체' 로 바뀌는 현상을 해결한 크롬 확장 프로그램 소개

구글 문서도구인 구글 슬라이드를 이용하여 프리젠테이션을 많이 하는 분들을 위한 희소식 현재 구글 슬라이드에서는 슬라이드 편집시 사용한 고유 한글 폰트들은 프리젠테이션 모드로 전환할 경우는 모두 '굴림체' 로 바뀌어 표시가 되는 불편함이 있었습니다. 예). 슬라이드 편집에서 사용한 '궁서체' 한글 폰트는, 프리젠테이션 모드에서는 '굴림체'로 바뀌어 디스플레이됨 예). 슬라이드 편집 모드 - '궁서체' 폰트 사용 프리젠테이션 모드에서 '굴림체' 로 변경됨    따라서, 이러한 현상을 해결하는 크롬 확장 프로그램이 개발 되었습니다.  크롬 확장 프로그램 명 - ShowAsis 입니다. 크 롬 웹스토어 링크 -  https://goo.gl/PVPkZz 이 확장 프로그램을 사용하여 슬라이드 프리젠테이션을 하면, 편집 모드의 폰트 그대로 프리젠테이션시에도 그대로 한글 폰트로 디스플레이 됩니다. 단, 단점은 슬라이드가 애니메이션 슬라이드가 있는 경우는 애니메이션이 동작하지 않습니다. ----------------------- G Suite/Google Apps 전문 블로그 -  charlychoi.blogspot.kr 도서 '기업과 학교를 위한 구글크롬북'

구글 드라이브에서 내 파일이 갑자기 사라졌어요 [알아두면 쓸모 있는 구글 드라이브 팁]

  구글 드라이브에서 고아가 된(정리 되지 않은)  파일들에 대한 현상 및 복원 방법 및 공유 드라이브 활용 목차  배경 내 파일이나 폴더가 사라지고 (삭제된 것은 아님) 찾을 수 없는 현상 고아가 된 파일 (정리가 안된 파일) 을 찾아 내고 복원하는  방법 고아가 된 과정을 추적하는 방법 배경   구글 드라이브의 내 드라이브에서 협업을 위한 협업 폴더를 생성한 후 다른 팀원간들간에 공유하여 작업하는 동안 예기치 못하게 내가 생성한 파일들 또는 폴더가 갑자기 사라지는 현상이 발생 할 수 있습니다. 또한 이를 경험한 사용자들이 많이 있습니다.  내가 파일이나 폴더를 삭제하지 않았는데 불구하고 휴지통에도 없고, 내가 삭제한 기억도 없고, 이러한 현상이 발생할 경우에는 본 벡서서에서 설명하는 해당 폴더나 파일들이 ‘고아 (Orphaned)’ 가 된 상태가 되어있는게 분명합니다.  한글 도움말에는 ‘정리가 되지 않은 파일 (또는 분리가 된 파일)' 이라고 설명되어 있기도 합니다. 고아가 된 파일들은 어떠한 폴더에도 속하여 있지 않고, 내 휴지통에도 존재하지 않는 현상입니다. 그러나, 구글 드라이브에서는 용량을 계속 차지 않고 있는 상태입니다. 간혹 왜? 내가 삭제한 적이 없는데 파일이 없어졌거나 폴더가 보이질 않는 경우 당황하지 않고 이문서를 자세히 참조하면 해답을 찾을 수 있습니다.   내 파일이나 폴더가 사라지고 (삭제된 것은 아님) 찾을 수 없는 현상      1. 내 드라이브에서 Folder A를 생성하고 Folder A 안에 File A 를 생성 합니다. 나중에 File A를 삭제 하고, 그 이후에 Folder A 까지 삭제를 할 수 있습니다. 그후 휴지통에서 File A만 복원을 할 경우 삭제된 File A 를 복원하려고 하는데 File A가 존재하였던 상위 폴더 ‘Folder A’는 이미 삭제된 상태입니다. 이럴때 File A는 ...

[심층 리서치의 시대: Deep Research 활용 가이드 (백서)]

심층 리서치의 시대: Deep Research 활용 가이드 부제: Deep Research 와 Claude 융합 분석 방법 (백서) 정보의 홍수에서 진정한 통찰력을 찾는 방법: Deep Research와 Claude의 만남 혹시 이런 경험 있으신가요? 중요한 주제에 대해 검색을 하면 정보는 넘쳐나지만, 정작 의미 있는 통찰은 찾기 어려운 상황. 수많은 링크를 클릭하고, 여러 글을 읽어도 단편적인 정보만 얻을 뿐, 깊이 있는 이해는 얻지 못하는 답답함 말이죠. 우리가 직면한 정보 시대의 역설 디지털 세상에서 우리는 역설적 상황에 처해 있습니다. 정보는 넘쳐나지만 통찰력은 점점 더 희소해졌죠. 구글 같은 검색 엔진이 무한한 정보에 접근할 수 있게 해주었지만, 그 정보들을 의미 있는 지식으로 바꾸는 부담은 온전히 우리의 몫이 되었습니다. Deep Research와 Claude의 강력한 만남 이런 문제를 해결하기 위해 제가 발견한 혁신적인 방법이 있습니다. 바로 '2단계 심층 분석법'인데요, ChatGPT, Claude, Gemini 같은 생성형 AI와 Perplexity AI 같은 검색 기반 AI의 Deep Research 기능을 첫 단계로 활용하고, 그 다음 Claude의 고급 분석 능력을 통해 더 깊은 통찰력을 얻는 방식입니다. 1단계: Deep Research로 포괄적 정보 수집하기 Deep Research는 일반 검색과는 차원이 다릅니다. 도서관 사서가 관련 책이 있는 서가만 안내한다면, Deep Research는 그 책들을 모두 읽고, 핵심을 추출하여 출처가 검증된 맞춤형 보고서를 작성해주는 연구 조교와 같습니다. (*  Deep Research 이해하기 블로그 참고  **) 효과적인 Deep Research 질문을 위한 세 가지 핵심 프레임워크를 소개합니다: 다층적 질문 구조화 기법 : "[무엇에 대해] + [어느 기간/지역] + [어떤 측면] + [어떤 형태의 분석]" 예: "반도체 산업이 1990년대부터 지...

[2025년 초 AI 생태계 동향 분석]

  2025년 초 AI 생태계 동향 분석 AI 플랫폼 Poe의 사용자 데이터 기반 (2025년 3월 10일)  참조: https://poe.com/ko/blog/report-early-2025-ai-ecosystem-trends   Poe는 100개 이상의 AI 모델을 제공하는 플랫폼으로, 수백만 명의 사용자 데이터를 기반으로 AI 생태계 동향을 분석하고 있습니다. 이 보고서는 2024년 초부터 2025년 초까지의 AI 모델 사용 추세를 보여줍니다. AI 모델 생태계 확장 추이 (2024-2025) 2024년 초2024년 중반2024년 말2025년 초020406080모델 다양성 및 사용량 증가 (%) 카테고리 2024년 초 시장 주도 2025년 초 시장 주도 주요 변화 텍스트 AI GPT-4 (OpenAI) GPT-4o (OpenAI) Anthropic의 점유율 증가, DeepSeek 등장 이미지 AI DALL·E-3 (OpenAI) Imagen3 (Google) 모델 수 3개→25개, 시장 지형 완전 재편 비디오 AI Runway (독점) Veo2 (Google) 8개 이상 공급자로 확대, Google 급부상 텍스트 생성 AI 시장 분석 모델별 점유율 회사별 점유율 OpenAI 38.3%Anthropic 34.2%DeepSeek 7%Google 4%기타 16.5% 주요 발견점 OpenAI와 Anthropic이 텍스트 생성 AI 시장의 약 85%를 차지 2024년 6월 Claude 3.5 Sonnet 출시 이후 Anthropic의 사용량이 급증하여 OpenAI와 경쟁 심화 사용자들은 새로운 모델이 출시되면 빠르게 이전 버전에서 전환 (GPT-4→GPT-4o, Claude-3→Claude 3.5) DeepSeek-R1 및 -V3는 2024년 12월부터 7%의 점유율을 확보, 기존 오픈소스 모델보다 강세 Google의 Gemini 계열은 2024년 10월까지 성장했으나 이후 하락세 이미지 생성 AI 시장 분석 모델별 점유율 회사/그룹별 점...