Downcodes의 편집자는 미국 기업의 AI 적용 현황에 대한 심층 분석 보고서를 제공합니다. 이 보고서는 Menlo Ventures가 2024년 9월부터 10월까지 IT 의사 결정자 600명을 대상으로 실시한 설문조사를 기반으로 하며, 미국 기업이 직면한 AI 투자, 애플리케이션 시나리오, 기술 선택 및 과제에 대한 최신 동향을 보여줍니다. 데이터에 따르면 2024년에는 AI 투자가 폭발적으로 성장할 것으로 예상되지만, 동시에 많은 기업은 여전히 AI 전략의 모범 사례를 탐색하고 있으며 이는 AI 분야 기업의 향후 발전에 기회와 도전을 가져옵니다.
새로운 조사에 따르면 점점 더 많은 미국 기업이 인공 지능(AI) 테스트에서 완전한 구현으로 전환하고 있는 것으로 나타났습니다. 미국 벤처 캐피털 회사인 Menlo Ventures가 2024년 9월부터 10월까지 IT 의사 결정자 600명을 대상으로 실시한 설문 조사에 따르면 미국의 AI 투자는 2023년에 총 23억 달러에 달할 것이며, 2024년에는 이 숫자가 6배인 138억 달러로 급증할 것으로 나타났습니다. 배 증가.
설문조사 응답자는 모두 직원 50인 이상 기업 출신으로, 그 결과 AI는 단순한 실험 도구가 아닌 점차 기업의 핵심 기술로 자리잡고 있는 것으로 나타났다. IT 의사결정자의 약 72%는 AI 도구가 운영에서 더욱 보편화될 것으로 예상합니다. 그러나 상당한 투자 증가에도 불구하고 많은 기업은 여전히 AI 전략을 모색하고 있으며, IT 리더의 3분의 1 이상이 조직에서 AI를 효과적으로 사용하는 방법에 대한 명확한 계획이 아직 부족하다고 답했습니다. 이는 많은 기업이 여전히 AI를 활용하지 못하고 있음을 나타냅니다. 기술 도입 초기 단계.
자금 출처 측면에서 AI 프로젝트의 자금 조달 채널이 변화하고 있습니다. 현재 AI 지출의 60%는 여전히 혁신 예산에서 나오지만, 지출의 40%가 일반 운영 예산으로 전환되어 AI가 점차 표준 비즈니스 도구가 되고 있음을 나타냅니다. IT 부서는 AI 지출에서 22%로 가장 큰 비중을 차지하고, 제품 및 엔지니어링 팀이 19%로 그 뒤를 따릅니다. 고객지원, 영업, 마케팅 부서도 AI 도구를 더 많이 사용하기 시작했지만 상대적으로 적은 비용을 지출했으며, 법무 부서는 AI 지출의 3%만 차지합니다.
현재 기업이 AI를 가장 광범위하게 적용하는 분야는 코드 생성으로 51%를 차지합니다. 지원 챗봇과 기업 검색 도구는 각각 31%와 28%로 근소한 차이로 뒤를 이었고, 약 24%의 기업이 AI를 사용하여 회의 요약을 생성합니다. 이제 대부분의 조직은 단일 공급업체에 의존하기보다는 여러 AI 모델을 사용합니다. OpenAI의 기업 시장 점유율은 50%에서 34%로 감소한 반면 Anthropic은 시장 점유율의 상당 부분을 얻었습니다.
AI 시스템을 선택할 때 의사결정자의 1%만이 비용을 주요 관심사로 고려합니다. 그들은 측정 가능한 수익(30%)과 특정 산업이나 회사에 대한 도구의 적응성(26%)에 더 관심을 갖고 있습니다. 그러나 많은 조직에서는 기술 통합 및 지원 요구 사항을 과소평가하여 AI 프로젝트가 실패하는 경우가 많습니다. 주요 원인으로는 예상치 못한 구현 비용(26%), 데이터 개인 정보 보호 문제(21%), 실망스러운 결과(18%) 등이 있습니다.
조사에 따르면 기업 환경에서 검색 증강 생성(RAG) 기술 사용이 지난해 31%에서 2024년 51%로 크게 증가했다. 동시에 기업은 AI 전용 벡터 데이터베이스가 점차 기존 시스템을 대체하면서 데이터베이스 선택도 바뀌었습니다.
가장 밝은 부분:
AI 투자는 2024년에 138억 달러로 급증하고 기업은 빠르게 전체 구현으로 전환합니다.
1/3 이상의 기업은 여전히 AI 사용에 대한 명확한 계획이 부족하며, 많은 기업이 아직 탐색 단계에 있습니다.
코드 생성은 AI 적용의 주요 영역이며 기업은 단일 공급업체가 아닌 여러 AI 모델을 선택합니다.
전체적으로 미국 기업의 AI 투자와 적용이 가속화되고 있지만 과제는 여전히 남아 있다. 기업이 AI 시대에 성공하려면 명확한 AI 전략을 수립하고, 측정 가능한 수익에 초점을 맞추고, 기술 통합, 데이터 개인정보 보호 등의 문제를 적절하게 처리해야 합니다. 본 보고서가 기업에 유용한 참고자료가 되기를 바랍니다.