루시드웍스의 최근 보고서에 따르면, 제조 기업들이 생성형 AI 도입을 느리게 진행하고 있습니다. 2,500명 이상의 글로벌 AI 의사결정권자를 대상으로 한 설문조사에 따르면, 2024년에 AI 지출을 늘릴 계획이라고 답한 제조 업계 리더는 2023년 93%에서 58%로 감소했습니다. 이는 주로 AI 응답의 정확성 문제와 데이터 보안 우려 때문입니다. 제조 기업의 44%가 생성형 AI 응답의 정확성을 우려하고 있으며, 일자리 대체를 우려하는 비율은 3%에 불과합니다.
루시드웍스는 보안, 응답 정확도 및 비용에 대한 우려로 인해 많은 기업들이 계획된 AI 이니셔티브를 늦추고 있다고 밝혔습니다. 특히, 보안 우려는 3배, 정확성 우려는 5배, 투명성 문제는 4배로 증가했습니다. 분석가들은 제조 업계의 높은 위험도와 데이터의 독점적 특성으로 인해 AI 도입이 더 신중하게 진행되고 있다고 설명했습니다.
제조 업계는 또한 레거시 시스템의 복잡성과 데이터 품질 문제로 인해 생성형 AI 도입에 어려움을 겪고 있습니다. 제조 기업의 47%는 상용 LLM만 사용하고, 30%는 오픈소스만 사용하는 것으로 나타났습니다. 상용 LLM은 통합 메커니즘과 지속적인 지원을 제공하지만 비용이 높고, 오픈소스 모델은 유연성을 제공하지만 관리에 대한 지식이 필요합니다.
조지 분석가는 상용 솔루션이 빠른 구현을 제공해 가치 실현 시간을 단축시킬 수 있지만, 오픈소스 모델은 맞춤화된 솔루션을 제공한다고 평가했습니다. 이런 선택이 제조 기업의 경쟁력에 큰 영향을 미치며, 각 기업은 비용과 유연성, 지원 등의 요소를 고려해 적합한 모델을 선택하고 있습니다.
제조 기업들은 AI 도입에 있어 비용과 이익 간의 균형을 전략적으로 고려하고 있으며, 보안과 정확성 문제를 해결하기 위해 지속적으로 노력하고 있습니다. 이에 따라 AI 기술이 점차 발전함에 따라 제조업의 생산성과 효율성이 크게 향상될 것으로 기대됩니다.
