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[AI가 혁신에 미치는 영향: 2025년 혁신 지표 보고서의 주요 통찰력] 2025 국제혁신지표(IIB)의 조사 결과에 대해 자세히 알아보고 기업이 AI를 활용하여 성장을 촉진하고 R&D 프로세스를 최적화하며 점점 경쟁이 심화되는 시장에서 장벽을 극복하는 방법을 자세히 설명한다.

https://www.unite.ai/ais-impact-on-innovation-key-insights-from-the-2025-innovation-barometer-report/

운영자 | 기사입력 2024/10/02 [00:00]

[AI가 혁신에 미치는 영향: 2025년 혁신 지표 보고서의 주요 통찰력] 2025 국제혁신지표(IIB)의 조사 결과에 대해 자세히 알아보고 기업이 AI를 활용하여 성장을 촉진하고 R&D 프로세스를 최적화하며 점점 경쟁이 심화되는 시장에서 장벽을 극복하는 방법을 자세히 설명한다.

https://www.unite.ai/ais-impact-on-innovation-key-insights-from-the-2025-innovation-barometer-report/

운영자 | 입력 : 2024/10/02 [00:00]

 

AI가 혁신에 미치는 영향: 2025년 혁신 지표 보고서의 주요 통찰력

 

인공지능(AI)은 산업 전반에 걸쳐 혁신의 지형을 빠르게 바꾸고 있다전 세계 기업이 경쟁력을 유지하기 위해 노력함에 따라 AI는 연구 개발(R&D) 프로세스에서 점점 더 중요한 도구로 인식되고 있다. 2025 국제혁신지표(IIB)에 따르면 AI는 새로운 기술에서 전 세계 혁신 전략의 근본적인 부분이 되었다.

 

혁신 예산에서 AI의 중요성 증가

AI는 더 이상 선택적인 투자가 아니다앞서 나가려는 기업에게 AI는 필수 요소가 되어가고 있다. IIB는 현재 기업의 무려 86% R&D 예산의 일부를 AI 개발에 할당하고 있다고 밝혔다이는 R&D뿐만 아니라 전체 비즈니스 모델을 변화시킬 수 있는 AI의 잠재력에 대한 광범위한 인식을 반영하여 이전 연도에 비해 AI 채택이 크게 증가했음을 나타낸다.

 

대부분의 기업( 65%)은 혁신 예산의 20% 미만을 AI에 할당하며가장 일반적인 범위는 6%~10%이다대기업의 경우 AI에 대한 의지가 더욱 뚜렷하다이러한 조직은 여러 부서에서 효율성을 극대화하고 대규모로 생산성 향상을 달성해야 하는 필요성에 따라 AI 관련 R&D에 훨씬 더 많은 비용을 지출하는 경향이 있다대기업은 특정 요구 사항에 맞게 AI 솔루션을 맞춤화하는 데 투자할 수 있는 자본을 보유하고 있지만소규모 기업은 이를 감당하기 어려운 경우가 많다.

 

하지만 중소기업도 뒤처지지 않는다. IIB에 따르면 AI 예산이 전혀 없는 기업은 5%에 불과하며이는 소규모 기업도 AI의 가치를 인식하고 있음을 나타낸다. AI 구현은 역사적으로 많은 소규모 기업에서 비용이 많이 들지 않았지만, AI 기술의 비용 하락으로 인해 AI 구현에 대한 접근성이 점점 높아지고 있다이제 많은 기업이 기본적인 자동화와 데이터 분석부터 시작하여 점진적으로 투자를 확대하면서 AI를 점진적으로 도입할 수 있다. AI 비용 감소와 AI 도입에 미치는 영향에 대해 자세히 알아본다.

 

산업 전반에 걸친 AI 채택부문별 동향

AI가 혁신에 미치는 영향은 분야마다 크게 다르다기술과 금융이 선두를 달리고 있으며두 산업 모두 특히 높은 수준의 AI 통합을 보이고 있다이는 놀라운 일이 아니다이러한 부문은 데이터 중심이며방대한 양의 정보를 처리하고 프로세스를 자동화하며 결과를 예측하는 AI의 능력이 자연스럽게 적합하다.

 

제약과 의료 분야에서도 AI 채택이 급격히 증가했다이러한 분야에서 AI는 신약 발견을 가속화하고 임상 시험을 최적화하며 의학을 개인화하는 데 사용된다의료 부문은 환자 정보의 방대한 데이터 세트를 분석하고패턴을 식별하고인간 연구원이 발견하는 데 수년이 걸릴 수 있는 통찰력을 생성하는 AI의 기능을 활용한다.

 

반면건설 및 토목공학과 같은 분야는 AI 통합에 더 많은 장벽에 직면해 있다이러한 업계에서는 많은 작업이 수동으로 이루어지기 때문에 AI 기반 프로세스를 구현하기가 어렵다그럼에도 불구하고 자동화와 데이터 분석을 통해 측정 가능한 개선을 제공할 수 있는 프로젝트 관리예측 유지 관리빌딩 정보 모델링(BIM) AI를 통합하려는 노력이 진행 중이다.

 

R&D 프로세스 향상을 위한 도구로서의 AI

R&D에서 AI의 가장 영향력 있는 용도 중 하나는 대량의 데이터를 빠르고 정확하게 처리하는 능력이다. IIB에 따르면 기업의 53% AI를 사용하여 R&D 워크플로우 내에서 데이터를 분석한다고 보고했다데이터 분석은 추세를 파악하고제품을 최적화하고미래 시장 요구를 예측하는 데 필수적이다. AI는 인간의 능력을 훨씬 뛰어넘는 속도로 데이터를 처리할 수 있으므로 R&D 팀이 전략적 의사 결정과 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있다.

 

AI가 크게 발전하고 있는 또 다른 영역인 예측 분석은 IIB 조사에 참여한 기업 중 43%가 사용하고 있다이 기능을 통해 기업은 시장 동향고객 행동은 물론 신제품의 성공까지 예측할 수 있다. AI 모델은 과거 데이터를 분석하고 결과를 예측하여 제품 개발 및 리소스 할당을 안내하는 귀중한 통찰력을 제공할 수 있다.

 

더욱이 AI는 보다 창의적인 작업에 활용되고 있다일부 기업은 새로운 아이디어를 생성하고 프로토타입을 시뮬레이션하며 일상적인 관리 작업을 자동화하기 위한 맞춤형 AI 도구를 개발했다예를 들어제조 기업은 AI를 사용하여 제품 설계 및 테스트 단계를 간소화하고 새로운 혁신의 출시 기간을 단축한다.

 

실제로 실제 프로토타입 없이도 시뮬레이션을 실행하고 실시간 테스트를 수행할 수 있는 AI의 능력은 프로토타입 제작 비용이 엄청나게 높을 수 있는 자동차 및 항공우주와 같은 산업에 혁명을 일으키고 있다. AI를 사용하여 다양한 조건과 변수를 시뮬레이션함으로써 기업은 제품 개발 주기의 정확성과 효율성을 향상시키면서 수백만 달러를 절약할 수 있다.

 

AI 기반 팀으로의 전환

AI R&D에 통합하면 기업의 혁신 방식만 바뀌는 것이 아니라 혁신 팀의 구조 자체가 바뀌고 있다. IIB에 따르면 기업의 85% AI 도구가 R&D 팀에 영향을 미치고 있다고 말한다이러한 변화는 절반 이상이 AI를 효과적으로 통합하기 위해 이미 팀을 재구성한 대규모 조직에서 가장 두드러진다.

 

AI를 사용하면 팀은 데이터 입력 및 관리 작업과 같이 시간이 많이 걸리고 반복적인 작업을 자동화하여 인재가 보다 전략적인 이니셔티브에 집중할 수 있다대규모 데이터 세트를 신속하게 처리하고 분석하는 AI의 역량은 팀이 더 적은 인력으로 작업하면서 결과를 유지하거나 늘릴 수 있음을 의미한다.

 

AI는 또한 기업 내 부서 간 협업을 촉진하고 있다. AI 도구가 부서 간 격차를 해소함에 따라 R&D 팀은 이제 마케팅재무운영과 더욱 긴밀하게 협력할 수 있다예를 들어고객 선호도와 시장 동향에 대한 AI에서 생성된 통찰력은 제품 개발을 보다 광범위한 비즈니스 전략에 맞추는 데 도움이 될 수 있다.

 

AI 도구가 더욱 정교해지고 접근 가능해짐에 따라 AI 중심 팀으로의 이러한 전환은 가속화될 것으로 예상된다기업이 AI를 혁신 프로세스에 지속적으로 통합함에 따라 AI 시스템과 함께 작업할 수 있는 숙련된 전문가에 대한 수요가 증가하고 있다이로 인해 직원들이 AI의 가치를 극대화할 수 있도록 교육 및 기술 향상에 더 중점을 두게 되었다.

 

AI 채택의 기회와 과제

혁신에 AI가 널리 채택되면서 수많은 기회가 창출되고 있지만 기업이 신중하게 탐색해야 하는 과제도 제시된다기회 측면에서 AI는 특히 금융제약제조 등 데이터 분석에 의존하는 산업에서 비교할 수 없는 효율성 향상을 제공한다. AI는 데이터 기반 통찰력을 제공함으로써 신제품을 시장에 출시하는 데 걸리는 시간을 단축하고운영 비용을 낮추며의사 결정 능력을 향상시킬 수 있다.

 

그러나 IIB는 기업이 AI를 채택할 때 관리해야 하는 몇 가지 위험을 강조한다가장 두드러진 우려 중 하나는 지적 재산(IP) 도난 가능성이다. ChatGPT와 같은 공용 AI 플랫폼은 과거 데이터를 기반으로 구축되었으며 이러한 도구를 사용하면 민감하거나 독점 정보가 노출될 위험이 있다기업은 특히 R&D 및 제품 개발과 관련하여 공공 AI 시스템에 입력하는 데이터 유형에 주의해야 한다.

 

이러한 위험을 완화하기 위해 기업은 특정 요구 사항에 맞춰 폐쇄형 생태계 내에서 유지되는 맞춤형 AI 시스템을 점점 더 개발하고 있다. AI 인프라를 제어함으로써 기업은 AI의 기능을 활용하는 동시에 IP를 보호할 수 있다.

 

IIB가 강조한 또 다른 과제는 AI 구현의 초기 비용이다. AI는 장기적인 비용 절감을 제공하지만 기술인프라 및 교육에 대한 초기 투자는 상당할 수 있다이는 복잡한 AI 시스템을 개발하거나 통합할 재정 자원이 부족한 소규모 회사의 경우 특히 어렵다그럼에도 불구하고 대부분의 기업에서는 생산성 향상혁신 주기 단축 등 AI 도입으로 얻을 수 있는 장기적인 이점이 초기 비용보다 더 크다.

 

AI의 혁신 미래앞으로 나아갈 길

혁신 분야에서 AI의 미래는 잠재력으로 가득 차 있다. AI 시스템이 더욱 발전함에 따라 R&D 프로세스에서 AI 시스템의 역할이 확대될 가능성이 높다. IIB AI가 신제품 아이디어 생성새로운 연구 기회 식별 등 보다 창의적인 작업에 점점 더 많이 사용될 것이라고 예측한다기업들이 데이터 기반 의사결정의 가치를 인식함에 따라 예측 분석 및 데이터 분석에 AI를 사용하는 것은 계속해서 증가할 것으로 예상된다.

 

특히 관심을 끄는 분야 중 하나는 과거 데이터 분석뿐 아니라 미래 예측을 바탕으로 새로운 인사이트를 생성할 수 있는 AI의 개발이다이는 AI가 임상 시험에 들어가기 전에 신약의 효과를 예측할 수 있는 제약이나 AI가 잠재적인 공급망 중단을 예측하고 이에 따라 생산 일정을 조정할 수 있는 제조와 같은 산업에 혁명을 일으킬 수 있다.

 

이러한 흥미로운 발전에도 불구하고 기업은 AI의 윤리적 영향을 염두에 두어야 한다. AI 도구가 의사결정 프로세스에 더욱 통합됨에 따라 기업은 AI 사용이 투명하고 책임감 있고 광범위한 사회적 가치에 부합하는지 확인해야 한다. AI 알고리즘의 편견 및 일자리 대체 가능성과 같은 문제는 AI가 계속 발전함에 따라 해결해야 할 지속적인 우려 사항이다.

 

결론

2025년 국제 혁신 지표(International Innovation Barometer)의 조사 결과에 따르면 AI는 더 이상 미래를 위한 단순한 도구가 아니다이미 오늘날 기업이 혁신하는 방식을 변화시키고 있다일상적인 작업 자동화부터 전례 없는 속도로 데이터 분석에 이르기까지 AI는 기업이 효율성을 높이고 비용을 절감하며 R&D 노력을 가속화하도록 돕는다.

 

AI가 계속 발전함에 따라 혁신 프로세스에서 AI의 역할은 더욱 커질 것이다이제 AI에 투자하는 기업은 R&D 성과를 향상시킬 뿐만 아니라 기술 발전의 최전선에 위치함으로써 경쟁 우위를 확보할 수 있다그러나 지적 재산에 대한 위험높은 구현 비용 등 AI와 관련된 과제는 신중하게 관리되어야 한다.

 

앞으로 몇 년 동안 AI를 혁신 전략에 성공적으로 통합하는 기업은 이 강력한 기술의 기회와 과제를 모두 인식하는 기업이 될 것이다. AI가 혁신의 미래를 형성할 준비가 되어 있는 가운데지금이 AI를 수용할 때이다.

 

 

 

 
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