제조업체 직면한 현실: AI 도입 여전히 지연

최근 설문조사에서 다양한 산업 전반에 AI가 충분히 빠르게 구현되지 않고 있다는 좌절감이 커지고 있음이 드러났습니다.

모든 산업은 인공지능과 관련해 저마다의 이야기를 가지고 있습니다. 소매업체에게는 고객 서비스에 대한 더 큰 통찰을 의미합니다. 운송 회사에게는 자율주행차를 의미합니다. 의료 제공자에게는 더 빠르고 정확한 진단을 의미합니다.

KPMG가 발표한 751명 임원 설문조사에서도 기술, 소매, 금융 서비스, 의료, 운송 기업 임원 대다수가 AI를 추진 중이며 결과에 만족하는 것으로 나타났습니다.

참고: AI가 인더스트리 4.0을 수익성 있게 만드는 방법

KPMG는 설명할 수 없이 제조 부문을 제외시켰는데, 이는 아마도 AI 기술의 최대 소비자일 것입니다. 그리고 많은 제조업체들이 AI 투자의 방향을 재고하거나 재평가하고 있는 것으로 보입니다.

플루토시프트(Plutoshift)가 발표한 250개 제조 기업 설문조사가 제조 부문 내 AI 도입에 대한 빛을 비춥니다. 설문조사에 따르면 그들은 AI 솔루션 구현의 가치를 보지만, 많은 기업이 명확한 결과를 내는 데 어려움을 겪고 있으며 전략을 재평가하고 있습니다. 3분의 2에 가까운 61%가 AI 프로젝트 구현 방식을 재평가해야 한다고 보고했습니다. 이 시점에서 AI 구현을 완료해 예상 결과를 제공하는 단계에 도달했다고 말할 수 있는 기업은 단 17%에 불과합니다.

이러한 AI 프로젝트 재고의 배경은 무엇일까요? 주된 이유는 AI를 지원하는 데 필요한 데이터 인프라 부족입니다. 응답자의 84%가 자사가 데이터 인텔리전스에 기반해 자동으로 지속적으로 행동할 수 없다고 말했습니다. "데이터 인텔리전스 여정에서 기업은 데이터 수집 센서를 설치하지 않은 상태에서부터 데이터에서 직접 실행 가능한 통찰을 추출할 수 있는 상태까지 어디에든 위치할 수 있습니다."라고 보고서는 말합니다. "데이터 인텔리전스를 보유하고 이를 자동으로 지속적으로 실행할 수 있는 기업은 극소수에 불과합니다."

대다수 제조업체(72%)는 AI 혜택을 누리는 데 필요한 기술/데이터 수집 인프라 구축에 예상보다 더 많은 시간이 걸렸다고 말했습니다.

기술 인프라가 준비되지 않았고, 조직도 준비되지 않았습니다. 제조 임원의 최소 62%가 내부 동의와 AI 구현 의지를 확보하는 데 예상보다 더 많은 시간이 걸렸다고 표시했습니다. 또 다른 60%는 자사가 AI 구현을 위한 집중적이고 실용적인 전략에 대한 합의에 도달하는 데 어려움을 겪었다고 말했습니다.

실시간 실행 가능한 데이터와 통찰에 대한 접근은 제조 AI 노력의 핵심입니다. 또한 보고서 저자들은 "AI 시스템이 각 운영자가 행동할 수 있도록 권한을 부여하는 것이 중요합니다. 제조 기업은 모든 산업 워크플로에 대한 자동화된 성과 모니터링으로 운영자와 팀에 권한을 부여하는 AI를 활용할 기회가 있습니다. 제조 분야에서 구체적으로 AI는 자원 소비를 줄이고 운영 비용을 절감함으로써 ROI를 높이는 데 도움을 줄 수 있습니다."라고 말합니다.