KPMG:산업 제조에서 AI의 가치 실현

COVID-19 속에서 디지털 트랜스포메이션 경쟁에 따라 산업 제조는 'AI-whiplash'에 직면해 있습니까? KPMG의 최신 보고서는 이를 분석합니다.

코로나19가 발생한 후 며칠 만에 전 세계가 뒤집어졌습니다. 대유행의 영향을 퇴치하고 많은 기업이 인공 지능(AI)을 활용하는 디지털 혁신에 대한 '다소 정상적인' 운영을 유지하기 위해 노력했습니다.

초기 발병 후 1년이 넘는 기간 동안 회사들은 천천히 '평소의 비즈니스'로 돌아가고 있습니다. 그러나 많은 조직(KPMG에 따르면)은 'COVID로 인한 AI 채찍질'을 겪고 있는 것으로 보입니다. 설문에 응한 임원의 44%가 "AI 도입으로 인해 전체 산업이 너무 빠르게 변화할 수 있다고 우려"하는 반면, KPMG는 85%가 "자신의 조직이 훨씬 더 빨리 움직이기를 바란다"고 보고했습니다.

이 외에도 많은 사람들이 AI와 관련하여 갈등에 직면하고 있으며 "10명 중 8명은 조직에서 AI가 기능하고 있다고 말합니다", 대다수는 "약속된 것 이상의 가치를 제공하고 있다고 말합니다", 74%는 "그렇다고 믿습니다. 기업을 돕기 위해 AI를 사용하는 것은 여전히 ​​현실보다 과장된 것입니다.”

제조 분야에서 AI를 위한 모멘텀 구축 

KPMG는 "AI는 더 이상 미래의 기술이 아닙니다. COVID-19 이후 조직은 AI와 같은 디지털 기술로 전환하여 "새로운 문제를 해결하고 고객에게 안전하고 효과적으로 서비스를 제공"했습니다. KPMG의 보고서 'AI 세계에서 성공:7개 핵심 산업 전반에 걸친 AI의 가치 실현' 보고서에 따르면 산업 제조 업계의 기업 중 72%가 팬데믹에 대응하여 AI 도입을 서두르고 있다고 밝혔습니다.

조직은 여러 가지 이유로 AI의 기능을 활용하고 있습니다.

• 고객에 대한 보다 빠르고 정확한 응답
• 자동화된 백오피스 프로세스
• 제품, 서비스 및 시스템의 잠재적인 결함을 식별하고 해결하기 위해
• 오류 감소
• 데이터 기록 보관
• 개선된 운영 효율성

이 사용 사례 목록이 계속 증가함에 따라 대부분의 경영진은 AI에 대한 투자가 성과를 거두고 있다고 생각하며, 산업 제조업체의 93%는 AI가 COVID-19 발병 기간 동안 도움이 되었다고 말했습니다.

AI 채택이 예상보다 빠르게 진행되고 있다는 우려로 돌아가보면, 이러한 우려는 경영진의 55%가 그 속도가 너무 빠르다고 느끼는 산업 제조에서 특히 두드러집니다.

KPMG는 이러한 우려가 기술이 얼마나 새로운지, 그리고 확립된 법적 및 규제 프레임워크가 부족하기 때문에 발생할 수 있다고 말합니다.

KPMG의 디지털 솔루션 아키텍처 책임자인 Swami Chandrasekaran은 "AI의 윤리, 거버넌스 및 규정에 대해 많은 논쟁이 있습니다. “많은 비즈니스 리더는 확장 가능하고 지속적인 방식으로 AI를 제어하고 통제하기 위해 조직이 무엇을 하고 있는지 또는 앞으로 어떤 새로운 정부 규정이 있을 수 있는지에 대해 명확한 시각을 갖고 있지 않습니다. 데이터를 포함하여 AI를 제어, 모니터링 및 통제하려면 지속적인 연습이 필요합니다. 새로운 작업 및 운영 방식에 포함되어야 합니다."

성공을 위한 도전

많은 경영진은 AI가 조직에 가치를 더하고 있다고 생각하지만 우려가 적지 않다는 것은 분명합니다. KPMG는 인재, 기술, 전략 및 위험 관리라는 4가지 핵심 도전 영역을 식별합니다.

• 제조업의 97%는 직원이 기술과 관련하여 AI 도입에 대해 최소한 어느 정도 준비가 되어 있다고 생각하지만 직원이 매우 준비되어 있다고 답한 사람은 23%에 불과합니다.
• 69%의 경영진이 진화하는 AI 환경을 따라가기가 어렵다는 데 동의했으며 67%는 조직에 가장 적합한 AI 기술을 선택하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
• KPMG에서 설문 조사한 7개 산업 중 6개 산업이 AI 도입과 관련된 가장 일반적인 위험으로 사이버 보안 침해를 식별했으며 그 다음으로 개인 정보 침해가 뒤따랐습니다.
• 조사한 7개 산업 중 산업 제조업체가 AI에 대한 윤리 정책을 가장 빨리 채택했습니다(89%). 

제조 분야에서 AI의 미래

KPMG가 업계에 가장 큰 영향을 미칠 상위 3가지 AI 기술을 식별하도록 요청했을 때 경영진의 가장 일반적인 대답은 기계 학습, 로봇 프로세스 자동화, 인공/가상 현실이었습니다.

산업 제조 산업에서 가장 중요한 것은 기계 학습(51%)이었습니다.

기계 학습 외에도 제조 경영진의 52%는 로봇 프로세스 자동화가 생산성에 상당한 영향을 미칠 것으로 예측하고 있으며, AI는 제품 설계, 개발 및 엔지니어링, 유지 관리 작업, 생산/조립 작업에 가장 큰 영향을 미칩니다.