루시드웍스 보고서, GenAI로 성공하기 위한 조건 분석

현재 기업의 15%만이 생성형 AI(GenAI)를 효과적으로 활용하고 있으며, 이들은 기존 도구에 의존하는 경쟁사에 비해 전환율과 참여도와 같은 주요 지표에서 최대 2배 높은 성과를 보이고 있습니다. 동시에 조직의 44%는 기본적인 AI 기반 검색이나 제품 추천 기능조차 아직 도입하지 않았습니다. 이러한 수치는 산업 전반에 걸쳐 AI 도입 상태가 얼마나 불균형한지 보여줍니다.

이러한 결과는 루시드웍스의 2025 생성형 AI 벤치마크 보고서에서 나온 것으로, 가이드봇(Guydbot)이라는 자율 AI 에이전트를 사용하여 1,100개 이상의 기업을 평가했으며, 10,000명 이상의 사용자 설문조사 결과도 함께 분석했습니다. 설문조사는 사람들이 GenAI 기능을 어떻게 경험하는지 파악했고, AI 에이전트는 48개 산업에 걸쳐 실제 웹사이트와 디지털 접점을 테스트하여 기업들이 실제로 어떤 기능을 배포했는지 평가했습니다.

관찰된 역량에 기초하여, 이 보고서는 기업들을 네 가지 집단으로 분류합니다:

• 성취자(Achievers): GenAI로 명확한 결과를 내는 기업
• 구축자(Builders): 거의 준비가 완료되었지만 핵심 시스템을 안정화하는 중인 기업

• 등반자(Climbers): 올바른 기반 없이 실험 중인 기업
• 관람자(Spectators): 아직 의미 있는 GenAI를 구현하지 못한 기업

이 네 집단은 GenAI 성숙도에서 차이가 있지만, 가장 큰 차이점은 제공하는 기능이 아니라 각 그룹이 실행에 접근하는 방식에 있습니다. 성취자들은 트렌드를 쫓거나 과시용 챗봇을 출시하지 않습니다. 대신 깨끗하고 구조화된 데이터를 기반으로 하는 핵심 워크플로우에 GenAI를 통합하는 데 집중했습니다. 그들의 기능은 보통 더 스마트한 검색, 개인화된 발견, 더 나은 탐색과 같은 실용적인 것들입니다.

보고서에 따르면 성취자의 70% 이상이 하이브리드 검색과 최소 한 가지 형태의 의미론적 랭킹을 지원합니다. 구축자들도 뒤처지지 않고 있지만, 많은 이들이 여전히 데이터 품질 문제와 분산된 도구와 같은 시스템 격차를 해결하고 있습니다. 약 절반은 일종의 GenAI 기능을 출시했지만, 종종 오래된 인프라 위에 존재하여 그 영향력이 제한됩니다.

등반자들은 큰 중간 그룹에 속합니다. 그들은 일반적으로 GenAI 기반 채팅이나 Q&A로 시작하여 명백히 실험하고 있지만, 경험은 종종 단절된 느낌을 줍니다. 올바른 기반 없이는 기술이 제대로 작동하기 어렵습니다. 관람자들은 연구 대상 기업의 거의 절반을 차지하며 가장 뒤처져 있습니다. 5개 중 1개 미만이 벡터 검색과 같은 기본 도구를 채택했으며, 많은 기업이 여전히 정적 콘텐츠와 규칙 기반 시스템에 전적으로 의존하고 있습니다.

"등반자 집단은 아마도 우리 연구에서 가장 중요한 교훈을 보여줍니다: 기본을 마스터하지 않고 고급 AI를 구현하는 것은 약한 기반 위에 펜트하우스를 짓는 것과 같습니다," 루시드웍스 CEO 마이크 시노웨이가 말했습니다.

"고객 대면 혁신을 구현하면서 동시에 기본적인 역량을 강화하는 '하나는 그들을 위해, 하나는 당신을 위해'의 균형을 맞추는 기업들이 궁극적으로 성취자가 됩니다. 각 역량 집단은 현재 상태뿐만 아니라 AI 구현 여정에 관한 전략적 선택을 나타냅니다."

시노웨이의 고급 기능을 추가하기 전에 기본을 마스터해야 한다는 지적은 기업이 데이터를 관리하는 방식에 직접적으로 적용됩니다. 더 발전된 기업과 나머지를 구분하는 것은 종종 데이터 품질에 달려 있습니다.

성취자들은 단순히 GenAI를 배포하는 것이 아니라 올바른 입력을 제공하고 있습니다. 그들의 시스템은 GenAI 도구가 효과적으로 검색, 해석 및 응답할 수 있게 해주는 깨끗하고 다국어이며 벡터화된 데이터셋을 기반으로 합니다. 하위 계층의 기업들도 비슷한 모델에 접근할 수 있을지 모르지만, 그 뒤에 올바른 데이터 아키텍처가 없으면 경험은 빠르게 무너집니다.

이 보고서는 또한 기본부터 혁신적인 단계까지 네 단계로 그룹화된 GenAI의 성숙도 곡선을 정의하는 24가지 역량을 개괄합니다. 가장 발전된 기업 중 일부는 직접적인 입력 없이 시스템 간에 행동을 취할 수 있는 도구인 에이전트 AI를 실험하고 있습니다. 그러나 이러한 기능은 기본 사항이 이미 갖춰져 있을 때만 작동합니다. 깨끗한 데이터, 구조화된 콘텐츠, 통합된 워크플로우가 없으면 가장 스마트한 도구도 효과가 떨어질 수 있습니다.

그래서 이 보고서는 고객 대면 GenAI 기능을 구축하면서 동시에 이를 지원하는 백엔드 시스템을 강화하는 이중 트랙 전략을 권장합니다. 선도적인 기업들은 AI 기반 검색이나 채팅을 시작하는 것뿐만 아니라 콘텐츠 구조, 시스템 통합, 백엔드 거버넌스에도 투자하고 있습니다. GenAI가 실제 결과를 제공할 수 있게 하는 것은 바로 이러한 조율된 접근 방식입니다.

이 접근 방식은 모든 부문에서 균등하게 채택되지 않았습니다. 보고서는 B2C 기업의 41%가 성취자로 분류된 반면, B2B 조직은 31%에 불과하다는 명확한 격차를 강조합니다. 소비자 대면 브랜드는 고객 경험에 GenAI를 더 빨리 도입한 반면, 많은 B2B 기업은 여전히 기본적인 문제를 해결하고 있습니다. 이 격차는 단순한 벤치마크가 아니라, 느린 움직임을 보이는 기업들의 위험과 따라잡을 준비가 된 기업들의 기회의 창을 가리킵니다.

루시드웍스는 GenAI를 확장하기 전에 분석가 리더들이 견고한 기반을 구축하는 데 집중해야 한다고 권장합니다. 보고서는 핀테크 기업 클라르나의 최근 실패 사례를 강조합니다. 클라르나는 서비스 품질 저하로 인해 AI로 700개 역할을 대체한 후 직원을 재고용해야 했습니다. 진정한 이점은 지혜와 야망의 균형을 맞출 수 있는 기업에게 돌아갈 것입니다. 둘 중 하나만으로는 지속적인 성공을 가져오기 어렵습니다.