액센츄어(Accenture): AI 기반 프로세스를 도입한 기업, 매출 성장률 2.5배 앞서간다

인공지능 혁명은 더 이상 먼 미래의 이야기가 아닙니다. 이미 대규모로 산업 전반을 개편하고 있습니다. 액센츄어(Accenture)의 2024 글로벌 조사에 따르면, 비즈니스 AI(AI in Business) 프로세스를 기업 운영에 깊이 내재화한 조직은 경쟁사보다 무려 2.5배 빠른 매출 성장을 기록했으며, 생산성과 혁신에서도 눈에 띄는 성과를 보여주고 있습니다. 결론은 분명합니다. 도입이 늦은 기업은 심각한 경쟁 열세에 직면할 수밖에 없습니다.

맥킨지(McKinsey) 리포트: 생성형 AI가 바꾸는 글로벌 생산성과 미래의 일. 여기서 더 읽어보세요!

AI 성과 격차

액센츄어의 연구 「Gen AI로 기업 운영을 재창조하다(Reinventing Enterprise Operations with Gen AI)」는 12개국, 15개 산업군의 경영진 2,000명을 대상으로 진행되었습니다. 80개 이상의 역량 지표를 머신러닝 모델로 분석하여 AI 비즈니스 솔루션(AI Business Solutions) 성숙도를 평가하는 정교한 프레임워크를 마련했습니다.

조사 결과, 성과 격차는 점점 더 뚜렷해지고 있었습니다:

• 재창조 준비(Reinvention-Ready) 기업은 기본 단계 기업 대비 매출 성장률 2.5배
• 주요 기능 전반에서 2.4배 높은 생산성 향상
• 생성형 AI(Generative AI) 활용 사례 확산 성공률 3.3배
• 평균적으로 매출의 30%가 비즈니스용 AI 도구(AI tools for business) 를 기반으로 한 이니셔티브와 직접 연결

특히 변화 속도는 놀라울 정도입니다. AI 기반 전면적 현대화를 달성한 기업의 비율이 2023년 9%에서 2024년 16%로 급증했는데, 이는 불과 1년 만에 78% 증가한 수치로, 기업들의 AI 도입이 본격적인 전환점에 도달했음을 의미합니다.

이 급격한 변화는 곧 중요한 요소, 즉 재무적 성과(ROI) 로 이어집니다.

투자 수익(Investment Returns)

경영진은 단순히 AI에 투자하는 것에 그치지 않고, 기존 디지털 전환 프로그램보다 훨씬 빠른 속도로 성과를 거두고 있습니다. 액센츄어에 따르면, 기업의 74%가 생성형 AI(Generative AI)와 자동화에 대한 투자 성과가 기대치 이상이었다고 보고했으며, 그중 42%는 예상치를 뛰어넘는 ROI를 달성했습니다.

놀라운 점은, AI 기반 전환이 기존 디지털 혁신보다 평균 16개월 빠르게 진행된다는 것입니다. 이는 AI가 단순히 효과적인 도구일 뿐 아니라, 기업 재창조를 가속화하는 핵심 동력임을 보여줍니다.

이처럼 측정 가능한 성과는 기업들이 매출 잠재력을 바라보는 방식을 완전히 바꾸었고, 본격적인 ‘AI 영향 매출(AI-influenced revenue)’ 시대를 열고 있습니다.

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AI 영향 매출 진화

비즈니스 AI(AI in Business) 는 더 이상 백오피스 자동화에만 머물지 않습니다. 이제는 기업의 매출 성장을 직접 견인하고 있습니다. 액센츄어의 연구는 비즈니스용 AI 도구(AI tools for business) 가 매출에 어떤 영향을 주는지를 추적했습니다.

주요 사례는 다음과 같습니다:

• AI 기반 인사이트로 고도화된 영업 전략
• 인간-AI 협업을 통한 신제품 개발
• 시장 전반의 동적 가격 최적화

이 지표는 2018년에서 2021년 사이에 2배 이상 증가했으며, 2024년에는 3배 성장할 것으로 전망됩니다. 이는 AI가 비용 절감 도구에서 매출 성장 엔진으로 변모하고 있음을 잘 보여줍니다.

물론 산업과 지역에 따라 성장 속도는 불균형하게 나타납니다. 이러한 도입 패턴은 ‘재창조 준비(Reinvention-Ready)’ 기업들이 어떤 전략적 우선순위를 두는지 보여줍니다.

2028년까지 생성형 AI 애플리케이션의 80%는 기존 인프라 위에 구축될 것 – Gartner. 여기 읽어보세요!

기능별·지역별 도입 패턴

글로벌 기업 전반에서 AI 비즈니스 솔루션(AI Business Solutions) 은 빠른 속도로 확산되고 있습니다.

• IT 운영: 자동화를 위한 생성형 AI 도입률 75%
• 마케팅: 개인화 캠페인 실행에 AI 활용 64%
• 고객 서비스: AI 지원 플랫폼 도입 59%
• 재무(Finance): 프로세스 자동화 통합 58%
• 연구개발(R&D): 혁신 가속화를 위한 AI 도입 34%

지역별 차이도 두드러집니다. 인도의 경우, 재무 부문이 76%로 AI 도입을 주도하고 있으며, 그 뒤를 IT·보안(65%), 고객 서비스(63%)가 잇고 있습니다. 이러한 차이는 각 지역의 시장 역학과 전략적 초점의 차이를 반영하며, AI 로드맵은 반드시 지역별 운영 환경과 맞물려야 한다는 점을 상기시킵니다.

이러한 패턴은 더 큰 그림인 AI 성숙도(AI maturity) 프레임워크로 이어집니다.

AI 성숙도 프레임워크

액센츄어는 머신러닝 기반 분석을 통해 기업의 준비 상태를 측정할 수 있는 AI 성숙도 모델을 개발했습니다.

• 기초 단계 조직(Foundational, 8%) – 최소한의 자동화, 단절된 데이터, 부재한 AI 전략
• 자동화 단계 조직(Automated Operations, 56%) – 로우코드/노코드 자동화 및 파일럿 수준 AI 도입
• 인사이트 중심 기업(Insights-Driven, 20%) – 연합형 거버넌스, 도메인 전문가 큐레이션, 셀프서비스 분석 도입
• 재창조 준비 기업(Reinvention-Ready, 16%) – 완전히 현대화된 데이터 기반, 엔드 투 엔드 플랫폼 통합, 확장 가능한 AI 비즈니스 솔루션 구현

핵심 차별화 요소는 각 단계에서 축적한 역량입니다. 이 역량이야말로 기업이 얼마나 빠르게 LLM(대규모 언어 모델, Large Language Models) 및 첨단 기술을 활용할 수 있는지를 결정합니다.

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AI 리더십을 위한 핵심 성공 요인

액센츄어는 AI 선도 기업과 뒤처진 기업을 가르는 다섯 가지 축을 밝혔습니다.

• 경영진의 후원원(Executive Sponsorship) – 재창조 준비 기업의 83%는 CEO 차원의 AI 옹호를 받고 있으며, 이는 기초 단계 기업(56%)과 큰 차이를 보입니다.
• 포괄적 인재 전략(Comprehensive Talent Strategy) – 선도 기업의 78%는 전 사원 대상 필수 AI 교육을 제공하는 반면, 초기 단계 기업은 51%에 불과합니다.
• 산업화된 AI 코어(Industrialized AI Core) – 선진 기업들은 데이터·기술·사람을 통합한 플랫폼을 구축하여 기업 규모의 AI 배포를 가능하게 합니다.
• 책임 있는 AI 실행(Responsible AI Practices) – 선도 기업은 편향 최소화와 규제 준수를 위한 윤리적 AI 프레임워크를 도입할 가능성이 53% 더 높습니다.
• 지속적 예산 투자(Sustained Investment) – 최상위 기업은 2024년까지 기술 예산의 34%를 AI에 배정하는 반면, 2018년에는 단 14%에 불과했습니다.

이러한 요인들은 곧 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Models) 도입을 직접적으로 뒷받침합니다. 이는 오늘날 기업 AI의 가장 혁신적인 전환점이 되고 있습니다.

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엔터프라이즈 운영의 LLM 혁명

대규모 언어 모델(LLM) 의 등장은 기업 자동화의 구조적 변화를 의미합니다. LLM 기반 AI 비즈니스 솔루션(AI Business Solutions) 을 도입한 기업들은 다음과 같은 돌파구를 마련했습니다.

• 문서 처리(Document Processing) – 다국어 검색 및 지능형 데이터 추출
• 콘텐츠 생성(Content Generation) – 맥락 인식 기반 마케팅, 인사, 컴플라이언스 문서 작성
• 소프트웨어 개발(Software Development) – AI 지원 코딩, 디버깅, 문서화
• 고객 참여(Customer Engagement) – 자연어 기반의 대규모 고객 지원

하지만 성공적인 도입은 탄탄한 기술 기반에 달려 있습니다. 프롬프트 라이브러리 관리, 서비스형 지식 베이스, 디지털 기업 코어와의 매끄러운 통합 없이는 LLM 활용이 기대 이하에 머무를 수 있습니다.

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AI 전환의 장벽

빠른 성과에도 불구하고 기업들은 여전히 세 가지 주요 과제에 직면해 있습니다.

• 데이터 준비(Data Readiness) – 기업의 61%는 자사 데이터가 생성형 AI에 적합하지 않다고 답했으며, 70%는 독점 데이터셋 확장에 어려움을 겪고 있습니다.
• 인재 격차(Talent Gaps) – 초기 단계 기업의 82%는 인력 재창조 전략이 없으며, 경영진의 78%는 AI 발전 속도가 교육·훈련보다 빠르다고 인정합니다.
• 조직 민첩성(Organizational Agility) – 글로벌 기업의 64%가 운영 재구성에 어려움을 겪으며, 이는 AI 도입을 제한하는 요인으로 작용합니다.

이러한 제약은 국가와 시장마다 AI 성숙도 수준이 크게 다른 이유를 설명합니다.

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AI 구현을 위한 전략적 제언

AI 성숙도를 가속화하기 위해 액센츄어는 네 가지 핵심 전략을 제시합니다:

• 중앙 집중형 데이터 거버넌스(Centralized Data Governance) – 데이터 표준화, 보안 강화, 현대화를 통해 비즈니스용 AI 도구(AI tools for business) 전반에 원활하게 활용
• 인재 중심 재창조(Talent-First Reinvention) – AI 리터러시 교육, 실습 기반 훈련, 지속적인 인력 전환 프로그램
• 부서 간 협업(Cross-Functional Collaboration) – 비즈니스와 기술팀이 AI 자산에 대한 공동 소유와 책임을 공유
• 프로세스 마이닝 및 벤치마킹(Process Mining & Benchmarking) – 클라우드 기반 벤치마킹을 활용해 프로세스를 최적화하고 AI 효과를 정량화

이 전략들은 기업이 생성형 AI(Generative AI) 와 LLM 솔루션을 책임감 있게 확장할 수 있도록 직접적으로 준비시킵니다.

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미래 전망과 시장 궤적

액센츄어의 예측 모델에 따르면, 2024년에는 글로벌 기업 중 AI 선도 그룹의 비율이 12%에서 27%로 두 배 이상 늘어날 것으로 보입니다. 이 시점에서 AI 리더십은 더 이상 선택이 아닌, 경쟁력 확보의 기본 조건이 될 것입니다.

AI 도입을 늦추는 기업은 시장 점유율을 크게 잃을 위험이 있으며, 비즈니스 AI(AI in Business) 가 효율성·혁신·고객 경험의 표준으로 자리 잡게 될 것입니다. 중요한 점은 기술 자체가 성공을 보장하지 않는다는 것입니다. 성공을 좌우하는 것은 바로 조직의 준비도—즉, AI 비즈니스 솔루션, 기업 문화, 거버넌스 전반에 걸친 체계적 역량입니다.

생성형 AI가 계속 발전함에 따라, 리더와 추격자 사이의 격차는 더욱 벌어질 것이며, 결국 하나의 진실이 남습니다.

한국의 AI 혁신을 세계에 알리다: 이탈리아 SIGIR 2025에서 공개된 메이크봇의 HybridRAG 프레임워크. 여기서 읽어보세요!

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메이크봇, 경쟁 우위를 실현하다

액센츄어의 연구는 이를 명확히 보여줍니다. AI를 핵심 프로세스에 깊이 통합한 기업은 경쟁사보다 2.5배 더 빠르게 성장합니다. 그러나 이러한 가치를 실현하기 위해서는 단순한 기성 솔루션으로는 부족합니다. 기업 환경에 최적화된 맞춤형 AI 솔루션이 필요합니다. 바로 이 지점에서 메이크봇(Makebot) 이 앞서 나갑니다.

메이크봇(Makebot)은 단순한 기술 제공을 넘어, 기업의 비즈니스 전략과 목표에 최적화된 AI 실행 솔루션을 제공합니다.

메이크봇을 선택해야 하는 이유

• 산업 특화 LLM 에이전트
  
  • 금융, 헬스케어, 리테일, 공공기관 등 각 산업별 최적화된 Agent 제공
  • 강남세브란스, 서울대병원, 동국대병원 등 수백여 개 병원에서 채택된 헬스케어 에이전트를 비롯해 금융, 리테일, 공공기관 등 다양한 산업에 특화된 LLM 기반 Agent 제공
  • 챗봇을 넘어 CRM·상담센터·ERP 연동을 통한 엔드투엔드 자동화 실현
    
    
• 다양한 준비된 AI 솔루션
  
  • 봇그레이드(BotGrade): 기존 NLP 기반 챗봇을 LLM·생성형 AI 기반으로 업그레이드하거나 대체하는 차세대 챗봇 솔루션
  • LLM 기반 차세대 상담채팅 솔루션(MagicTalk): 실시간 상담원 보조 채팅 솔루션 및 답변 자동화
  • LLM 검색엔진(MagicSearch): 수천 개의 PDF문서를 학습하여 비정형 데이터까지 정밀하게 처리하는 초정밀 AI 검색 솔루션
  • LLM 기반 음성 콜센터 솔루션(MagicVoice): STT·TTS 통합으로 24/7 음성 상담 자동화
    
    
• 빠른 PoC와 실전 배포
  
  • 아이디어 → 실증 → 운영까지 빠르게 연결하여 AI 도입 속도 극대화
    
    
• 글로벌 기술력
  
  • 정보통신 AI 분야 세계 최고 학회 SIGIR 2025에서 발표한 메이크봇 HybridRAG는 기존 RAG 대비 정확도 26.6% 향상, 운영 비용 최대 90% 절감으로 세계 최고 수준 정확도 기록
  • 산업별 국내 대표 기업 및 공공기관에서 이미 검증
  • LLM·RAG 다수 특허, 정부 초거대 AI 사업 선정 등으로 글로벌 기술력 입증

생성형 AI는 단순한 도구가 아니라, 비즈니스 혁신을 이끄는 핵심 성장엔진 입니다. 지금이 바로, 메이크봇과 함께 AI를 전략적으로 통합하고 성과를 실현할 최적의 시점입니다

📩 문의: b2b@makebot.ai
🌐 자세히 보기: www.makebot.ai

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