[TREND] Google Cloud 2025 AI business trend

서쿠·2일 전
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구글은 2024년 12월 17일 '2025 AI 비즈니스 트렌드' 발표했습니다. (아래 링크 참고)

본 블로그 포스트의 이미지 출처는 구글입니다.

구글이 위 보고서를 통해 내년에는 인공지능(AI) 에이전트 도입으로 기업 비즈니스가 크게 변화할 것으로 예측했습니다.

  • 해당 보고서는 2025년에 기업의 비즈니스를 혁신할 것으로 예상되는 주요 AI 트렌드 5가지를 다룹니다.
    1. Multimodal AI will deliver more context (멀티모달 AI)
    2. AI agents will simplify complex tasks (AI 에이전트)
    3. Assisitive search will give people the knowledge they need (AI 보조 검색)
    4. AI-powered customer experiences(CX) will get even better (AI 기반 소비자 경험)
    5. AI will enhance security systems (AI 기반 보안)

각각의 트렌드는 AI 기술 발전과 시장 변화의 흐름을 반영하며, 기업이 AI를 효과적으로 활용할 수 있는 방안을 제시합니다.

1. 멀티모달 AI: 맥락의 힘을 발휘

  • 개념: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 소스를 통합하여 보다 직관적인 상호작용과 정교한 분석을 제공합니다.

  • 주요 특징:
    • 더 정확하고 맞춤화된 출력물 생성
    • 복잡한 데이터 분석과 워크플로우 간소화
    • AI 기반 인사이트 접근성 향상

  • 산업별 전망:
    • 제조업: 센서 데이터(소음, 진동) 분석으로 사전 유지보수 실행
    • 헬스케어: 의료 기록, 이미징 데이터, 유전체 정보 분석으로 개인 맞춤 의료 발전

2. AI 에이전트: 챗봇에서 다중 에이전트 시스템으로 진화

  • 개념: 단순한 챗봇을 넘어 복잡한 워크플로를 관리하고 자동화하며, 독립적으로 학습 및 적응하는 AI 시스템.

🔼 연구 결과에 따르면:

  • AI 지원을 통해 작업자 생산성이 평균 15% 향상
  • 경험이 적은 작업자들의 속도와 품질이 크게 개선

6가지 에이전트 유형:

1. 고객 응대 에이전트 🤖

  • 기능:
    • 고객의 요구를 이해하고 질문에 답하며, 문제를 해결하거나 적합한 제품과 서비스를 추천.
    • 음성 및 비디오 기반 상호작용으로 24/7 고객 지원 제공.
    • 옴니채널 환경에서 일관된 경험을 제공.
  • 활용 사례:
    • Best Buy: AI 가상 비서로 제품 문제 해결, 주문 재조정, 구독 관리 시간을 90초 단축.
    • BrainLogic: 라틴 아메리카 시장을 겨냥한 개인 AI 비서(Zapia)로 수백만 명의 사용자를 지원.

2. 직원 지원 에이전트 💼

  • 기능:
    • 반복적인 업무를 관리하고, 직원 질문에 답하며, 중요한 커뮤니케이션을 편집 및 번역.
    • 효율성과 협업 증대를 목표로 설계되어 직원들에게 더 많은 시간을 확보해 줌.
  • 활용 사례:
    • Woolworths: 10,000명 이상의 관리자 직원들이 Google Workspace를 활용해 “Help me write” 기능으로 커뮤니케이션 자신감 향상.
    • Elanco: 약물감시, 고객 주문, 임상 통찰력을 지원하는 AI 프레임워크를 도입하여 ROI $1.9M을 달성.

3. 창의적 작업 에이전트 🎨

  • 기능:
    • 기존 디자인, 예술 및 생산 기술을 증강하여 콘텐츠, 이미지, 아이디어를 생성.
    • 마케팅 및 창의적 팀이 더 나은 창의적 개념을 탐구하고 제작할 수 있도록 지원.
  • 활용 사례:
    • PODS: 뉴욕시의 299개 지역에서 데이터를 실시간 업데이트하여 "World’s Smartest Billboard" 광고 캠페인을 제작.
    • Typeface: Fortune 500 브랜드를 위한 멀티모달 콘텐츠 제작을 지원.

4. 데이터 분석 에이전트 📊

  • 기능:
    • 데이터에서 의미 있는 인사이트를 찾아 실행하고, 결과의 사실 무결성을 보장.
    • 기업의 의사결정을 더 깊고 영향력 있게 지원.
  • 활용 사례:
    • Warner Bros. Discovery: AI 캡션 도구로 전체 비용 50% 절감, 수동 캡션 작업 시간 80% 단축.

5. 코딩 지원 에이전트 💻

  • 기능:
    • AI 기반 코드 생성 및 지원으로 소프트웨어 개발 가속화.
    • 새로운 언어 및 코드베이스를 학습하고 작업을 효율적으로 처리.
  • 활용 사례:
    • Regnology: Gemini 1.5 Pro로 버그 티켓을 실행 가능한 코드로 자동 변환하는 도구를 구축.
    • Turing: Gemini Code Assist로 개발자 생산성을 33% 향상.

6. 보안 에이전트 👮

  • 기능:
    • 조직의 보안 태세를 강화하고 공격을 완화하며 조사 속도를 높임.
    • 새로운 위협을 탐지하고, 위협 행위자의 행동을 신속히 분석.
  • 활용 사례:
    • Palo Alto Networks: 조직 데이터를 기반으로 정확성을 높인 AI 보안 비서 개발.
    • One New Zealand: Google Security Operations의 AI 기능을 활용하여 보안 위험 예측 및 대응.

  • 산업별 전망:
    • 미디어/엔터테인먼트: 콘텐츠 생성 및 검색 최적화, 개인화된 글로벌 콘텐츠 제공.
    • 유선통신망: 장애 원인 분석, 네트워크 용량 계획, 필드 기술자 교육 지원.

3. AI 보조 검색(Assistive Search): 지식 작업의 새로운 프론티어

  • 개념: 키워드 기반 검색에서 벗어나 이미지, 오디오, 동영상, 대화형 프롬프트를 활용하는 검색으로 발전.

단순 검색에서 생성의 영역으로 확장 => Customer x AI의 영역으로 가지 않을까... (개인 의견)

  • 효과:

    • 내부 데이터 검색 간소화
    • 직원 생산성 향상
    • 고객의 구매 여정 개선

  • 기업 사례:

    • Mayo Clinic: 50페타바이트의 의료 데이터를 검색하여 연구 속도 향상.
    • Moody's Corporation: LLM 기반 검색으로 금융 분석 지원.

  • 산업별 전망:
    • 헬스케어: 의료 전문용어와 복잡한 어휘를 이해하는 직관적 검색 시스템 도입 확대
    • 금융: 역할별 맞춤형 내부 지식 검색 시스템 구축 (예: 대출 담당자와 리스크 분석가의 차별화된 검색 결과)

4. AI 기반 고객 경험(CX): 매끄럽고 개인화된 경험

  • 개념: 고객의 요구를 예측하고 문제를 미리 해결하는 AI 기반 솔루션.

  • AI 기반 CX의 주요 과제 해결 (AI solves common CX challenges)
    아래 그림의 내용을 한글로 정리한 내용입니다 :

    • 1. 고객 지원 (Customer Support)

      • 과제: 75%의 고객이 여러 채널을 통해 지원받기를 원함.
      • AI 개선점: AI 기반 가상 에이전트는 옴니채널 경험을 일관되게 제공, 고객 만족도 향상시킬 수 있어야 함.

        옴니채널 경험?
        옴니채널 경험은 고객이 다양한 채널(온라인, 오프라인, 모바일 앱, 소셜 미디어 등)을 통해 서비스를 이용하거나 구매 활동을 할 때, 채널 간의 경계 없이 일관되고 연결된 경험을 제공하는 것을 의미합니다.
        (*omni- : "모든", "어디에나", "어디서나"등의 뜻을 가진 어근)

    • 2. 고객 감정 (Customer Sentiment)

      • 과제: 긍정적인 고객 감정은 충성도와 주주 수익률(282%)을 높임.
      • AI 개선점: 실시간 감정 분석으로 이메일, 소셜 미디어, 채팅 데이터를 분석해 고객 요구에 즉각 대응할 수 있어야 함.

    • 3. 개인화 (Personalization)

      • 과제: 소비자의 71%는 개인화된 상호작용을 기대.
      • AI 개선점: 사용자 행동 데이터를 분석해 맞춤형 콘텐츠와 제품 추천 제공할 수 있어야 함.

    • 4. 셀프서비스 검색 (Self-Service Search)

      • 과제: AI 검색에 대한 신뢰도는 28%로 낮음.
      • AI 개선점: 복잡한 쿼리와 다양한 데이터 형식을 이해하여 정확한 정보를 제공할 수 있어야 함.

    • 5. 지원 콘텐츠 (Support Content)

      • 과제: B2C 마케팅 담당자의 30%는 데이터 품질 문제를 주요 과제로 인식.
      • AI 개선점: 고객 검색 데이터를 활용해 맞춤형 지원 콘텐츠 제작이 가능함.

  • 기업 사례 (Use Cases)

    • 알래스카 항공 (Alaska Airlines)

      • AI를 활용해 여행 계획과 항공권 예약을 간소화.

    • NotCo

      • 24시간 운영 AI 챗봇으로 판매, 재고, 보고서 생성 지원.

    • Discover Financial

      • AI로 고객센터 10,000명의 생산성을 향상시켜 더 빠른 문제 해결 및 고객 경험 개선.

    • Klook

      • Gemini Code Assist를 통해 개인화된 여행 서비스 제공.

    • KDDI Corporation

      • Gemini 모델을 활용한 광고 기획 도구로 클릭률(CTR) 대폭 개선.

  • 산업별 전망:
    • 제조업 (Manufacturing): 재고-판매 모델에서 맞춤형 제작 모델로 변화. 실시간 운영 데이터 통합 및 제품 설계, 생산 최적화.
    • 유선통신망 (Telecommunications): 고객 여정을 개인화하며 서비스 번들 추천 에이전트 활용. 네트워크 안정성 증대 및 고객 경험 향상.

5. AI를 통한 보안 강화

  • 개념: 위협 탐지, 데이터 보호, 보안 작업 자동화 등을 통해 보안 강화.

  • 도전 과제:
    • 공격자도 AI를 활용하여 정교한 공격을 수행.
    • 보안 인력 부족과 기술 격차.

  • 예시:
    • 금융 서비스: AI 기반 KYC(Know Your Customer) 시스템으로 위조 문서 탐지 및 미세한 조작 흔적 분석.
    • 제조업: AI로 데이터 무결성 확인 및 잠재적 위험 탐지.
    • 미디어 산업: AI 기반 생성 미디어(Synthetic Media)로 창의적 콘텐츠 제공.

결론

이 보고서는 AI가 비즈니스 운영 방식을 근본적으로 바꾸고 있음을 강조하며, 멀티모달 학습, 에이전트 기술, 보조 검색, 고객 경험, 보안 등의 분야에서 혁신을 이룰 방법을 제시합니다.

이를 통해 기업은 효율성을 높이고, 고객과의 관계를 개선하며, 새로운 시장 기회를 창출할 수 있습니다.

너무 매력적인 보고서가 있어서 검토를 안해볼 수가 없었는데요!

다가올 2025 AI business trend에 대해서 생각해볼 수 있는 좋은 기회였던 것 같습니다🤗

읽어주셔서 감사합니다!

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