AI 채택 속도는 느려지지만 리더는 우위를 확장합니다: State of AI 2022 보고서

McKinsey의 2022년 AI 현황 보고서는 AI 채택이 전반적으로 정체 상태에 있음을 보여주면서 흥미로운 통찰력을 제공하지만 리더들이 주도권을 확장하고 있음을 보여줍니다. COVID-19 대유행 속에서 많은 기업들이 자동화 기술을 서둘러 채택했지만 AI 채택 감소는 많은 사람들을 놀라게 했습니다.

2017년 이후 최소한 하나의 기능 영역에서 AI를 사용하는 조직의 수가 두 배 이상 증가했습니다. 채택률은 2017년(20%)과 2018년(47%) 사이에 크게 증가하여 2019년에 58%로 정점을 찍고 2022년에는 50%로 떨어졌습니다.

그럼에도 불구하고 AI는 채택 조직들 사이에서 계속 확장되어 내장된 AI 기능의 평균 수가 2018년 1.9개에서 2022년 3.8개로 증가했습니다. 이에 따라 조직은 AI에 더 많은 예산을 할당하고 있습니다. 2018년에는 기업의 40%가 예산의 5% 이상을 AI에 할당했으며 2022년에는 52%로 증가했습니다. 또한 응답자의 63%는 향후 3년 이내에 AI에 대한 투자가 증가할 것으로 예상했습니다.

AI가 가장 널리 보급된 분야는 로봇 프로세스 자동화(RPA)가 39%로 선두를 달리고 있으며 컴퓨터 비전(34%), 자연어 텍스트 이해(33%), 가상 에이전트/챗봇(33%), 딥 러닝(30%).

AI의 주요 사용 사례로는 서비스 운영 최적화(24%), 새로운 AI 기반 제품 생성(20%), 고객 서비스 분석(19%), 고객 세분화(19%), AI 강화 제품 개발(19%) 등이 있습니다. ).

대유행 기간 동안 AI 채택률이 낮아진 이유 중 하나는 AppMaster 와 같은 no-code 및 low-code 플랫폼에 집중했기 때문일 수 있습니다. 기술 업계의 기업들은 소프트웨어 개발 비용 절감, 시장 출시 시간 단축, 더 나은 애플리케이션 수명 주기 관리 촉진에서 이러한 플랫폼의 가치를 점차 인식하고 있습니다.

예를 들어 AppMaster 플랫폼을 사용하면 사용자가 코드를 작성하지 않고도 백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 시각적 인터페이스는 사용자가 데이터 모델, 비즈니스 프로세스, REST API 및 WSS 끝점을 설계할 수 있도록 하여 개발 프로세스를 크게 간소화합니다. AppMaster 와 같은 플랫폼을 활용함으로써 회사는 이전에 AI 프로젝트 전용 리소스를 재할당하고 핵심 비즈니스 목표를 확장하는 데 집중할 수 있습니다.

결론적으로 AI 채택이 전반적으로 정체된 반면 선두 기업은 계속해서 우위를 확장하고 있습니다. AppMaster 와 같은 no-code 및 low-code 플랫폼의 급속한 성장은 기술 산업의 현재와 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 하며 기존 AI 기반 솔루션에 대한 실행 가능한 대안을 제공합니다.