ARC Advisory Group의 2024년 4분기 설문조사 결과는 북미, 유럽 및 아시아 전역에서 다양한 수준의 디지털 성숙도와 AI채택 을 극명하게 보여준다.
이 차트는 설득력 있고 미묘한 차이를 보여준다.
북미: 기술 격차 및 인건비에 대한 솔루션으로서의 AI
가장 두드러진 관찰 결과는 AI/ML 적용에서 북미(12%)가 선두를 달리고 있다는 것이다. 이는 유럽(7%)과 아시아(9%)보다 현저히 높은 수치다. 북미는 사람, 프로세스 및 기술을 연결하는 데 있어 유럽보다 뒤처지지만(10% 대 유럽 21%), AI/ML의 공격적인 채택은 전략적 우선순위를 보여준다. 여기에는 다음과 같은 몇 가지 요인이 기여할 수 있다.
기술 격차: 북미 지역은 숙련된 제조업 노동력 부족 현상이 잘 드러나고 있다. AI/ML은 작업을 자동화하고, 프로세스를 최적화하고, 줄어드는 인력에 대한 의존도를 줄일 수 있는 경로를 제공한다.
높은 인건비: 아시아와 어느 정도 유럽과 비교했을 때, 북미의 인건비는 상당히 높다. AI 기반 자동화는 효율성을 높이고 운영 비용을 절감하여 상당한 투자 수익을 제공할 수 있다.
경쟁 압력: 북미 제조업체들은 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지해야 할 필요성을 절실히 인식하고 있다. AI/ML은 민첩성, 응답성 및 생산성을 높이기 위한 핵심 요소로 간주된다.
조기 채택 사고 방식: 광범위한 일반화는 오해의 소지가 있을 수 있지만, 북미 산업, 특히 실리콘 밸리와 같은 기술 허브의 산업은 새로운 기술의 실험과 조기 채택을 장려하는 문화를 조성하는 경향이 있다.
유럽: 윤리적 AI 시대의 주의와 규제
유럽의 AI/ML 채택률이 낮은 이유(7%)는 다음과 같은 여러 요인의 영향을 받은 것으로 보인다.
윤리적이고 설명 가능한 AI 우려 사항: 유럽은 윤리적 AI를 둘러싼 전 세계적인 논의에서 주도적인 역할을 해왔다. AI 시스템의 설명 가능성, 투명성 및 책임에 대한 초점(필자의 NotebookLM 소스 내의 다양한 논의에서 강조됨)은 채택을 늦추고 있을 수 있다. 기업은 규정 준수를 보장하고 잠재적 위험을 피하기 위해 보다 신중하게 진행하고 있다.
더 엄격한 규정: EU의 AI법 및 기타 규제 이니셔티브는 AI 배포를 위한 더 복잡한 환경을 만든다. 이러한 규정은 책임감 있는 AI 개발을 촉진하는 것을 목표로 하지만 비즈니스에 장애물과 불확실성을 초래할 수도 있다.
통합에 집중: 유럽에서 사람, 프로세스, 기술을 연결하는 비율이 더 높다는 점(21%)은 전략적 강조점이 다르다는 것을 시사한다. 유럽의 제조업체들은 AI/ML을 완전히 수용하기 전에 디지털 트랜스포메이션의 기본 단계를 우선시하고 있을 수 있다. 이것은 느리지만 보다 총체적인 접근 방식이다.
아시아: 디지털화의 롱테일
아시아는 AI/ML 채택률(9%)이 유럽보다 높지만, 아직 디지털화를 시작하지 않은 제조업체의 비율(22%)이 가장 높아 여전히 뒤처진 기업이 상당히 많다.
인건비 절감: 아시아의 많은 지역에서 인건비는 상대적으로 낮은 수준을 유지하고 있다. 이를 통해 AI/ML과 같은 자동화 기술에 대한 즉각적인 투자 압박을 줄일 수 있다.
제조 업종: 아시아의 제조업 부문은 하이테크 전자 제품에서 노동 집약적인 섬유에 이르기까지 매우 다양하며, 산업별 요구와 우선 순위에 따라 디지털화 접근 방식을 형성한다. 섬유와 같은 부문은 고급 AI/ML 애플리케이션에서 즉각적인 가치가 떨어질 수 있다.
다양한 개발 수준: 아시아에는 일본과 한국과 같은 고도로 산업화된 국가와 급속한 개발 도상국이 포함된다. 이를 통해 지역 전체에 걸쳐 광범위한 디지털 성숙도 수준을 형성할 수 있다.
십자선에 있는 글로벌 공급망
디지털 성숙도와 AI 채택에 대한 지역별 격차는 글로벌 공급망에 상당한 영향을 미친다. 대부분의 제조업체는 여러 지역에 걸쳐 복잡하고 상호 연결된 네트워크를 운영한다. 글로벌 무역 전쟁이 격화됨에 따라 이러한 공급망은 적응 및 재구성에 대한 압력이 증가하고 있다.
디지털 성숙도는 이러한 공급망의 탄력성과 민첩성을 결정하는 데 중요한 요소가 될 것이다. 디지털화와 AI/ML을 수용한 기업은 다음과 같은 이점을 누릴 수 있는 더 나은 위치에 있다.
중단에 대응: 실시간 데이터 가시성 및 AI 기반 분석은 제조업체가 관세, 제재 또는 기타 지정학적 사건으로 인한 중단을 신속하게 식별하고 완화하는 데 도움이 될 수 있다.
재고 관리 최적화: AI는 예측 정확도를 개선하고 재고 수준을 최적화하여 낭비를 줄이고 공급망 병목 현상의 영향을 최소화할 수 있다.
소싱 및 생산 재구성: AI 기반 시뮬레이션 및 최적화 도구는 제조업체가 대체 소싱 옵션과 생산 위치를 평가하여 변화하는 무역 역학에 적응할 수 있도록 지원한다.
앞으로의 전망
이 설문조사는 딥시크(Deepseek)가 AI 시장 을 혼란에 빠뜨리기 전에 실시되었으며, AI 기술의 급속한 발전으로 모든 지역에서 채택이 가속화될 것으로 예상된다. 그러나 기술 격차, 인건비, 규정 및 문화적 태도와 같은 요인은 계속해서 지역적 차이에 영향을 미칠 것이다.