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Bain & Company

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[McKinsey / Bain / BCG] 3대 컨설팅사 주요 AI 인사이트 번역 & 정리 (25.04~25.05) 주요 AI 인사이트⭐️⭐️ [Bain] 전통적인 마케팅 퍼널의 위기: 제로 클릭 퍼널과 AI 에이전트 (25.04)⭐️⭐️ [Bain] AI 소비 유형 5가지 이해하기 (25.04)⭐️ [BCG] 우리 팀의 가장 유능한 직원, AI 에이전트 (25.05)⭐️ [Bain] 미국 기업들의 생성형 AI 도입 성과 (25.05)⭐️ [McKinsey] AI 오픈소스 트렌드, 전망, 리스크 관리 (25.04)[BCG] 전문직군의 생성형 AI 도입 현황 (25.04)[BCG] 글로벌 CIO들이 관세 전쟁에서 생존하는 방법 (25.05)[BCG] AI로 비용 절감을 극대화할 수 있는 영역 (25.05)[BCG] AI로 변화하는 은행의 경쟁 패러다임 (25.05)[Bain] 전통적인 마케팅 퍼널의 위기: 제로 클릭 퍼..
[Bain] 미국 기업들의 생성형 AI 도입 성과 (25.05) 핵심 요약생성형 AI의 도입이 급속히 확산되고 있습니다. 미국 기업의 95%가 이를 도입했으며, 이는 1년 새 12%포인트 증가한 수치입니다. 실제 운영 단계에 적용된 활용 사례는 두 배로 늘었으며, 그중 IT 분야가 가장 빠른 성장세를 보이고 있습니다. 반응형 > 서론 --> 전체 사용 사례의 80% 이상이 기대에 부합하거나 기대를 초과했으며, 만족한 기업의 약 60%는 실질적인 비즈니스 성과를 보고했습니다.활용 규모가 커지면서 인재 부족과 벤더 관련 문제가 드러나고 있으며, 보안, 산출물 품질, 리더십의 지원 부족에 대한 우려는 도입 속도를 늦출 수 있습니다.투자 역시 급증하고 있습니다. AI 예산은 지난 1년간 두 배로 증가했으며, 향후 투자금의 60%는 기존 일반 예산에서 집행될 것으로 보입니다..
[Bain] AI 소비 유형 5가지 이해하기 (25.04) 핵심 요약많은 사람들이 여전히 생성형 AI 신뢰와 보안 문제로 망설이고 있지만, 초기 수용자들은 이미 AI 활용의 미래를 만들어가고 있습니다. 반응형 > 서론 --> 미국과 유럽 기업의 95%가 생성형 AI를 도입했지만, 이를 사용하는 미국 소비자는 35%에 불과합니다.AI에 적극적인 수용자들은 생산성 향상과 문제 해결을 위해 AI를 활용하는 반면, 가볍게 사용하는 사람들은 주로 새로운 것을 배우거나 재미를 위해 사용합니다.AI 비사용자들은 신뢰 부족과 낮은 친숙도를 주요 이유로 꼽지만, 실제로는 챗봇이나 디지털 어시스턴트를 통해 AI와 무의식적으로 상호작용하고 있는 경우가 많습니다.베인의 연구에 따르면, AI에 대한 태도는 열성적인 지지자(Enthusiasts)부터 완전한 거부자(Rejectors)까..
[AI 인사이트] 3대 컨설팅사 인사이트 번역 & 정리 (McKinsey / Bain / BCG) 3대 컨설팅사 인사이트 번역 & 정리 (McKinsey / Bain / BCG) 2024년부터 2025년 초까지, 세계 3대 컨설팅사인 McKinsey, Bain, BCG는 생성형 AI(GenAI)의 실질적인 영향과 조직 도입 전략에 대해 각기 다른 시각의 인사이트를 제시했습니다. 반응형 > 서론 --> 각 컨설팅사가 가장 최근에 발행한 AI 보고서의 주요 내용과 추천 독자, 그리고 핵심 내용을 하이라이트한 번역본을 정리해 드립니다. [McKinsey & Company] Superagency in the workplace인사이트 개요“Superagency”라는 개념을 통해, 생성형 AI가 어떻게 인간의 주도성과 창의성을 증폭시키는지를 설명합니다. 직원들은 이미 AI에 대한 준비가 되어 있지만, 리더..
[Bain] 생성형 AI, 기술 서비스 산업의 게임체인저 (How Generative AI Changes the Game in Tech Services) 생성형 AI, 기술 서비스 산업의 판을 바꾸다 기술 서비스 기업은 도메인 전문성, 프로세스에 대한 이해, 기술적 역량을 결합한 활용 사례 묶음을 선택하고 제공함으로써, 고객 참여 방식을 혁신하고 차별화된 경쟁력을 확보할 수 있습니다. 2023년, 많은 기술 서비스 기업들이 생성형 AI에 대한 고객사의 관심을 반영하여 운영 비용 절감, 업무 속도 향상, 품질 개선을 목표로 다양한 개념 검증 파일럿 프로젝트를 지원했습니다. 반응형 > 서론 --> 예를 들어, 내부 지식 포털 검색용 AI 어시스턴트, 고빈도 마케팅(high-frequency) 콘텐츠 제작, 세일즈 자료 개발, 고객 대응 에이전트를 위한 지식 인터페이스 등 다양한 주제가 다뤄졌습니다. 일부 기업은 수십에서 수백 건의 파일럿을 수행했으며, 단..
[Bain] 저성장하는 소프트웨어 시장에서 살아남기 (Thriving as the Software Cycle Slows) 소프트웨어 사이클 둔화 속에서 성장하기2021년 이후, 소프트웨어 기업들은 지출을 아끼지 않고 투자해왔습니다. 저금리 환경과 고객들의 풍부한 예산 덕분에, 기업들은 연구개발과 영업 및 마케팅 부문에 대규모로 투자했습니다. 반응형 > 서론 --> 이들은 자사의 엔지니어링 팀이 무한한 기능을 제품에 추가하고, 영업팀과 제품 기반 성장 전략으로 인접 시장에 진입할 수 있다고 믿었습니다. 하지만 최근 1년간 상황이 달라졌습니다. 기술 예산이 여전히 건강하긴 하지만, CIO들은 구매에 훨씬 더 신중해졌습니다. 제안 요청이 까다롭게 진행되고, 구매 과정도 길어졌으며, 기업들은 실제 필요에 따라 소프트웨어 라이선스의 수를 줄이고 전략적 벤더로 지출을 집중하고 있습니다. 직원들은 독립 제품을 구매하기 위해 IT 부서..
[Bain] AI가 반도체 공급 위기에 대비해야 하는 이유 (Prepare for the Coming AI Chip Shortage) AI 반도체 공급 부족 사태에 대비하라 지난 10년간 이어진 이상기후, 자연재해, 지정학적 갈등, 팬데믹과 같은 주요 위기들은 공급 충격이 산업의 수요 대응 능력을 얼마나 심각하게 제한할 수 있는지를 분명하게 보여주었습니다. 반도체 수급 균형은 매우 민감하게 흔들릴 수 있으며, 최근 몇 년간 산업계와 고객들은 이를 뼈저리게 경험하였습니다. 반응형 > 서론 --> 팬데믹으로 촉발된 반도체 공급난은 지나갔지만, 기업 경영진들은 다음 위기에 대비해 다시 움직이고 있으며, 그 위기는 다름 아닌 인공지능에서 비롯될 것으로 보입니다. 산업 전반에 걸친 AI 채택 가속은 데이터센터용 GPU 수요를 압박하고 있으며, 대형 언어모델(LLM)을 훈련 및 운영하기 위한 컴퓨팅 자원 수요가 공급망 제약과 충돌하고 있습니..
[Bain] AI가 컴퓨팅에 미치는 영향 (AI Changes Big and Small Computing) AI가 바꾸는 컴퓨팅의 크고 작은 변화AI의 연산 수요는 향후 5~10년 동안 대형 데이터 센터의 규모를 획기적으로 확장시킬 것입니다. 현재 하이퍼스케일 클라우드 서비스 제공업체가 운영하는 대형 데이터 센터는 50~200메가와트 수준이며, AI가 요구하는 막대한 부하로 인해 1기가와트 이상 규모의 데이터 센터로의 확장이 이루어질 것으로 보입니다. 반응형 > 서론 --> 이는 인프라 엔지니어링, 전력 생산, 냉각 시스템 등 데이터 센터를 지원하는 생태계에 막대한 영향을 미치며 시장 가치에도 변화를 줄 수 있습니다. 이러한 대형 센터를 위한 전력 및 냉각 밀도를 확보하기 위한 아키텍처 요건은 중소형 데이터 센터 설계에도 영향을 줄 것입니다. AI의 보편화는 엣지 컴퓨팅(데이터를 중앙의 대형 데이터 센터..

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