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AI 투자 ROI, 제조업은 어디서 나오나
제조업에서 AI 투자 대비 성과는 어디서 나올까요. McKinsey와 BCG 조사에서 드러난 제조업 AI ROI의 발생 지점과, 투자 대비 성과를 만드는 기업들의 공통점을 정리했습니다.
제조업 AI, 넓게 쓸수록 손해인 이유
AI 도구를 여러 부서에 조금씩 붙이는 전략이 오히려 성과를 떨어뜨릴 수 있습니다. BCG 조사에서 3.5개에 집중한 기업이 6.1개에 분산한 기업보다 ROI 2.1배를 낸 이유를 정리했습니다.
AI로 성과 내는 5%의 기업이 다르게 하는 것
AI를 도입한 기업은 많지만, 실적을 바꾼 기업은 5%에 불과합니다. McKinsey와 BCG 조사에서 드러난 상위 5%의 공통점 세 가지와, 제조업이 같은 방향으로 움직이려면 어디서부터 시작해야 하는지를 정리했습니다.
AI 도입한 기업 88%, 성과를 못 보는 이유
전 세계 기업의 88%가 AI를 도입했지만, 실제 성과를 내는 기업은 5.5%에 불과합니다. McKinsey 2,000명, BCG 1,250명 조사에서 드러난 성과 격차의 원인과, 제조업이 가져갈 수 있는 시사점을 정리했습니다.
시범 단계에서 멈추는 AI 도입? 성과를 낸 기업은 순서가 달랐다
AI 도입에 성공한 5개 기업의 공통점을 분석합니다. HD현대부터 풀무원까지, 성과를 낸 기업이 툴보다 먼저 손댄 세 가지와 도입 전 점검 체크리스트를 정리했습니다.
AX란, DX 다음 단계, 기업 AI 전환 제대로 이해하기
이 글에서는 AX(AI Transformation)의 정의와 DX와의 차이를 정리하고, 기업이 AX를 추진할 때 필요한 실행 프레임워크와 공통 장벽을 설명합니다.
AX와 DX 차이가 뭔가요?
