- FT 뉴스 브리핑의 분석에 따르면, 미국 기업들은 재무 보고서와 공개 발표에서 AI를 계속 언급하지만, 대부분 AI를 어떻게 적용해야 할지 명확하게 설명하지 못한다.
- 이 연구는 S&P 500의 모든 10-K 서류와 실적 발표 녹취록을 기반으로 하며, ChatGPT를 사용하여 빅데이터를 분석했다.
- 결과는 상당한 차이를 보여준다:
- CEO들의 공개 발언: “캄브리아 폭발”, “혁신의 플라이휠”과 같은 유행어를 많이 사용하며, AI가 혁명적인 혁신을 창출할 것이라고 주장한다.
- 공식 보고서: 더 신중하며, 사이버 보안, 법률적 문제, 높은 비용과 관련된 위험을 강조한다.
- 많은 기업들이 “기회를 놓칠까 봐 두려움”(FOMO) 때문에 AI를 사용하고 있다고 인정한다. 그들은 경쟁사들이 먼저 적용하여 이점을 만들까 봐 걱정하지만, 정작 자신들은 명확한 배포 계획이 없다.
- 몇 가지 실제 적용 사례:
- 헌팅턴 잉걸스 (국방): 전장 결정에 AI를 사용한다.
- 조에티스 (수의학): 말 테스트를 가속화한다.
- 도버 코퍼레이션 (제조): 우박 피해 차량을 모니터링한다.
- 그러나 이들 중 S&P 500 대비 성장률이 뛰어난 회사는 단 1개뿐이었다 (빅테크 “매그니피센트 세븐” 그룹 제외). 이는 AI 도입이 반드시 매출/이익 증가로 이어지는 것은 아님을 보여준다.
- FT의 AI 전문 기자 멜리사 헤이킬라는 AI가 잠재력은 있지만 “모든 것”에 적용될 수는 없다고 강조한다. 모든 프로세스에 “AI를 채워 넣는” 것이 반드시 결과를 가져오는 것은 아니며, 특히 비용이 너무 높고 투자자들이 명확한 수익을 보지 못해 점점 인내심을 잃어가고 있을 때는 더욱 그렇다.
- 반면, 데이터 인프라 회사 (데이터 센터, 칩)와 빅테크는 AI 열풍의 직접적인 수혜자이다.
📌 미국 기업들은 명확한 전략보다는 기회를 놓칠까 봐 두려움(FOMO) 때문에 AI 트렌드를 쫓고 있다. 많은 기업들이 AI를 “혁명적인 혁신”으로 홍보하지만, 공식 보고서에서는 주로 비용과 위험에 대한 우려를 표명한다. AI는 잠재력이 있지만 “모든 것”에 적용될 수는 없다. 모든 프로세스에 “AI를 채워 넣는” 것이 반드시 결과를 가져오는 것은 아니다. 빅테크를 제외하고는 극히 소수의 기업만이 눈에 띄는 성장을 보인다. 큰 질문은: AI가 진정으로 가치를 창출하는가, 아니면 단순한 “기술 거품”인가?
