제조업계의 인공지능(AI) 도입 열기가 뜨겁지만, 현장에서 체감할 수 있는 투자수익률(ROI)을 실현한 사례는 드문 실정이다. 기술 도입은 했지만 생산성과 수익 증대 효과가 불분명하다는 지적이 잇따르는 가운데, 엠버로드는 이러한 현실적 한계를 정조준한다. 화려한 기술보다는 현장 데이터를 기반으로 한 실질적 문제 해결에 초점을 맞춰, 빠른 PoC와 단계적 확산 전략, 사용자 중심 인터페이스까지 종합적으로 제시하며 “ROI 중심의 AI 도입”이라는 해법을 내놓고 있다. 최근 제조업계는 생산성 향상, 품질 개선, 비용 절감 등 혁신을 목표로 인공지능(AI) 도입에 적극적으로 나서고 있다. 그러나 상당수의 프로젝트가 기대했던 투자수익률(ROI)을 달성하지 못해 현장에서 외면받는 사례가 빈번하게 발생하고 있으며, 이에 따라 AI 도입의 실질적인 효용성에 대한 의문이 제기되고 있다. 이러한 상황에서 화려한 기술 도입보다는 실제 비용 절감과 수익 증대에 초점을 맞춘 AI 프로젝트 접근 방식이 제조업 AI 도입의 난제를 해결할 핵심 대안으로 부상하고 있다. 제조 AI 도입 성공을 위한 과제 전문가들은 현장 데이터 기반의 AI 솔루션 개발 과정에서 외주 AI 용역 기업과의
IDC "조직이 AI에 집중적으로 투자할 경우 ROI 크게 향상될 가능성 있어" 마이크로소프트(이하 MS)는 모든 조직의 AI 트랜스포메이션을 효과적으로 지원하기 위해 IDC에 'AI의 비즈니스 기회'를 주제로 한 연구를 의뢰했다고 밝혔다. IDC의 발표에 따르면, 조직이 AI에 집중적으로 투자할 경우 투자 수익률(ROI)이 크게 향상될 가능성이 있는 것으로 나타났다. IDC의 이번 연구는 AI가 산업 전반에서 본격적으로 확산되고 있는 전환점을 보여줬다. 전 세계 기업이 AI 도입을 심화하는 가운데, 마이크로소프트 고객은 코파일럿과 같은 도구를 활용해 일상 업무를 혁신하는 것으로 알려졌다. 통신 분야에서는 루멘 테크놀로지가 코파일럿을 통해 영업 담당자들이 주당 평균 4시간을 절약하고, 연간 5000만 달러의 비용을 절감할 것으로 예상했다. 의료 분야에서는 대만 치메이 메디컬 센터 의사들이 진료 기록 작성 시간을 1시간에서 15분으로 줄였으며, 간호사들은 5분 이내에 환자 정보를 기록하게 됐다. 약사는 하루에 조제하거나 상담할 수 있는 환자 수를 두 배로 늘렸다. 유통 분야에서는 호주의 슈퍼마켓 체인 콜스가 AI 모델을 활용해 850개 매장에 걸쳐 2만 개 이
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