23 인공 지능 통계 및 사실(2023 데이터)

인공 지능에 대한 사실과 통계를 찾고 계십니까?

인공 지능(AI)은 확실히 새로운 기술은 아니지만 소비자와 기업 모두에게 인기가 급속히 높아지고 있습니다.

우리는 AI 채택, 생성 AI 기술, 챗봇, 기업이 미래에 AI를 사용하거나 사용하고자 하는 방식에 대한 흥미로운 AI 통계를 꽤 많이 가지고 있습니다.

그것에 들어가자.

주요 AI 통계

1. 2022년 12월부터 Google에 대한 전 세계적으로 인공 지능에 대한 관심이 급격히 증가했습니다.

인공지능의 성장세는 가파르다.

Google 트렌드에 따르면 '인공 지능'이라는 주제는 2022년 12월에 인기가 급격히 증가했습니다.

이는 2022년 11월 30일 OpenAI의 ChatGPT 출시와 동시에 이루어졌습니다.

그 이후로 전 세계적으로 관심이 빠른 속도로 증가하고 있습니다.

관심은 중국, 베트남, 한국, 루마니아, 대만에서 가장 높습니다.

이자는 터키, 러시아, 이란, 프랑스에서 가장 낮습니다.

미국에서 관심이 감소하고 있습니다.

출처: Google 트렌드

2. 전 세계 인공지능 시장 규모는 1,423억 달러입니다.

Statista가 Next Move Strategy Consulting과 협력하여 발표한 데이터에 따르면 글로벌 AI 시장 규모는 2022년 1,423억 달러로 평가되었습니다.

이 수치는 2030년까지 1조 8천억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

출처: 스태티스타 ¹

3. 설명 가능한 인공 지능 시장 규모는 2030년까지 210억 달러에 이를 것입니다.

설명 가능한 AI 또는 XAI에 대한 데이터를 포함하는 Statista의 인공 지능에 대한 시장 데이터에 따르면 이러한 형태의 AI에 대한 글로벌 시장 규모는 2021년에 44억 달러였으며 2030년에는 210억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

XAI는 말하자면 "작업을 보여줄" 수 있는 AI입니다.

즉, 의료 진단과 같은 특정 응답에 어떻게 도달했는지 보여줄 수 있는 것은 인공 지능입니다.

출처: 스태티스타 ²

4. AI 기반 로봇 시장 규모는 2030년까지 777억 달러에 달할 것입니다.

Statista가 Next Move Strategy Consulting과 협력하여 발표한 AI 기반 로봇 시장에 대한 데이터에 따르면 이러한 형태의 AI 시장 규모는 2030년까지 777억 달러에 달할 것으로 나타났습니다.

2022년에는 93억 달러였습니다.

AI 구동 로봇의 예로는 스타쉽 테크놀로지스의 자율 배송 로봇이 있다.

특히 스타십 로봇은 목적지까지 스스로 이동한 다음 돌아올 수 있도록 센서와 AI 매핑을 갖추고 있다.

출처: 스태티스타 ³

5. Baidu는 13,993개의 활성 특허 제품군에서 AI 특허의 최대 소유자입니다.

Statista는 기계 학습 및 인공 지능 기술에 대한 특허를 소유한 특허 소유자에 대한 데이터를 게시합니다.

데이터는 LexisNexis 및 PatentSight와 협력하여 게시됩니다.

그것은 AI 관련 특허의 주요 소유자로 Baidu를 밝힙니다. 그들은 13,993개의 활성 특허 제품군을 소유하고 있습니다.

두 번째는 13,187개의 활성 특허 제품군을 소유한 Tencent입니다.

출처: 스태티스타 ⁴

AI 채택 통계

6. AI를 채택한 기업의 63%가 매출 증가를 경험합니다.

McKinsey & Company가 AI를 채택한 기업에 대한 설문 조사에 따르면 기업의 63%가 AI를 채택한 후 수익이 증가하고 32%가 비용이 감소하는 것으로 나타났습니다.

수익 증가는 대부분 마케팅과 영업 및 제품/서비스 개발 부서에서 각각 70%와 70%로 보고되었습니다.

회사의 52%가 이 부서에서 비용 감소를 목격했다고 보고했기 때문에 비용 감소는 주로 공급망 관리에서 보고됩니다.

출처: 맥킨지 앤 컴퍼니

7. 기업은 평균 3.8개의 AI 시스템을 조직에 내장하고 있습니다.

McKinsey & Company는 2018년부터 매년 AI에 대한 설문 조사를 실시하고 있습니다.

2022년 설문 조사에서 그들은 기업이 조직의 프로세스에 평균 3.8개의 AI 기능을 내장하고 있음을 발견했습니다.

2021년보다 0.1 감소했지만 2018년 1.9보다 1.9 증가했습니다.

다음은 회사가 시스템에 통합한 상위 5가지 AI 기능입니다.

• 로봇 프로세스 자동화 – 설문 응답자의 39%는 조직이 이 AI 기능을 통합했다고 말합니다.
• 컴퓨터 비전 – 34%
• 자연어 텍스트 이해 – 33%
• 가상 에이전트 또는 대화형 인터페이스 – 33%
• 딥 러닝 – 30%

이 후속 질문은 자신의 회사가 최소한 하나의 AI 기능을 조직에 통합했다고 말한 응답자에게만 질문되었다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

출처: 맥킨지 앤 컴퍼니

8. 기업의 24%가 서비스 운영 최적화를 위해 AI를 사용합니다.

McKinsey & Company가 AI를 사용하는 회사에 AI 사용에 대해 물었을 때 응답자의 24%가 조직이 서비스 운영 최적화를 위해 AI를 사용한다고 답했습니다.

20%는 AI를 사용하여 AI 기반 제품을 만들고, 19%는 고객 서비스 분석에 사용하고, 다른 19%는 고객 세분화에 사용하고, 또 다른 19%는 AI 기반 제품 개선을 구현하는 데 사용합니다.

출처: 맥킨지 앤 컴퍼니

9. AI를 채택한 기업의 51%는 주로 사이버 보안 위험을 우려합니다.

McKinsey & Company는 AI를 채택한 회사에 이 기술을 시스템에 구현할 때 가장 큰 위험이라고 생각하는 것이 무엇인지 물었습니다.

51%는 사이버 보안, 36%는 규정 준수, 28%는 개인 정보 보호, 22%는 설명 가능성, 22%는 조직 평판을 선택했습니다.

출처: 맥킨지 앤 컴퍼니

10. 미국인의 37%는 AI가 일자리 감소로 이어질 것이라고 생각합니다.

4,021명의 응답자를 대상으로 YouGov와 협력하여 Statista가 발표한 설문 조사에 따르면 대부분의 미국인은 AI가 일자리를 더 많이 또는 더 적게 창출할지 확신하지 못하는 것으로 나타났습니다.

65세 이상의 미국인은 직업 시장에서 AI의 잠재력에 대해 가장 확신이 없는 연령대를 구성합니다.

그러나 대부분의 미국인은 AI가 일자리 감소로 이어질 것이라는 데 동의하며 19%는 일자리가 다소 줄어들 것이라고 말하고 18%는 AI가 훨씬 적은 일자리로 이어질 것이라고 말했습니다.

12%는 AI가 더 많은 일자리를 창출할 것이라고 생각하고 13%는 더 많은 일자리를 창출할 것이라고 생각합니다.

AI가 노동력에 미치는 영향에 대해 가장 우려하는 연령대는 45~64세 개인으로, 이들 중 29%는 AI가 훨씬 적은 일자리로 이어질 것이라고 생각합니다.

이 숫자를 결합하면 다음과 같은 통계를 얻습니다.

• 미국인의 37%는 AI가 더 적은 일자리로 이어질 것이라고 생각합니다.
• 25%는 AI가 더 많은 일자리로 이어질 것이라고 생각합니다.
• 18%는 이용 가능한 일자리 수가 그대로 유지될 것이라고 생각합니다.
• 20%는 불확실합니다.

McKinsey & Company의 설문 조사에 따르면 기업은 2021년에 다음과 같은 직책을 가진 직원을 고용하여 AI 관련 역할을 구현했습니다.

• 소프트웨어 엔지니어 – AI를 채택한 기업의 39%는 2021년에 AI 관련 역할에 소프트웨어 엔지니어를 고용했습니다.
• 데이터 엔지니어 – 35%
• AI 데이터 과학자 – 33%
• 기계 학습 엔지니어 – 30%

출처: 스태티스타 ⁵

11. 미국인의 35%가 AI가 삶을 더 쉽게 만든다고 말합니다.

4,021명의 응답자를 대상으로 YouGov와 Statista가 실시한 설문 조사에서 두 사람은 미국인의 35%가 AI가 삶을 더 쉽게 만든다고 말했고 23%는 삶을 다소 더 쉽게 만든다고 말했고 16%는 삶을 훨씬 더 쉽게 만든다고 말했습니다.

26%는 AI가 미국인의 삶에 큰 변화를 가져오지 않는다고 생각하는 반면, 26%는 확신하지 못합니다.

그러나 응답자의 10%만이 AI가 삶을 더 어렵게 만든다고 생각합니다.

출처: 스태티스타 ⁶

12. 북미 기업의 31%만이 AI 사용으로 인한 탄소 배출량을 줄이기 위해 노력하고 있습니다.

McKinsey & Company는 AI를 채택한 회사에 기술과 관련된 지속 가능성 사례에 대해 질문했습니다.

그들은 AI를 채택한 북미 기업의 31%만이 기술 사용으로 인한 탄소 배출량을 줄이기 위한 조치를 취하고 있음을 발견했습니다.

이에 비해 개발도상국 기업의 53%, 아시아 태평양 기업의 47%, 중국 기업의 46%, 유럽 기업의 36%가 AI 사용으로 인한 탄소 배출량을 줄이기 위한 조치를 취하고 있습니다.

다음은 지속 가능성 노력에 AI를 사용하는 기업의 지역별 분석입니다.

• 중화권 – 이 지역 기업의 61%가 지속 가능성 노력에 AI를 사용하고 있습니다.
• 아시아 태평양 - 54%
• 개발도상국 – 44%
• 유럽 ​​– 39%
• 북미 – 30%

출처: 맥킨지 앤 컴퍼니

생성 인공 지능 통계

13. 미국 성인의 14%만이 ChatGPT를 시도했습니다.

Pew Research Center는 미국 성인 10,701명을 대상으로 Open AI의 생성 AI 도구인 ChatGPT에 대한 친숙도를 조사했습니다.

그들은 미국 성인의 57%가 ChatGPT에 대해 들어봤음에도 불구하고 14%만이 그것을 시도했다는 것을 발견했습니다.

사용해 본 사람 중 19%는 오락용으로 사용했고, 14%는 새로운 것을 시도하기 위해 사용했으며, 12%는 업무용으로 사용했습니다.

ChatGPT를 시도한 사람들 중 56%가 이 기술이 유용하다고 말했습니다.

39%는 어느 정도 유용하다고 답했고 20%는 매우 유용하다고 답했으며 15%는 매우 유용하다고 답했습니다.

반면에 21%는 그다지 유용하지 않다고 답했고 6%는 전혀 유용하지 않다고 답했습니다.

출처: 퓨 리서치 센터

14. 제너레이티브 AI는 주로 마케팅 및 광고 회사에서 37%의 비율로 채택되고 있습니다.

4,500명의 응답자를 대상으로 Statista가 발표한 설문 조사에서 마케팅 및 광고 회사의 37%가 직장에서 제너레이티브 AI 기술을 채택한 것으로 나타났습니다.

기술 회사의 35%가 제너레이티브 AI를 채택했으며 컨설팅 회사의 30%, 교육 기관의 19%, 회계 회사의 16%, 의료 기관의 15%가 이를 시스템에 통합했습니다.

출처: 스태티스타 ⁷

15. Bing은 모든 플랫폼에서 전 세계적으로 2.77%의 시장 점유율로 두 번째로 인기 있는 검색 엔진입니다.

Statcounter는 Google, Microsoft의 Bing, Yandex, Yahoo!, DuckDuckGo 및 Baidu와 같은 세계에서 가장 인기 있는 검색 엔진의 글로벌 시장 점유율을 추적합니다.

Google은 93.12%로 가장 높은 시장 점유율을 차지하고 있으며 다른 모든 검색 엔진은 2.77%(Bing), 1.15%(Yandex), 1.11%(Yahoo!), 0.51%(DuckDuckGo) 및 0.49%(Baidu)로 뒤처져 있습니다.

Bing은 시장 점유율이 5.79%인 북미에서 가장 인기가 있습니다.

미국 시장 점유율은 6.35%다.

전 세계적으로 데스크톱에서 시장 점유율이 가장 높으며 이는 Microsoft의 Windows 운영 체제와의 통합 때문일 가능성이 높습니다.

검색 엔진의 시장 점유율은 미국의 데스크톱 및 태블릿 장치에서 훨씬 더 높으며 시장 점유율은 각각 12.51% 및 12.82%입니다.

이 통계를 제시하는 이유는 간단합니다. Microsoft는 검색 엔진인 Bing을 인기 있는 AI 도구인 ChatGPT와 통합했으며 AI 기반 음성 비서의 기술도 포함시켰습니다.

이 통합 이전에 Microsoft는 ChatGPT의 개발자 OpenAI의 주요 투자자였습니다.

Bing이 10년 이상의 존재 기간 중 상당 부분을 Google의 검색 엔진에 뒤처지면서 많은 사람들이 ChatGPT가 마침내 검색 엔진이 Google의 진정한 경쟁자가 되도록 도울 수 있는지 궁금해하고 있습니다.

Statcounter의 데이터에 따르면 기본 검색 엔진이 Google인 Google의 Chrome 브라우저는 전 세계 시장 점유율이 62.85%입니다.

기본 검색 엔진이 Bing인 Microsoft의 Edge 브라우저는 시장 점유율이 5.31%입니다.

이로 인해 Bing은 시장 점유율 20.72%의 Apple Safari 브라우저에 이어 3위를 차지했습니다.

출처: 스탯카운터

AI 인접 통계

16. 챗봇 시장 가치는 2027년까지 4억 5,480만 달러에 이를 것입니다.

Statista가 발표한 데이터에 따르면 챗봇 산업의 글로벌 시장 가치는 2018년 4,090만 달러에서 2027년에는 4억 5,480만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

출처: 아담 코넬

이러한 빠른 성장 속도는 챗봇이 브랜드의 고객 커뮤니케이션에서 가장 빠르게 성장하고 있기 때문입니다.

2019년 브랜드의 13%가 챗봇을 사용했습니다. 이 수치는 2020년까지 24.9%로 증가했습니다.

출처: 아담 코넬

다른 모든 형태의 커뮤니케이션은 15.7%의 급격한 감소를 보인 전화 및 화상 통화를 제외하고는 미묘한 증가율을 보였습니다.

출처: Statista ⁸ , 드리프트

17. 87.2%의 소비자가 챗봇에 대해 긍정적인 경험을 했습니다.

Drift가 소비자의 챗봇 경험에 대해 설문조사를 했을 때 소비자의 87.2%가 챗봇에 대해 긍정적인 경험을 했다고 보고한 반면 소비자의 12.8%만이 대부분 부정적인 경험을 했다고 답했습니다.

출처: Startup Bonsai

그럼에도 불구하고 Userlike가 실시한 설문 조사에서 응답자의 60%는 챗봇이 즉시 응답하는 것보다 인간 고객 담당자와 대화할 때까지 기다리는 것을 선호한다고 말했습니다.

그러나 설문 조사에서는 대다수의 소비자가 인간 고객 서비스 담당자에게 전달되기 위해 처음에 챗봇을 "확실히" 사용할 것이라고 밝혔습니다.

소비자가 챗봇에 대해 좋아하는 점에 관한 한, 소비자의 68%는 빠른 응답을 좋아합니다.

출처: Startup Bonsai

설문 조사에서 선택한 다른 인기 있는 옵션은 "챗봇을 사용하여 더 나은 지원을 제공할 수 있는 상담원에게 연결" 및 "챗봇이 정상 서비스 시간 외에 나를 도울 수 있습니다."였습니다.

응답자의 20% 미만이 챗봇이 질문을 잘 이해했다고 말했습니다.

출처: Drift, Userlike

18. ASAPP은 챗봇/대화형 AI 카테고리에서 가장 많은 투자를 받은 스타트업입니다.

ASAPP는 2억 1,400만 달러의 자금을 받은 2위 Observe.ai의 거의 두 배인 3억 8,000만 달러 이상의 자금을 받았습니다.

ASAPP의 기술은 항상 AI에 의해 구동되었지만 이제 생성 AI 시스템을 기술에 통합하기 시작했습니다.

이 회사는 JetBlue, Spectrum 및 Dish의 고객 서비스 부서를 지원합니다.

출처: 스태티스타 ⁹

19. 마케팅 예산이 많은 기업의 83%가 마케팅 자동화를 많이 사용합니다.

Pedalix는 2022년에 다양한 마케팅 예산으로 460개의 B2B 회사를 조사했습니다.

그들은 회사의 마케팅 전략이 자동화에 의해 얼마나 많이 지원되는지와 회사의 마케팅 예산이 얼마나 높은지 사이의 상관관계를 발견했습니다.

마케팅 예산이 $570,000 이상인 기업의 83%가 마케팅 자동화를 많이 사용하며 이는 전년도 조사보다 2% 증가한 것입니다.

또한 대기업이 마케팅 자동화를 사용할 가능성이 가장 높지만 마케팅 예산이 $107,000에서 $570,000 사이인 기업에서 채택률이 가장 높았습니다.

2021년에는 50%에 불과했지만 현재 이 범위의 비즈니스 중 81%가 마케팅 자동화를 사용하고 있습니다.

마케팅 예산이 $107,000 미만인 회사의 59%만이 마케팅 자동화를 사용하지만 이는 2021년의 44%에서 증가한 수치입니다.

출처: 페달릭스

20. B2B 비즈니스의 26%가 자체적으로 마케팅 자동화를 처리합니다.

Pedalix는 460개의 B2B 회사에 향후 제3자의 도움이 필요할 수 있는 마케팅 자동화의 특정 측면에 대해 질문했습니다.

대부분의 회사(26%)는 모든 것을 사내에서 처리할 계획이며 8%는 마케팅 자동화를 전혀 사용하지 않는다고 주장합니다.

10%의 회사는 마케팅 자동화를 관리하는 풀 서비스 회사를 선호합니다.

출처: 블로깅 마법사

마케팅 자동화에 외부 도움이 필요한 사람들 중 22%는 기술 구현에 도움이 필요하고, 16%는 전략 및 사용 사례 정의에 도움이 필요하며, 14%는 마케팅 자동화 캠페인 구현에 도움이 필요합니다.

출처: 페달릭스

21. B2B 기업의 62%는 마케팅 자동화 캠페인의 성공을 추적하기 위해 전환율을 사용합니다.

AI 기술을 마케팅 제품 또는 서비스로 구현하려는 SaaS 회사는 목표 시장이 마케팅 기술에서 무엇을 찾는지 알아야 합니다.

다행히도 이에 대한 답변이 있습니다.

Pedalix가 460개 B2B 회사를 대상으로 설문조사를 실시했을 때 자동화로 구현된 마케팅 캠페인의 성공을 어떻게 측정하는지 해당 회사에 질문했습니다.

62%는 전환율을 사용하고 60%는 받은 판매 수를 사용합니다.

57%는 받은 리드 수를 사용하고 51%는 투자 수익을 사용합니다.

출처: 블로깅 마법사

따라서 AI 기반 마케팅 제품 및 서비스를 생산하는 SaaS 회사는 제품이 무엇보다 전환율과 캠페인당 판매 수를 향상시키는지 확인해야 한다는 결론을 내립니다.

다음은 마케팅 담당자가 회사의 마케팅 자동화 구현 성공을 측정할 때 가장 중요하지 않은 지표입니다.

• 이메일 마케팅 지표 – 마케터의 38%가 선택
• 이탈률 – 34%
• 웹사이트 참여 – 33%
• 소셜 미디어 참여 – 24%
• 판매 주기 기간 – 21%

출처: 페달릭스

22. 마케팅 담당자의 71%가 이메일 마케팅에 마케팅 자동화를 사용합니다.

Act-On은 160명의 마케팅 전문가를 대상으로 자동화를 사용하는 마케팅 측면에 대해 질문했습니다.

대다수인 71%는 이메일 마케팅에 자동화를 사용한다고 말했습니다.

덜 인기 있는 용도로는 소셜 미디어 마케팅(마케터의 39%가 사용), 랜딩 페이지(35%) 및 캠페인 추적(32%)이 있습니다.

출처: 블로깅 마법사

다른 사용 사례는 다음 표를 받았습니다.

• 콘텐츠 관리 – 마케터의 27%가 선택
• 계정 기반 마케팅 – 23%
• 리드 스코어링 – 23%
• 워크플로 및 자동화 시각화 – 21%
• 실시간 채팅 – 17%
• 푸시 알림 – 15%

그러나 Act-On은 마케터들에게 마케팅 자동화를 무엇에 사용하고 싶은지 물었습니다.

이와 관련하여 동일한 마케팅 측면에서 다음 표를 받았습니다.

• 소셜 미디어 – 마케터의 36%가 선택
• 이메일 마케팅 – 36%
• 유료 광고 – 34%
• 캠페인 추적 – 31%
• 계정 기반 마케팅 – 29%
• 방문 페이지 – 29%
• 콘텐츠 관리 – 25%
• 실시간 채팅 – 25%
• 리드 스코어링 – 24%

이 숫자가 증명하는 것은 마케팅 업계를 위한 AI 시스템을 개발하려는 SaaS 회사가 마케팅 담당자가 이러한 유형의 자동화 시스템을 사용할 가능성이 가장 높은 방법에 따라 제품을 조정해야 이메일 마케팅 및 소셜 미디어 관리를 보다 효율적으로 만들어야 한다는 것입니다.

출처: 활동

23. 콘텐츠 기획자의 34%는 키워드 연구와 같은 SEO 목적을 위해 자동화를 사용합니다.

HubSpot의 2023년 콘텐츠 및 미디어 전략 보고서에서 회사는 콘텐츠 기획자에게 콘텐츠 마케팅에 자동화를 사용하는 방법에 대해 질문했습니다.

34%는 SEO 및 키워드 조사를 위해 자동화를 사용하고 콘텐츠에 대한 아이디어를 생성합니다.

이 숫자는 점점 더 많은 SEO와 마케터가 블로그 게시물의 개요를 생성하기 위해 AI를 채택하기 시작함에 따라 증가할 것입니다.

콘텐츠 기획자의 40%는 자동화를 사용하여 주요 콘텐츠 마케팅 채널을 서로 통합합니다.

37%는 자동화를 사용하여 대상 콘텐츠를 배포하고 36%는 자동화를 사용하여 다양한 소셜 미디어 플랫폼에 콘텐츠를 자동으로 공유합니다.

32%는 자동화를 사용하여 콘텐츠 마케팅 캠페인용 뉴스레터를 배포합니다.

출처: 허브스팟

인공 지능 통계 출처

마지막 생각들

이것으로 최신 인공 지능 통계 목록을 마칩니다.

AI에 대한 소비자의 의견은 차치하고 한 가지 확실한 점은 기업이 AI 구현을 통해 비용 절감과 수익 증가를 계속해서 확인하는 한 특히 비즈니스 전략으로서 AI가 여기에 있다는 것입니다.

앞으로 더 많은 회사가 AI를 채택하고 시간이 지남에 따라 더 많은 소비자가 AI에 적응하는 것을 보게 될 것입니다.

어떤 경우이든 최신 인공 지능 통계에 대해 알려드리겠습니다.

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