AI 도입, 기술 활용량보다 ‘풀어야 할 문제’ 정의가 성패 가른다…김지현 대표 칼럼

In this Scale-Up Note column, JiHyun & Company CEO Kim Ji-hyun argues that AI adoption succeeds or fails on how clearly a company defines the business problem it wants to solve. Citing MIT NANDA's report (about 95% of enterprise generative AI projects produced no measurable profit-and-loss impact) and McKinsey & Company's survey (80% reported personal productivity gains, but only 37% saw EBIT contribution), she says AI is ultimately a strategic management choice, and that the AI usage gap between companies is likely to widen over the next two to three years.

在这篇《Scale-Up Note》专栏中，JiHyun & Company 代表金智贤（Kim Ji-hyun）指出，AI 引入的成败取决于企业对自身要解决的商业问题定义得有多清晰。她引用 MIT NANDA 报告（约 95% 的企业生成式 AI 项目未产生可衡量的损益成果）和麦肯锡公司的调查（80% 的受访者称个人生产力提升，但只有 37% 称对营业利润（EBIT）有贡献），强调 AI 归根结底是经营层面的战略选择，并预计未来两到三年企业之间的 AI 应用差距将进一步扩大。

この「Scale-Up Note」コラムで、JiHyun & Company代表のキム・ジヒョン氏は、AI導入の成否は企業が解決したいビジネス課題をどれだけ明確に定義しているかで決まると指摘する。MIT NANDAの報告書（企業向け生成AIプロジェクトの約95%が測定可能な損益成果を出せず）とマッキンゼー・アンド・カンパニーの調査（80%が個人の生産性向上を回答した一方、営業利益（EBIT）への貢献を挙げたのは37%）を引用し、AIは結局のところ経営上の戦略的選択であり、今後2〜3年で企業間のAI活用格差はさらに広がる可能性が高いと述べている。

Dans cette chronique Scale-Up Note, Kim Ji-hyun, dirigeante de JiHyun & Company, soutient que la réussite de l'adoption de l'IA dépend de la clarté avec laquelle l'entreprise définit le problème métier à résoudre. S'appuyant sur le rapport du MIT NANDA (environ 95 % des projets d'IA générative en entreprise sans impact mesurable sur les résultats) et sur l'enquête de McKinsey & Company (80 % constatent un gain de productivité individuelle, mais seulement 37 % une contribution à l'EBIT), elle affirme que l'IA est avant tout un choix stratégique de gestion et que l'écart d'usage entre entreprises devrait se creuser dans les deux à trois prochaines années.