핵심 요약 (Executive Summary)

  • 보스턴컨설팅그룹(Boston Consulting Group)의 일곱 번째 ‘IT 지출 동향 조사(IT Spending Pulse Survey)’에 따르면, 글로벌 IT 예산은 꾸준히 증가해 전년 3.2% 대비 2024년 3.3%로 확대될 것이며, 생성형 AI 부문 투자는 30% 증가할 것으로 예상
  • BCG가 개발한 생성형 AI 성숙도 지표에 따르면, 성숙도가 높은 기업은 향후 3년간 세 배 높은 수익률 달성할 것으로 전망
  • 산업별로는 기술 기업의 생성형 AI 성숙도가 가장 높게 나타난 반면, 에너지, 여행 및 관광, 보험 산업은 최소 40% 이상이 생성형 AI를 거의 혹은 전혀 도입하지 않은 것으로 조사돼 생성형 AI 활용에 뒤처진 것으로 나타남
  • 이번 조사에 처음으로 포함된 아시아 태평양 지역은 북미와 유럽 지역보다 디지털 전환을 위한 IT 지출 증가치를 더 높게 전망했으며, 생성형 AI 성숙도 측면에서도 북미와 유럽 지역보다 생성형 AI의 가치를 상대적으로 더 크게 인식
  • AI 도입의 최대 장애 요인으로 성숙도 높은 기업의 43%, 중간 기업의 36%, 낮은 기업의 50%가 기술 미성숙 지적
  • 생성형 AI에 대한 투자 할당률은 향후 3년간 60% 성장해 현재 4.7%에서 2027년까지 7.6%로 증가할 것으로 예상
  • BCG 코리아 디지털 팀은 ‘IT 지출 동향 조사(IT Spending Pulse Survey)’ 관련 다음과 같은 국내 시장 동향 및 인사이트 제공
    • 국내 리딩 테크 기업의 IT 예산 및 투자는 기존 전통적 IT 비용의 효율성을 강화하고 이를 AI 등 디지털 혁신에 재투자하는 형태로 진화 중
    • SI 프로젝트 형태의 IT 시스템 투자에 대한 적정성 제고와 클라우드 및 SasS 형태의 새로운 아키텍처 도입에 따라 IT 추진 방식의 변화 모색 중
    • IT 아웃소싱 비용 및 품질에 대한 체계 정립과 디지털 역량 확보를 위한 IT 내재화 움직임 활발
  • BCG 코리아 디지털 팀이 바라본 국내 IT 투자 및 구현의 방해 요인과 이를 극복하기 위한 제언
    • 검증이 어려운 IT 비용 산정 기준 및 관행적 집행, 그리고 IT 비용 계정(Cost Center)이 전사 공용이라는 인식으로 IT 비용 최적화에 난항을 겪고 있음
    • 사업 부서와 CIO 조직의 단절된 소통 및 업무 수행 방식으로 AI, 디지털 전환, 클라우드와 같은 전사적 관점의 투자가 필요한 영역에서 의사 결정의 효율성과 적시성 부재
    • BCG 코리아는 이와 같은 IT 투자 방해 요인으로 국내 기업 IT 비용 중 15% 내외의 비효율성이 있을 것으로 추정
    • 이를 극복하기 위해 전사 IT 비용에 대한 적정성을 진단하고 효율성을 높이기 위한 관리 체계 및 업무 수행 방식의 고도화 필요
    • 또한, 생성형 AI 기술을 접목한 업무 자동화 및 생산성 증대를 적극 고려해야 함

 


 

 

오늘날 기업들은 비용 관리보다 성장 중심의 접근 방식을 지향하려는 경향이 나타난다. 그러나 더딘 GDP 성장세와 예산 정체가 지속되면서 전 세계 기업들은 성숙도가 높은 분야의 예산을 IT 투자에 재배치해야 할 필요성을 크게 느끼고 있다. 클라우드와 보안 부문이 여전히 주요 우선 과제로 남아있는 가운데 오늘날 기업의 생산성 향상을 위한 생성형 AI가 더 큰 주목을 받고 있다. 생성형 AI 투자는 2024년에 30% 확대될 것으로 예상되며, 생성형 AI 성숙도가 높은 기업은 향후 3년간 투자 수익률이 해당 기술을 거의 혹은 전혀 채택하지 않은 기업에 비해 세 배 더 높을 것으로 전망된다.

상기 내용은 보스턴컨설팅그룹(Boston Consulting Group, 이하 BCG)이 인사이트 네트워크 회사인 GLG와 공동으로 실시한 IT 지출 동향(IT Spending Pulse) 조사에서 도출된 주요 시사점이다(작년 IT 지출 동향 조사는 링크 참조). 해당 조사는 2024년 1분기에 실시되었으며 다양한 산업에서 IT 구매를 담당하는 이사 직급 이상 330명의 의견을 분석했다. 응답자의 66%는 북미, 34%는 유럽 출신으로 구성됐고(아시아 태평양 지역 데이터는 사이드바 참조), 특히 대기업 종사자가 60%, 중견기업 종사자가 40%로 주로 대기업(매출 10억 달러 이상)과 중견기업 부문이 집중적으로 다뤄졌다.

 

 

아시아 태평양 지역 1년차 조사 결과

 

BCG의 일곱 번째 IT 지출 동향 조사인 이번 조사에는 처음으로 아시아 태평양 지역의 결과가 포함되었다. 북미 및 유럽에 비해 견해 차이가 크게 나지는 않았으나, 몇 가지 특징이 두드러졌다. 우선 아시아 태평양 지역 내 IT 예산 증가 속도가 북미 및 유럽 대비 두 배 이상 빠를 것으로 예상되고, 생성형 AI 성숙도가 높은 기업의 수 또한 두 배가량 많은 것으로 나타났다.

조사에 참여한 150명의 IT 구매 담당자 중 84명이 호주 및 뉴질랜드, 55명이 싱가포르, 11명이 싱가포르 기업 출신으로 구성됐고, 응답 기업 중 76개는 매출 10억 달러 이상의 대기업, 74개는 중견기업이었다. 아울러 응답자는 산업재, 테크, 은행, 의료 및 리테일 부문에 종사하는 이사 직급 이상으로 구성됐다. 다만 아시아 태평양 지역의 경우 비교할 수 있는 2023년 데이터가 없기 때문에, 북미 및 유럽 조사 결과와 별도로 표기됐다.

북미 및 유럽의 IT 구매 담당자들은 2024년도 IT 지출이 3.3% 증가할 것으로 전망한 데 비해, 아시아 태평양 지역의 경우 디지털 전환을 중심으로 평균 6~7% 증가할 것으로 예상했다. 또한, 아시아 태평양 지역 응답자의 절반가량인 46%가 향후 3년 동안 생성형 AI 예산을 확대할 계획이라고 밝혔고, 44%는 성장 촉진과 비용 절감이 기업의 3대 우선 과제에 속한다는 데 동의했다. 북미 및 유럽과 마찬가지로, 아시아 태평양 지역의 경우 일부 분야의 지출을 줄이며 AI, 보안, 클라우드, 분석 등 혁신적인 기술에 투자를 확대하고 있는 것으로 나타났다.

아시아 태평양 지역 기업은 전략적 우위 계획과 위험 관리를 중점 영역으로 여겼고, 두 영역 중에서는 전략적 우위 계획이 우선순위 측면에서 앞선 것으로 나타났다. 또한, IT 구매 담당자의 60%는 빅데이터 분석을 통해 데이터를 비즈니스 인사이트로 전환하는 것이 최우선 과제 중 하나라고 응답했다. 아울러 응답자의 52%는 엔드포인트 보호 플랫폼(Endpoint Protection Platform, EPP) 및 엔드포인트 탐지 및 대응(Endpoint Detection and Response, EDR) 활용과 함께 디지털 고객 경험을 매출 촉진에 필요한 최우선 과제로 꼽았다.

또한, 북미와 유럽의 경우 생성형 AI 성숙도가 높은 기업이 각각 13%와 11%, 생성형 AI를 거의 혹은 전혀 도입하지 않은 기업이 각각 18%와 23%인 데 반해, 아시아 태평양 지역에서는 성숙도 높은 기업이 25%, 생성형 AI를 거의 혹은 전혀 도입하지 않은 기업이 16%로 나타나 상대적으로 생성형 AI의 가치를 더 크게 인식하고 있는 것으로 나타났다. 기업들이 생성형 AI 도입에 필요한 숙련된 인재 확보에 어려움을 겪고 있는 것은 사실이나, 생성형 AI를 도입하는 기업은 해당 기술을 거의 혹은 전혀 도입하지 않는 기업보다 일곱 배가량 높은 수익률을 달성할 것으로 전망된다.

 

 

IT 예산 확대에도 지출 분야별 차등 발생

 

설문조사 응답자들은 비용 절감과 성장 촉진을 동등하게 중요시하며, 54%의 응답자가 각각을 3대 우선 과제로 꼽았다. 단, 2023년 3분기 이후 초점이 성장 촉진으로 소폭 이동하면서 성장 촉진에 대한 중요도는 5% 상승한 데 비해 비용 절감의 우선순위는 2% 감소했다. 두 우선순위에 대한 고려와 함께, 2023년 IT 예산은 전년 대비 3.2% 상승했고, 2024년 3.3%로 추가 성장하며 완만하지만 꾸준한 상승세를 보이고 있다. (보기 1 참조)

IT 지출 동향(IT Spending Pulse): 생성형 AI 투자 확대로 인한 기타 IT 프로젝트 관리 필요성 강화 1

비용 절감과 성장 촉진 외에도, 보안과 디지털 전환을 우선 과제로 꼽은 응답자의 비율이 각각 61%, 60%를 기록하며, 해당 요인 또한 3대 우선 과제로 부상하고 있다. 기업들은 인공지능 및 머신러닝(보기 2에서와 같이 순지출 증가율 30% 기록), 보안 인프라(27%), 클라우드 서비스(30%), 분석(18%) 등 높은 영향력과 필요성을 지닌 성장 분야에 지출을 집중할 것으로 보인다. (보기 2 참조)

IT 지출 동향(IT Spending Pulse): 생성형 AI 투자 확대로 인한 기타 IT 프로젝트 관리 필요성 강화 2

분석, 애플리케이션 개발 및 전사적 자원관리(Enterprise Resource Planning, ERP) 등 관련 지출은 여전히 확대되고 있기는 하나, 그 증가율이 2023년 3분기부터 급격히 감소했다. 이는 클라우드 및 인프라에 대한 집중도가 높아졌기 때문으로 보인다. 한편, 응답자들은 가장 큰 순지출 감소가 서버 인프라(24%) 및 기기(16%) 분야에서 발생할 것으로 예상했다.

“응답자들은 비용 절감 및 성장 촉진 외에도 보안 및 디지털 전환을 기업의 우선 과제로 꼽았다.”

그러나 인프라 예산의 감소 예상치는 신중하게 받아들일 필요가 있다. 리더들이 인프라 예산 삭감을 추진하는 경우가 많지만, 기업에서 주요 운영 부문에 대한 투자는 궁극적으로 늘어날 수밖에 없기 때문이다. 게다가 2023년 3분기 이후 지출 증가세 둔화는 일부 영역이 더 이상 감축할 여지가 없는 지출 바닥에 도달했음을 의미할 수 있다.

 

 

공급업체 통합 트렌트와 다른 추세의 생성형 AI

 

리더들은 비용 관리 노력의 일환으로 특히 인프라를 포함하는 모든 유관 제품의 공급업체를 통합한다는 계획을 밝혔다. 응답자의 33%는 스토리지 인프라의 통합을 예상했고, 36%는 서버 인프라 통합을 예상한다고 답했다. 주요 우선순위로 언급된 보안 인프라에 있어서도 응답자의 26%가 공급업체 통합을 예상했다.

공급업체는 IT 구매 담당자들이 클라우드 서비스 및 보안 인프라 공급업체를 통합하는 동시에 해당 부문의 지출을 5% 이상 늘릴 것으로 예상한다는 점에 특히 주목해야 한다. 이 예측이 현실화되어 적은 수의 공급업체가 더 큰 시장을 차지하게 되는 경우, 공급업체들은 이러한 추세를 활용하여 고객 지출을 통합하기 위한 전략을 모색해야 할 것이다.

그럼에도 불구하고 AI 및 머신러닝 부문에서는 뚜렷한 예외가 관찰되고 있다. 응답자의 약 42%는 AI 및 머신러닝 서비스 관련 공급업체를 확대할 계획인 반면, 13%만이 공급업체 통합을 예상하는 것으로 나타났다. 이는 기업들이 시장에 새롭게 등장하는 생성형 AI 제품들을 탐색하고 있기 때문으로 보인다. (보기 3 참조) 동시에 생성형 AI 관련 지출도 증가하고 있다. 생성형 AI는 2024년 기업 IT 예산의 평균 4.7%가량을 차지할 것으로 보이며, 향후 3년간 지출이 60% 증가해 IT 예산의 평균 7.6%가량을 차지할 것으로 예상된다.

IT 지출 동향(IT Spending Pulse): 생성형 AI 투자 확대로 인한 기타 IT 프로젝트 관리 필요성 강화 3

“기업은 다양한 생성형 AI 서비스 공급업체와 협력해 여러 제품을 테스트하고 자사에 적합한 도구를 찾아야 한다.”

새로운 생성형 AI 기술의 빠른 발전 속도, 투자 규모 등을 고려하면, IT 구매 담당자들이 공급업체를 확대하는 것은 당연하다. 기업은 다양한 공급업체와 협력하고 여러 제품을 테스트함으로써 자사에 적합한 도구를 찾아야 한다. 비교적 새로운 기술인 생성형 AI의 네트워크 효과가 아직 형성되지 않은 상황에서, 고객 확보 및 유지를 위한 차별성 확보가 생성형 AI 공급업체에 중요한 변수로 작용할 것으로 보인다.

 

 

산업 및 지역별 생성형 AI 성숙도

 

생성형 AI의 중요성이 커지고 있는 현 상황에서, BCG는 기업들이 현재 어떤 단계에 있는지 평가하기 위해 생성형 AI 성숙도 지표를 개발했다. 10개의 비즈니스 기능 전반에 걸친 생성형 AI 도입 수준을 기준으로, 기업들을 ‘거의 혹은 전혀 도입하지 않음’, ‘성숙도 낮음’, ‘성숙도 중간’, ‘성숙도 높음’ 등 4개 카테고리로 구분했다. 생성형 AI에 대한 관심은 확실한 증가세를 보이고 있음이 관찰되었다. 생성형 AI를 거의 혹은 전혀 도입하지 않은 기업의 비율은 2023년 3분기 24%에서 20%로 감소했다. 생성형 AI 성숙도가 높은 기업은 약 12%로 비슷한 수준을 유지했고, 중간 성숙도의 기업은 약 18%에서 27%로 그 비율이 높게 증가했다.

산업 분야로 보면, 기술 기업의 약 62%가 중간 혹은 높은 성숙도 기업으로 분류되며 생성형 AI 도입 움직임에 앞장서고 있는 것으로 나타났다. 이는 이들 기업 중 다수가 타 산업 군에 판매할 생성형 AI 제품 개발을 직접 이끌고 있기 때문이다. 아울러 은행, 리테일, 산업재, 의료 산업 내 약 32~39%의 기업들이 기술 기업과 비슷한 수준의 성숙도에 도달한 것으로 나타났다. (보기 4 참조) 반면 에너지, 여행 및 관광, 보험 산업에서는 생성형 AI를 거의 혹은 전혀 도입하지 않은 기업이 최소 40% 이상으로 생성형 AI 활용에 뒤처지는 모습을 보였다.

IT 지출 동향(IT Spending Pulse): 생성형 AI 투자 확대로 인한 기타 IT 프로젝트 관리 필요성 강화 4

기업 규모에 따른 도입 수준을 살펴보면 대기업의 생성형 AI 성숙도가 높을 가능성이 컸다. 46%의 대기업이 중간 또는 높은 성숙도를 보였고, 생성형 AI를 거의 혹은 전혀 도입하지 않은 대기업은 13%에 불과했다. 중견기업의 성숙도는 그에 비해 크게 떨어져, 70% 이상이 생성형 AI를 거의 혹은 전혀 도입하지 않았다고 응답했다.

산업 분야와 기업 규모와 달리 생성형 AI 도입에서 지리적 위치는 큰 영향을 주지 않는 것으로 보인다. 북미와 유럽의 도입률은 비슷한 수준으로, 약 40%의 기업들이 중간 혹은 높은 성숙도를 달성한 것으로 나타났다. 아시아의 도입률을 약간 더 높은 수준으로, 45%의 기업들이 중간 혹은 높은 성숙도를 나타냈다. 또한, 아시아에서는 생성형 AI를 거의 혹은 전혀 도입하지 않은 기업들의 비율이 16%에 불과해, 18%를 기록한 북미나 최근 생성형 AI 관련 규제 개발에도 불구하고 23%를 기록한 유럽에 비해 낮은 수치를 나타냈다.

 

 

생성형 AI에 대한 높은 기대치

 

조사 결과를 더 깊이 들여다보면, 성숙도가 높은 기업일수록 생성형 AI 도구의 가치를 더 높이 평가하고, 향후 더 큰 이익을 기대하는 경향이 나타났다. 기업들이 수익을 기대하지 않는 분야에 투자하지 않는다는 점을 고려하면, 이는 당연해 보이는 결과일 수 있다. 그러나 생성형 AI를 도입한 기업들이 어떤 목표를 설정하고 있는지를 이해하는 것은 생성형 AI 투자를 고려하고 있는 기업에 여전히 중요한 시사점을 제공해 준다.

“성숙도가 높은 기업들은 생성형 AI 도구의 가치를 더 크게 인식하며, 향후 더 큰 이익을 기대하는 경향이 나타났다.”

데이터 분석에 따르면 두 가지 중요한 시사점이 도출된다. 첫째, 생성형 AI 성숙도가 높은 기업들은 해당 기술을 거의 혹은 전혀 도입하지 않은 기업 대비 향후 3년간 세 배 높은 ROI인 18%를 달성할 것으로 전망된다. 둘째, 성숙도 높은 기업의 38%가 20~30%의 ROI를 전망했고, 3%의 기업이 30% 이상의 ROI를 예상했다. 한편, 생성형 AI 성숙도가 낮거나 중간 수준인 기업들의 경우 20~30% ROI를 예상하는 비율은 성숙도 높은 기업의 3분의 1 수준인 12~13%였고, 30% 이상의 ROI를 기대하는 기업의 비율은 두 배 이상인 7%로 나타났다. (보기 5 참조)

IT 지출 동향(IT Spending Pulse): 생성형 AI 투자 확대로 인한 기타 IT 프로젝트 관리 필요성 강화 5

생성형 AI 투자가 성과를 내고 있음을 보여주는 또 다른 지표는 기업들이 할당된 예산을 초과하는 지출을 감수하려는 의지로 나타난다. 2023년 기업들은 IT 예산의 약 4%를 생성형 AI에 할당할 것으로 예상했으나, 실제 지출은 약 4.5%에 달했다. 생성형 AI에 대한 평균 예산 할당률을 2024년 4.7%로 증가할 것으로 보이며, 향후 3년 동안 약 60%가량 성장해 2027년에는 그 비율이 7.6%에 도달할 것으로 전망된다. (보기 6 참조) 아울러 성장 중심의 기업들은 비용 중심의 기업 대비 생성형 AI 관련 예산을 약 15%가량 더 확대해, 전자의 경우 전체 IT 예산 대비 생성형 AI 투자 할당률이 7.9%, 후자의 경우 7.1%로 증가할 것으로 보인다.

IT 지출 동향(IT Spending Pulse): 생성형 AI 투자 확대로 인한 기타 IT 프로젝트 관리 필요성 강화 6

성숙도가 높은 기업들이 예산을 초과 지출하는 이유이자 기술에 대한 신뢰를 보여주는 또 다른 신호는 그들이 현재 소프트웨어 제품에 추가적인 생성형 AI 기능을 위해 더 큰 비용을 지불할 의향이 있다는 점에서 찾아볼 수 있다. (보기 7 참조) 이들 기업은 평균 약 9% 더 지출할 의향을 보였으며, 평균적인 회사의 약 5% 초과 지출 의향 대비 훨씬 높은 수치를 나타냈다.

IT 지출 동향(IT Spending Pulse): 생성형 AI 투자 확대로 인한 기타 IT 프로젝트 관리 필요성 강화 7

 

 

IT 투자와 도입 방해 요인

 

생성형 AI 도입의 미래는 어떤 모습일지, 신속한 도입을 저해하는 요소는 어떤 부분일지 확인하기 위해 BCG는 이번 조사에서 생성형 AI 투자 및 도입의 방해 요인이 무엇인지 물었다. 조사에 따르면, 생성형 AI 성숙도가 높은 기업의 43%, 중간 기업의 36%, 낮은 기업의 38%, 해당 기술을 거의 혹은 전혀 도입하지 않은 기업의 50%는 생성형 AI 도입의 가장 큰 걸림돌이 생성형 AI 기술의 미성숙이라고 답했다. 그뿐만 아니라, 생성형 AI를 거의 혹은 전혀 도입하지 않은 기업의 30%는 향후 3년간 생성형 AI 기술을 도입하기 위한 계획이 없다고 밝혔다. 생성형 AI 서비스 공급업체는 비용 절감이나 수익 창출을 실현한 생성형 AI 제품의 사례를 적극적으로 홍보함으로써 이러한 허들을 낮춰갈 수 있을 것으로 전망된다.

“성숙도가 높은 기업들은 생성형 AI 적용 사례 및 수익률이 명확해짐에 따라 해당 기술의 비즈니스 관련 위험을 적게 인식하고 있다. 이는 생성형 AI 투자가 구체적인 성과를 내고 있다는 또 다른 증거이다.”

또한, 성숙도 높은 기업의 경우 데이터 위험, 법적 위험, 교육 부족 등을 생성형 AI 기술 도입을 어렵게 하는 또 다른 주요 원인으로 꼽았으며, 해당 응답 비율은 2023년 3분기 조사 이후 각각 8%, 10%, 21% 증가했다. 흥미롭게도, 성숙도가 높은 기업들은 생성형 AI 적용 사례 및 수익률이 명확해짐에 따라 해당 기술의 비즈니스 관련 위험을 과거 조사 결과 대비 16% 낮게 인식하는 것으로 나타났다. 이는 생성형 AI 투자가 구체적인 성과를 내고 있다는 또 다른 증거이며, 투자 기업에도 확신을 주고 있음을 의미한다. 동시에 응답자들은 “리더 간의 불일치”도 대두되는 문제로 언급했다. 이는 조직 기능의 상호 의존성과 생성형 AI 사용 사례의 확장 제한성 등으로 인해 초래되는 것으로 추정된다. (보기 8 참조)

IT 지출 동향(IT Spending Pulse): 생성형 AI 투자 확대로 인한 기타 IT 프로젝트 관리 필요성 강화 8

 

 

향후 예산 계획 수립

 

생성형 AI 열풍은 충분히 이해할 만하지만, 오늘날과 같은 빠듯한 예산 환경 속에서 생성형 AI가 단순한 유행에 그치지 않을 수 있도록 기업 CIO의 지원을 끌어내기 위해 IT 구매 담당자는 보다 명확하고 전략적인 계획이 필요하다. 또한, 기업의 CIO는 생성형 AI, 클라우드, 보안 등 우선순위에 대한 추가 투자 요청이 있을 시 아래 단계들을 고려해 체계적인 접근 방식을 취해야 한다.

  • 성공 가능성을 확보하기 위한 적절한 자원 배분 계획 수립
  • 명확한 비즈니스 적용 사례 요청 및 리더 대상 성과 측정 계획 확인
  • 공급업체 대상 기업의 지출 수준에 상응하는 수준의 지원 확보

생성형 AI의 등장으로 새로운 환경에 적응하는 것이 많은 기업들의 필수 과제가 됐다. 기술의 빠른 발전과 광범위한 도입을 감안할 때, 신규 투자 없이 단순히 비용만 절감하려는 방법은 더 이상 유효하지 않다. 생성형 AI 도입을 위한 적절한 IT 예산을 할당하면서 일상의 필수적인 운영을 위한 예산을 확보하는 등, 적절한 균형을 유지하는 것이 기업의 성공을 위한 필수 요소로 작용할 것으로 전망된다.

 

 

 


 

보스턴컨설팅그룹(BCG) 코리아 디지털 부문 전문가 소개

IT 지출 동향(IT Spending Pulse): 생성형 AI 투자 확대로 인한 기타 IT 프로젝트 관리 필요성 강화 9

 

보스턴컨설팅그룹(Boston Consulting Group) 및 BCG 코리아

보스턴컨설팅그룹(BCG)은 여러 도전 과제를 해결하고 더 큰 비즈니스 기회를 실현시키기 위해 다양한 기업 및 사회 리더들과 협력하고 있습니다. BCG는 1963년 설립 이래 비즈니스 전략의 선구자로 자리매김하며 모든 이해관계자를 이롭게 한다는 목표로 고객과 긴밀한 협력 관계를 이어오고 있습니다. BCG가 제공하는 혁신적인 접근 방식은 조직의 성장과 지속가능한 경쟁 우위를 구축하며, 긍정적인 사회적 영향력을 도모합니다.

다양한 전문가들로 구성된 BCG 글로벌 팀은 전문성과 폭넓은 시각을 바탕으로 현 상태를 바라보며 변화를 추진합니다. BCG는 혁신적인 경영 컨설팅과 기술 및 디자인, 그리고 사내 디지털 벤처를 통해 솔루션을 제공하며, 고객의 성공과 더 나은 세상을 만들기 위한 BCG의 목표를 기반으로 고객 조직의 전 레벨에서 유니크한 협력 모델을 기반으로 컨설팅을 수행하고 있습니다.

BCG 코리아는 1994년 한국에 진출, 서울 오피스를 오픈하며 컨설팅 비즈니스를 시작했습니다. 2024년 한국 진출 30주년을 맞은 BCG 코리아는 약 350명의 뛰어난 컨설팅 인력을 기반으로 매년 20% 이상의 성장률을 달성해오고 있으며, 국내 주요 대기업, 다국적 기업, 다양한 정부 및 공공기관 등과 견고한 파트너십을 바탕으로 기업 및 조직의 성장뿐 아니라 고객의 성장을 기반으로 우리나라 경제 발전에도 기여하고 있습니다.

BCG 코리아는 IT 및 디지털 전문 조직을 바탕으로 IT, 디지털, 생성형 AI 관련 전략 수립과 기업 맞춤형 솔루션을 제공하고 있으며, 최근 기업의 디지털 혁신, 비용 효율성 개선, IT 아키텍처 고도화 서비스를 강화하고 있습니다.

풍부한 글로벌 자원과 서울 오피스의 각 분야의 전문 인력으로 무장한 BCG 코리아는 명실공히 우리나라 최고의 매니지먼트 컨설팅 회사로 거듭나고 있습니다.

 

 

 

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