벤처 투자자들이 또다시 기업 AI 도입이 급증할 것이라고 예측하며, 이번에는 2026년을 전환점으로 지목했습니다. 이러한 전망은 OpenAI의 ChatGPT 출시 이후 상당한 투자와 AI 스타트업의 확산에도 불구하고 아직 완전히 실현되지 않은 낙관적인 예측이 3년 동안 이어진 후에 나온 것입니다.

낙관론은 많은 기업이 여전히 AI 투자로부터 실질적인 이익을 실현하는 데 어려움을 겪고 있다는 현실에 의해 다소 약화됩니다. 최근 MIT 설문 조사에 따르면 무려 95%의 기업이 AI 투자에서 의미 있는 수익을 얻지 못하고 있는 것으로 나타났습니다. 이는 기업이 언제 AI를 통합하고 활용하여 진정한 가치를 창출하기 시작할 것인가라는 중요한 질문을 제기합니다.

TechCrunch는 기업 AI를 전문으로 하는 24명의 벤처 투자자를 대상으로 설문 조사를 실시했으며, 압도적인 의견은 기업이 AI를 의미 있게 도입하고, 그 가치를 확인하며, 결과적으로 해당 기술에 대한 예산을 늘릴 해로 2026년을 지목했습니다. 그러나 이러한 예측은 이전 몇 년 동안 이루어진 유사한 예측과 궤를 같이하며, 2026년이 정말로 다를지에 대한 회의론을 불러일으킵니다.

기업 AI 시장은 효율성 증대, 자동화, 데이터 기반 의사 결정에 대한 약속에 힘입어 상당한 성장을 경험했습니다. 그러나 AI 솔루션을 기존 인프라에 통합하는 복잡성과 AI 기능에 대한 명확한 이해 부족으로 인해 광범위한 도입이 저해되었습니다. 또한, 초기 도입 기업은 거대 언어 모델(LLM)의 기능을 과대평가하여 특정 애플리케이션에 가장 적합한 도구가 아닌 보편적인 솔루션으로 간주했을 수 있습니다. Ascend의 창립 제너럴 파트너인 커비 윈필드가 언급했듯이, 기업들은 LLM이 대부분의 문제에 대한 만병통치약이 아니라는 것을 깨닫기 시작하고 있습니다.

앞으로 기업에서 AI의 성공적인 통합은 여러 요인에 달려 있습니다. 첫째, 기업은 특정 요구 사항을 명확히 이해하고 이러한 요구 사항을 직접적으로 해결하는 AI 솔루션을 식별해야 합니다. 둘째, 직원이 AI 도구를 효과적으로 활용하고 관리할 수 있도록 교육 및 훈련에 대한 투자가 중요합니다. 마지막으로, AI 알고리즘이 신뢰할 수 있고 정확한 데이터로 훈련되도록 데이터 품질 및 거버넌스에 집중하는 것이 필수적입니다. 이러한 과제가 해결된다면 2026년은 기업 AI가 오랫동안 약속해 온 잠재력을 마침내 실현하는 해가 될 수 있을 것입니다.