VentureBeat에 따르면 인공지능을 활용하려는 기업은 업계 벤치마크에서 모델 성능에만 집중하기보다는 AI 시스템의 실제 구현을 우선시하는 연구 동향에 집중해야 합니다. AI 분야가 성숙해짐에 따라 AI 애플리케이션의 생산 및 확장을 용이하게 하는 기술에 대한 병렬 연구가 등장하고 있습니다.

주요 관심 분야 중 하나는 지속적 학습인데, 이는 "재앙적 망각"으로 알려진 현상인 기존 지식을 손상시키지 않으면서 AI 모델에 새로운 정보를 가르치는 과제를 해결합니다. 전통적으로는 이전 데이터와 새 데이터를 혼합하여 모델을 재학습시키는 것이 해결책이었지만, 이는 종종 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸리며 복잡합니다.

FeaturedBen Dickson은 2026년 1월 1일 VentureBeat에 기고한 글에서 개별 모델의 순수한 지능에서 모델을 둘러싼 시스템 엔지니어링으로 초점이 이동하고 있다고 언급했습니다. Dickson은 차세대 강력하고 확장 가능한 엔터프라이즈 애플리케이션의 청사진을 나타낼 수 있는 네 가지 동향을 강조했습니다.

지속적 학습의 의미는 단순한 효율성을 넘어섭니다. AI 시스템이 시간이 지남에 따라 적응하고 진화할 수 있도록 함으로써 지속적 학습은 역동적인 환경에서 더욱 강력하고 안정적인 AI 솔루션으로 이어질 수 있습니다. 이는 AI 에이전트가 끊임없이 새로운 상황을 학습하고 적응해야 하는 로봇 공학 및 자율 시스템과 같은 분야에서 특히 중요합니다.

지속적으로 학습할 수 있는 AI 시스템 개발은 아직 초기 단계에 있지만 연구자들은 메모리 재생, 정규화 및 아키텍처 수정과 같은 다양한 기술을 탐구하고 있습니다. 이러한 기술은 모델이 새로운 정보를 효과적으로 학습할 수 있도록 하면서 기존 지식을 보존하는 것을 목표로 합니다.

AI가 사회의 다양한 측면에 계속 침투함에 따라 잊지 않고 학습하고 적응할 수 있는 AI 시스템을 만드는 능력은 점점 더 중요해질 것입니다. 실제 구현 및 지속적 학습에 대한 집중은 엔터프라이즈 환경 및 그 이상에서 AI의 잠재력을 최대한 실현하기 위한 중요한 단계입니다.