수십억 달러가 생성형 AI 이니셔티브에 쏟아부어졌지만, 놀랍게도 미미한 수익만을 내고 있으며, 통합된 파일럿 프로그램 중 단 5%만이 측정 가능한 비즈니스 가치로 전환되고 있습니다. 우려스럽게도 48%의 기업이 AI 프로젝트를 생산 단계에 도달하기도 전에 포기합니다. 업계 분석가들에 따르면 이러한 병목 현상은 AI 모델 자체의 문제라기보다는 주변 인프라의 한계 때문입니다.
핵심 문제는 제한적인 데이터 접근성, 경직된 통합 프로세스, 불안정한 배포 경로에 있습니다. 이러한 요인들이 복합적으로 작용하여 AI 이니셔티브가 초기 대규모 언어 모델(LLM) 및 검색 증강 생성(RAG) 실험을 넘어 확장되는 것을 방해합니다.
이에 대응하여 점점 더 많은 기업들이 컴포저블 및 소버린 AI 아키텍처로 기울고 있습니다. 이러한 아키텍처는 비용 절감, 데이터 소유권 유지, 급변하는 AI 환경에 대한 적응성을 약속합니다. 산업 조사 회사인 IDC는 2027년까지 전 세계 기업의 75%가 이러한 접근 방식을 채택할 것으로 예상합니다.
아이러니하게도 문제는 AI 파일럿이 종종 성공한다는 것입니다. 개념 증명(PoC)은 타당성을 검증하고 잠재적인 사용 사례를 식별하며 더 큰 투자를 위한 신뢰를 구축하도록 설계되었습니다. 그러나 이러한 PoC는 일반적으로 실제 생산 환경의 복잡성과는 거리가 먼 조건에서 운영됩니다. Informatica와 CDO Insights 2023의 데이터는 이러한 단절을 강조하며, 파일럿의 통제된 환경과 조직 전체에서 AI 솔루션을 확장하는 혼란스러운 현실 간의 상당한 격차를 보여줍니다.
컴포저블 및 소버린 AI로의 전환은 기업이 AI 도입에 접근하는 방식의 근본적인 변화를 나타냅니다. 컴포저블 AI를 통해 기업은 사전 구축된 구성 요소에서 AI 솔루션을 조립하여 더 큰 유연성과 사용자 정의를 제공할 수 있습니다. 소버린 AI는 데이터가 조직의 통제 하에 유지되도록 보장하여 데이터 개인 정보 보호 및 보안에 대한 증가하는 우려를 해결합니다. 이러한 아키텍처 전환은 AI의 진정한 잠재력을 발휘하여 기업이 고립된 실험에서 벗어나 AI를 핵심 운영에 통합할 수 있도록 할 것으로 예상됩니다. 엔터프라이즈 AI의 미래는 인프라 병목 현상을 극복하고 이러한 보다 적응 가능하고 안전한 접근 방식을 수용하는 데 달려 있습니다.
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