생성형 AI에 수십억 달러가 쏟아부어졌지만 많은 기업들이 체감할 만한 실질적인 수익은 놀라울 정도로 미미합니다. 광범위한 투자에도 불구하고 통합 AI 시범 프로그램 중 단 5%만이 측정 가능한 비즈니스 가치로 전환됩니다. 이러한 실망스러운 전환율과 더불어 모든 AI 이니셔티브의 거의 절반이 생산 단계에 도달하기 전에 포기된다는 사실은 기업의 AI 도입에 심각한 병목 현상이 있음을 시사합니다.

업계 분석가들에 따르면 핵심 문제는 AI 모델 자체가 아닙니다. 오히려 문제는 주변 인프라에 있습니다. 제한적인 데이터 접근성, 경직된 통합 프로세스, 불안정한 배포 경로로 인해 초기 대규모 언어 모델(LLM) 및 검색 증강 생성(RAG) 실험을 넘어 AI 이니셔티브의 확장성이 저해되고 있습니다.

이에 대응하여 점점 더 많은 기업들이 구성 가능하고 독립적인 AI 아키텍처를 채택하고 있습니다. IDC가 2027년까지 전 세계 기업의 75%를 차지할 것으로 예측한 이러한 변화는 비용을 절감하고, 데이터 소유권을 유지하며, 빠르게 진화하는 AI 환경에 적응하는 것을 목표로 합니다. AI 시범 사업의 내재적인 문제는 성공하도록 설계되었다는 것입니다. 개념 증명(PoC)은 타당성을 검증하고, 사용 사례를 식별하며, 더 큰 투자를 위한 신뢰를 조성하는 데 유용합니다. 그러나 이러한 통제된 환경은 실제 프로덕션 배포의 복잡성과 어려움을 제대로 반영하지 못하는 경우가 많습니다.

구성 가능한 AI를 통해 기업은 다양한 공급업체의 AI 구성 요소를 선택하고 결합하여 특정 요구 사항에 맞는 맞춤형 솔루션을 만들 수 있습니다. 반면, 독립적인 AI는 데이터 상주 및 제어를 강조하여 민감한 정보가 조직의 경계 내에 유지되고 규제 요구 사항을 준수하도록 보장합니다. 이러한 접근 방식은 금융 및 의료와 같이 고도로 규제되는 데이터를 처리하는 산업에 특히 중요합니다.

구성 가능하고 독립적인 AI로의 전환은 광범위한 AI 시장에 상당한 영향을 미칩니다. AI 공급업체 간의 경쟁을 촉진하여 혁신을 주도하고 비용을 절감합니다. 또한 기업이 보다 탄력적이고 적응 가능한 AI 시스템을 구축하여 단일 공급업체에 대한 의존도를 줄이고 공급업체 종속과 관련된 위험을 완화할 수 있도록 지원합니다. AI가 계속 발전함에 따라 AI 솔루션을 구성하고 제어하는 능력은 이 혁신적인 기술의 잠재력을 최대한 활용하려는 기업에게 점점 더 중요해질 것입니다.