생성형 AI 이니셔티브에 수십억 달러가 쏟아부어졌지만, 놀랍게도 그에 따른 수익은 미미하여 통합된 파일럿 프로그램 중 단 5%만이 측정 가능한 비즈니스 가치로 전환되고 있습니다. 이러한 실망스러운 수치는 전체 기업의 거의 절반이 AI 프로젝트를 생산 단계에 이르기도 전에 포기한다는 사실과 함께 기업의 AI 도입에 있어 심각한 병목 현상을 강조합니다.
업계 분석가들에 따르면 핵심 문제는 AI 모델 자체가 아닙니다. 오히려 문제는 주변 인프라에 있습니다. 제한적인 데이터 접근성, 경직된 통합 프로세스, 불안정한 배포 경로로 인해 AI 이니셔티브가 초기 대규모 언어 모델(LLM) 및 검색 증강 생성(RAG) 실험 단계를 넘어 확장되지 못하고 있습니다. 이는 Informatica의 데이터와 함께 MIT Technology Review Insights에서 편집한 CDO Insights 2023 데이터에 따른 것입니다.
이러한 문제에 대응하여 점점 더 많은 기업이 구성 가능하고 독립적인 AI 아키텍처로 전환하고 있습니다. 이러한 아키텍처는 비용을 절감하고 데이터 소유권을 유지하며 빠르게 진화하는 AI 환경에 보다 쉽게 적응할 수 있도록 합니다. 산업 연구 회사인 IDC는 2027년까지 전 세계 기업의 75%가 이러한 접근 방식을 채택할 것으로 예상합니다.
AI 파일럿의 매력은 종종 실제 배포의 복잡성을 가립니다. 개념 증명(PoC)은 타당성을 검증하고 잠재적 사용 사례를 식별하며 더 큰 투자를 위한 신뢰를 조성하도록 설계되었습니다. 그러나 이러한 통제된 환경은 생산의 혼란스러운 현실을 거의 반영하지 않아 초기 약속과 실제 비즈니스 영향 간의 단절을 초래합니다.
구성 가능하고 독립적인 AI로의 전환은 기업이 AI에 접근하는 방식에 있어 근본적인 변화를 나타냅니다. 구성 가능한 AI를 통해 조직은 사전 구축된 구성 요소에서 AI 솔루션을 조립하여 더 큰 유연성과 민첩성을 제공할 수 있습니다. 반면, 독립적인 AI는 데이터 소유권과 제어를 강조하여 민감한 정보가 조직의 관리 하에 유지되도록 합니다. 이는 엄격한 규제 요구 사항이 있는 산업에서 특히 중요합니다. 기업 AI의 미래는 현재 잠재력을 제한하는 인프라 문제를 극복하는 데 달려 있습니다. 구성 가능하고 독립적인 아키텍처를 수용함으로써 기업은 AI의 진정한 가치를 실현하고 의미 있는 비즈니스 성과를 창출할 수 있습니다.
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