수십억 달러가 생성형 AI 이니셔티브에 쏟아부어졌지만, 많은 기업에게는 놀라울 정도로 실질적인 수익이 거의 없었습니다. 막대한 투자에도 불구하고 통합 AI 파일럿 중 단 5%만이 측정 가능한 비즈니스 가치를 제공하고 있으며, 거의 절반의 기업이 AI 프로젝트를 생산 단계에 도달하기도 전에 포기하고 있습니다.
이러한 냉혹한 현실은 중요한 병목 현상을 강조합니다. 바로 AI 모델 자체를 둘러싼 인프라입니다. 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.
IDC의 업계 분석가들은 이에 대한 대응으로 상당한 변화를 예측합니다. 2027년까지 전 세계 기업의 75%가 구성 가능하고 독립적인 AI 아키텍처를 채택할 것으로 예상합니다. 이러한 움직임은 비용 절감, 데이터 제어 유지, 빠르게 진화하는 AI 환경에 적응해야 할 필요성에 의해 주도됩니다.
현재 문제는 AI 파일럿의 본질적인 특성에서 비롯됩니다. 이러한 개념 증명(PoC)은 타당성을 효과적으로 검증하고, 잠재적인 사용 사례를 식별하고, 더 큰 투자를 위한 신뢰를 조성하지만, 실제 프로덕션의 복잡성을 반영하지 못하는 통제된 환경에서 운영되는 경우가 많습니다. Informatica와 CDO Insights 2023의 데이터는 파일럿 성공과 프로덕션 준비 상태 간의 상당한 격차를 보여주며 이 점을 더욱 강조합니다.
구성 가능하고 독립적인 AI는 잠재적인 솔루션을 제공합니다. 구성 가능한 AI를 통해 기업은 사전 구축된 구성 요소에서 AI 솔루션을 조립하여 유연성과 빠른 배포를 제공할 수 있습니다. 독립적인 AI는 데이터 개인 정보 보호 및 보안에 대한 우려가 커짐에 따라 데이터가 조직의 통제 내에 유지되도록 보장합니다. 이러한 아키텍처 변화는 AI의 진정한 잠재력을 열어 고립된 실험에서 확장 가능하고 가치를 창출하는 솔루션으로 전환할 것을 약속합니다. 엔터프라이즈 AI의 미래는 인프라 문제를 극복하고 이러한 보다 적응 가능하고 안전한 접근 방식을 수용하는 데 달려 있습니다.
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