2025년 엔터프라이즈 AI 도입의 과제 탐색

비즈니스 세계에서는 인공지능(AI) 도입이 엄청나게 급증했으며, 특히 생성 AI(Gen AI)가 급증했다. 딜로이트의 추정에 따르면, 2024년 생성 AI에 대한 기업 지출은 2023년 160억 달러에서 30% 증가할 것으로 예상된다. 단 1년 만에 이 기술은 조직의 전략적 로드맵을 재편하기 위해 현장에 폭발적으로 등장했다. AI 시스템은 대화형, 인지형, 창의적 레버로 전환되어 기업이 운영을 간소화하고, 고객 경험을 개선하고, 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 한다. 간단히 말해, 기업 AI는 CXO가 혁신과 성장을 촉진하는 데 가장 중요한 레버 중 하나가 되었다.

과제 #1 - 데이터 준비 부족

AI 성공은 일관되고, 정리되고, 잘 정리된 데이터에 달려 있다. 그러나 기업은 시스템과 부서 간에 분산된 데이터를 통합하는 데 어려움을 겪는다. 더욱 엄격한 데이터 개인 정보 보호 규정은 신뢰할 수 있는 AI 통찰력을 보장하기 위해 강력한 거버넌스, 규정 준수 및 민감한 정보 보호를 요구한다.

이를 위해서는 데이터 사일로를 분해하고 현대화해야 하는 데이터의 우선순위를 엄격하게 지정하는 포괄적인 데이터 관리 시스템이 필요하다. 빠른 성과를 보여주는 데이터 웅덩이는 데이터 생태계를 올바르게 구축하기 위한 장기적인 약속을 확보하는 데 도움이 된다. 중앙집중식 데이터 레이크 또는 데이터 웨어하우스는 조직 전체에서 일관된 데이터 접근성을 보장할 수 있다. 또한 머신러닝기술은 데이터 환경의 모니터링 및 거버넌스를 자동화하는 동시에 데이터 품질을 풍부하게 하고 향상시킬 수 있다.

과제 #2 - AI 확장성

2024년, 조직이 엔터프라이즈 AI 구현 여정을 시작하면서 많은 조직이 솔루션 확장에 어려움을 겪었다. 주로 기술 아키텍처와 리소스가 부족했기 때문이다. 확장 가능한 AI 인프라를 구축하는 것은 이러한 목표를 달성하는 데 매우 중요하다.

클라우드 플랫폼은 대규모 데이터 세트를 처리하고 AI 모델을 훈련하는 데 필요한 효율성, 유연성 및 확장성을 제공한다. 클라우드 서비스 제공업체의 AI 인프라를 활용하면 상당한 사전 인프라 투자 없이도 AI 배포를 빠르게 확장할 수 있다. 다양한 비즈니스 기능에서 쉽게 구성하고 적용할 수 있는 모듈식 AI 프레임워크를 구현하면 기업은 비용과 위험을 통제하면서 점진적으로 AI 이니셔티브를 확장할 수 있다.

과제 #3 - 인재 및 기술 격차

최근 설문 조사에서는 IT 전문가의 AI에 대한 열정과 실제 역량 간의 놀라운 격차를 강조한다. 81%가 AI 활용에 관심을 표명했지만, 불과 12%만이 필요한 기술을 보유하고 있으며, 근로자의 70%는 상당한 AI 기술 업그레이드가 필요하다. 이러한 인재 격차는 AI 이니셔티브를 개발, 배포 및 관리하려는 기업에 상당한 장애물이 된다. 숙련된 AI 전문가를 유치하고 유지하는 것은 큰 과제이며, 기존 직원의 기술을 향상시키려면 상당한 투자가 필요하다.

조직의 교육 전략은 AI 솔루션을 개발하는 빌더, AI 출력을 검증하는 체커, AI 시스템의 출력을 의사 결정에 사용하는 소비자 등 다양한 집단에 필요한 AI 리터러시 수준을 다루어야 한다. 또한, 비즈니스 리더는 AI의 전략적 의미를 더 잘, 더 효과적으로 이해하도록 교육을 받아야 한다. 데이터 중심 문화를 의식적으로 육성하고 모든 수준에서 의사 결정 프로세스에 AI를 통합함으로써 AI에 대한 저항을 관리하여 의사 결정의 질을 향상시킬 수 있다.

과제 #4 - AI 거버넌스와 윤리적 우려

기업이 대규모로 AI를 도입함에 따라 편향된 알고리즘의 과제가 커진다. 불완전하거나 편향된 데이터로 훈련된 AI 모델은 기존 편향을 강화하여 불공정한 비즈니스 결정과 결과로 이어질 수 있다. AI 기술이 발전함에 따라 정부와 규제 기관은 의사 결정의 투명성을 확보하고 소비자를 보호하기 위해 끊임없이 새로운 AI 규정을 도입하고 있다. 예를 들어 EU는 EU AI법 2024를 통해 AI 사용에 대한 정책, 프레임워크 및 원칙을 설명했다. 기업은 이러한 진화하는 규정에 민첩하게 적응해야 한다.

투명성, 공정성 및 책임성에 초점을 맞춘 올바른 AI 거버넌스 프레임워크를 구축함으로써 조직은 AI 모델에 대한 설명 가능성을 가능하게 하는 솔루션을 활용하고 최종 소비자와의 신뢰를 구축할 수 있다. 여기에는 AI 모델의 개발 및 배포에 대한 윤리 지침이 포함되어야 하며 회사의 가치와 규제 요구 사항과 일치해야 한다.

과제 #5 - 비용과 ROI의 균형 맞추기

AI 솔루션을 개발, 교육 및 배포하려면 인프라, 소프트웨어 및 숙련된 인재 측면에서 상당한 재정적 투자가 필요하다. 많은 기업이 이 비용과 측정 가능한 투자 수익률(ROI)의 균형을 맞추는 데 어려움을 겪는다.

AI 구현을 위한 올바른 사용 사례를 파악하는 것이 중요하다. 모든 솔루션에 반드시 AI가 필요한 것은 아니라는 점을 기억해야 한다. 여정 초기에 성공을 측정하기 위한 올바른 벤치마크에 동의하는 것이 중요하다. 이를 통해 조직은 다양한 사용 사례에서 제공되는 ROI와 잠재적인 ROI를 면밀히 살펴볼 수 있다. 이 정보를 사용하여 모든 단계에서 사용 사례를 엄격하게 우선 순위를 정하고 합리화하여 비용을 통제할 수 있다. 조직은 유연한 상업 모델을 통해 비즈니스 성과를 제공하는 AI 및 분석 서비스 제공업체와 협력하여 RoI 투자의 위험을 보장할 수 있다.