비즈니스 세계에서는 인공 지능(AI), 특히 생성형 AI(Gen AI) 채택이 눈에 띄게 급증했습니다. 에 따르면 딜로이트 추정2024년 Gen AI에 대한 기업 지출은 2023년 수치인 160억 달러보다 30% 증가할 것으로 예상됩니다. 단 1년 만에 이 기술은 조직의 전략적 로드맵을 재구성하기 위해 현장에서 폭발적으로 발전했습니다. AI 시스템은 기업이 운영을 간소화하고 고객 경험을 향상하며 데이터에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있도록 대화형, 인지적, 창의적 수단으로 변모했습니다. 간단히 말해서, Enterprise AI는 CXO가 혁신과 성장을 촉진하는 최고의 수단 중 하나가 되었습니다.
2025년이 다가옴에 따라 Enterprise AI가 비즈니스 전략과 운영을 형성하는 데 훨씬 더 중요한 역할을 할 것으로 기대합니다. 그러나 AI의 잠재력을 최대한 발휘하는 데 방해가 될 수 있는 문제를 이해하고 효과적으로 해결하는 것이 중요합니다.
과제 #1 – 데이터 준비 부족
AI의 성공은 일관되고 깨끗하며 잘 구성된 데이터에 달려 있습니다. 그러나 기업은 시스템과 부서 전반에 걸쳐 단편화된 데이터를 통합하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 더욱 엄격한 데이터 개인 정보 보호 규정은 신뢰할 수 있는 AI 통찰력을 보장하기 위해 강력한 거버넌스, 규정 준수 및 민감한 정보 보호를 요구합니다.
이를 위해서는 데이터 사일로를 무너뜨리고 현대화해야 하는 데이터의 우선순위를 엄격하게 지정하는 포괄적인 데이터 관리 시스템이 필요합니다. 빠른 성공을 보여주는 데이터 웅덩이는 데이터 생태계를 올바르게 구축하기 위한 장기적인 노력을 확보하는 데 도움이 될 것입니다. 중앙 집중식 데이터 레이크 또는 데이터 웨어하우스는 조직 전체에서 일관된 데이터 접근성을 보장할 수 있습니다. 또한 기계 학습 기술은 데이터 환경의 모니터링 및 거버넌스를 자동화하는 동시에 데이터 품질을 풍부하게 하고 향상시킬 수 있습니다.
과제 #2 — AI 확장성
2024년에 조직이 엔터프라이즈 AI 구현 여정을 시작하면서 많은 기업이 주로 기술 아키텍처와 리소스 부족으로 인해 솔루션을 확장하는 데 어려움을 겪었습니다. 이러한 목적을 달성하려면 확장 가능한 AI 인프라를 구축하는 것이 중요합니다.
클라우드 플랫폼은 대규모 데이터세트를 처리하고 AI 모델을 교육할 수 있는 효율성, 유연성, 확장성을 제공합니다. 클라우드 서비스 제공업체의 AI 인프라를 활용하면 상당한 초기 인프라 투자 없이 AI 배포를 빠르게 확장할 수 있습니다. 다양한 비즈니스 기능에 걸쳐 손쉬운 구성과 적응을 위한 모듈형 AI 프레임워크를 구현하면 기업은 비용과 위험에 대한 통제력을 유지하면서 AI 이니셔티브를 점진적으로 확장할 수 있습니다.
과제 #3 — 재능과 기술 격차
에이 최근 설문조사 AI에 대한 IT 전문가의 열정과 실제 역량 사이의 놀라운 차이를 강조합니다. 81%가 AI 활용에 관심을 표명한 반면, 필요한 기술을 보유하고 있는 직원은 12%에 불과하며, 근로자의 70%는 상당한 AI 기술 업그레이드가 필요합니다. 이러한 인재 격차는 AI 이니셔티브를 개발, 배포 및 관리하려는 기업에 심각한 장애물이 됩니다. 숙련된 AI 전문가를 유치하고 유지하는 것은 주요 과제이며, 기존 직원의 기술을 향상하려면 상당한 투자가 필요합니다.
조직의 교육 전략은 AI 솔루션을 개발하는 구축자, AI 출력을 검증하는 체커, 의사 결정을 위해 AI 시스템의 출력을 사용하는 소비자 등 다양한 집단에 필요한 AI 활용 능력 수준을 다루어야 합니다. 또한 비즈니스 리더는 AI의 전략적 의미를 더 잘, 더 효과적으로 이해하기 위해 교육을 받아야 합니다. 데이터 기반 문화를 의식적으로 육성하고 AI를 모든 수준의 의사결정 프로세스에 통합함으로써 AI에 대한 저항을 관리하고 의사결정의 질을 향상시킬 수 있습니다.
과제 #4 — AI 거버넌스 및 윤리적 우려
기업이 대규모로 AI를 채택함에 따라 편향된 알고리즘의 문제가 커집니다. 불완전하거나 불완전한 학습을 거친 AI 모델 편향된 데이터 기존 편견을 강화하여 불공정한 비즈니스 결정과 결과를 초래할 수 있습니다. AI 기술이 발전함에 따라 정부와 규제 기관은 의사 결정의 투명성을 높이고 소비자를 보호하기 위해 지속적으로 새로운 AI 규정을 도입하고 있습니다. 예를 들어, EU는 2024년 EU AI법을 통해 AI 사용에 관한 정책, 프레임워크 및 원칙을 설명했습니다. 기업은 이러한 진화하는 규정에 신속하게 적응해야 합니다.
투명성, 공정성, 책임에 초점을 맞춘 올바른 AI 거버넌스 프레임워크를 구축함으로써 조직은 AI 모델의 설명 가능성을 지원하는 솔루션을 활용하고 최종 소비자와의 신뢰를 구축할 수 있습니다. 여기에는 AI 모델의 개발 및 배포에 대한 윤리적 지침이 포함되어야 하며 회사의 가치 및 규제 요구 사항과 일치하는지 확인해야 합니다.
과제 #5 — 비용과 ROI의 균형
AI 솔루션을 개발, 교육 및 배포하려면 인프라, 소프트웨어 및 숙련된 인재 측면에서 상당한 재정적 투자가 필요합니다. 많은 기업은 이 비용과 측정 가능한 ROI(투자 수익)의 균형을 맞추는 데 어려움을 겪고 있습니다.
AI 구현을 위한 올바른 사용 사례를 식별하는 것이 중요합니다. 모든 솔루션에 반드시 AI가 필요한 것은 아니라는 점을 기억해야 합니다. 여정 초기에 성공을 측정하려면 올바른 벤치마크에 동의하는 것이 중요합니다. 이를 통해 조직은 다양한 사용 사례 전반에 걸쳐 전달된 RoI와 잠재적인 RoI를 면밀히 감시할 수 있습니다. 이 정보는 모든 단계에서 사용 사례의 우선순위를 엄격하게 지정하고 합리화하여 비용을 억제하는 데 사용될 수 있습니다. 조직은 유연한 상용 모델을 통해 비즈니스 결과를 제공하는 AI 및 분석 서비스 제공업체와 협력하여 RoI 투자의 위험을 감당할 수 있습니다.
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