또 한 해, 인공지능(AI)에 대한 또 다른 투자가 시작됩니다. 2024년에도 그랬지만, 많은 조직이 ROI에 의문을 제기하기 시작하면서 2025년에도 같은 모멘텀이 계속 될까요?
대부분의 분석가에 따르면 대답은 압도적으로 ‘그렇다’입니다. 글로벌 투자가 약 3분의 1 증가할 것으로 예상 향후 12개월 동안 2028년까지 동일한 궤도를 계속 유지합니다. 그러나 예산이 증가할 수 있지만 2025년에는 기업이 필요한 기술 유형에 대해 분별력을 갖게 되고 더 중요하게는 이를 극복할 수 있다면 보다 신중한 접근 방식이 필요하다고 봅니다. 구체적인 실제 비즈니스 과제.
2025년에 대한 나의 예측은 다음과 같습니다.
1. 폭락하기 전 더 나은 분석
향상된 ROI에 더 중점을 두면서 기업은 현명한 지출을 보장하기 위해 AI 자체로 전환하게 될 것입니다. 현재까지 가장 큰 문제 중 하나는 특히 생성 AI 및 LLM 도입 이후 “시류에 편승”하려는 성급함입니다. 실제로 글로벌 비즈니스 리더 중 무려 63%가 AI에 대한 투자가 FOMO(실패에 대한 두려움) 때문이었다고 인정했습니다. 최근 연구. 이것이 바로 데이터 기반 접근 방식이 필수적인 이유입니다. 에이전트 자동화에 이어인지 과정 지능AI가 운영 컨설턴트 역할을 할 수 있는 능력을 기본적으로 제공함으로써 비즈니스 운영에 대한 심층적인 맥락을 제공하는 데 중점을 둘 것입니다. 이러한 시스템은 조직 내의 복잡한 워크플로우를 매핑, 분석, 예측할 수 있으며 단순한 작업 자동화를 넘어 실시간 데이터 분석 및 과거 패턴을 기반으로 개선 사항을 권장할 수 있습니다. 이는 특히 운영상의 작은 개선이라도 상당한 비용 절감으로 이어질 수 있는 금융, 물류, 제조와 같은 부문에 매력적일 것입니다.
2. AI 퍼스트 시대, BPM에 대한 관심 다시 불러일으키다
비즈니스 프로세스 관리(BPM)의 새로운 황금시대가 다가오고 있습니다. ERP(전사적 자원 관리)의 출현으로 광범위한 디지털화가 촉발된 1990년대 이후로 기업은 경쟁력을 유지하기 위해 운영 방식을 재검토해야 했습니다. 두 가지 요인이 변화를 주도하고 있습니다. 첫째, 기업은 건전한 단위 경제성과 긍정적인 ROI를 달성하기 위해 성과와 효율성을 지향하는 방향으로 전환하는 것만으로는 어떤 희생을 치르더라도 성장이 지속 가능하지 않다는 것을 깨닫습니다. 둘째, Gen AI 에이전트에 대한 과대광고는 회사 경영진이 팀에게 사용 사례를 탐색하고 시장 이점을 확보하도록 지시함에 따라 기술에 대한 관심과 채택을 가속화했습니다.
가장 효과적인 모델이나 복잡한 프롬프트는 단독으로는 비생산적입니다. 그 결과 BPM이 다시 한 번 각광을 받고 있습니다. 거의 모든 기업 워크플로에 대한 AI의 임박한 영향은 프로그램 확장은 물론 모든 프로그램 운영을 위한 프로세스 발견, 분석 및 재설계를 기본으로 만듭니다. 이러한 곤경은 인간이나 프로세스에 대한 고려 사항을 무시한 채 과도한 기술 집중으로 인해 낮은 성공률을 겪었던 이전의 디지털 혁신 과제를 반영합니다.
3. 더욱 통합된 멀티모달 AI 시스템
텍스트, 비전, 오디오 및 센서 데이터를 결합하는 멀티모달 AI는 전체적인 상황 인식을 추구하는 기업의 표준이 될 것입니다. 이는 독립형 문서 분석이나 음성 인식 이상의 기능을 제공합니다. 대신, 통합 시스템은 다양한 양식에서 통찰력을 끌어내 복잡한 시나리오에 대한 보다 풍부하고 정확한 해석을 제공할 수 있습니다.
금융 부문에서 멀티모달 AI는 텍스트, 음성, 거래 기록, 행동 데이터를 통합하여 고객 요구 사항에 대한 포괄적인 이해를 제공함으로써 고객 서비스를 혁신할 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 금융 기관은 맞춤형 서비스를 제공하고 고객 만족도를 높이며 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
예를 들어, AI 기반 가상 금융 자문가는 연중무휴 24시간 재무 조언에 대한 액세스를 제공하고 고객 지출 패턴을 분석하며 맞춤형 예산 책정 팁을 제공할 수 있습니다. 또한 AI 기반 챗봇은 대량의 일상적인 문의를 처리하고 운영을 간소화하며 고객 참여를 유지할 수 있습니다.
금융 기관은 멀티모달 AI를 활용하여 고객 요구를 예측하고 문제를 사전에 해결하며 맞춤형 금융 조언을 제공함으로써 고객 관계를 강화하고 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
4. 규제에 대비하고 설명 가능한 AI
글로벌 규제가 강화됨에 따라 이에 대한 관심이 높아질 것입니다.설명할 수 있는 그리고 투명한 AI처음부터 규제 요구 사항을 충족합니다. AI 투명성, 편향 감소, 감사 추적을 지원하는 도구에 대한 강조가 더욱 강조되어 기업이 AI 솔루션을 신뢰하고 필요에 따라 규정 준수 여부를 확인할 수 있게 됩니다.
AI 개발자는 특히 금융, 보험, 의료, 법률과 같은 중요한 부문에서 이해관계자가 AI 결정을 해석하고 이의를 제기할 수 있는 인터페이스를 제공할 가능성이 높습니다.
기업이 고객과 소비자의 신뢰를 얻으려고 노력할 때 투명성 외에도 책임감 있는 AI에 대한 약속이 우선 순위가 될 것입니다. OECD는 60개국 이상에서 개발 중인 700개 이상의 규제 계획을 보고합니다. 법률이 여전히 혁신을 따라잡는 동안 기업은 명확한 표준을 확립하기 위해 IEEE 또는 NIST에서 개발한 것과 같은 자발적인 행동 강령을 적극적으로 따르려고 노력할 것입니다. 투명성을 수용하고, 모범 사례를 준수하고, 고객과 명확하게 소통함으로써 AI의 신뢰 격차를 해소하고 충성도와 확신을 높이는 신뢰성에 대한 평판을 조성합니다.
공정한 관점을 제공하기 위해 외부 감사의 인기도 높아질 것입니다. 이에 대한 예는 다음과 같습니다. 인류를 위한 위험을 분석하기 위해 AI 시스템에 대한 독립적인 감사를 제공할 수 있는 비영리 조직입니다.
5. 인간 중심의 AI 디자인
AI 도구가 우리 삶에 점점 더 많이 자리 잡게 되면서,윤리적 고려와 인간 중심 AI 설계중요성이 커질 것입니다. 사용자 권한 부여, 포용성 및 웰빙을 우선시하는 인본주의적 접근 방식으로 설계된 AI 시스템으로의 전환이 예상됩니다.
기업은 다음을 강조하는 AI 솔루션을 개발하는 것을 목표로 할 것입니다.협업 인텔리전스—인간의 의사결정을 대체하기보다는 강화하는 AI 시스템. 여기에는 인간과 기계의 상호 작용에서 심리적 안전과 사용자 복지에 중점을 두는 것도 포함될 수 있습니다.
6. 말을 에이전트로 유지하십시오
2025년에는 결정론적 자동화와 행위적 자동화 사이의 경계가 흐려져 우리 삶과 산업의 다양한 측면을 향상시키는 보다 통합되고 지능적이며 적응형인 시스템이 탄생할 것입니다. 그러나 결정론적 자동화는 내년에도 생산 자동화의 최소 95%를 계속해서 지배하고 강화할 것입니다.
자율적인 결정을 내리고 새로운 상황에 적응할 수 있는 시스템을 특징으로 하는 행위적 자동화는 의심할 여지 없이 매력적이며 상당한 발전을 이룰 준비가 되어 있습니다. 유연성과 적응성이 중요한 동적 환경에서 이러한 시스템은 보다 개인화되고 반응성이 뛰어난 상호 작용을 가능하게 하여 사용자 경험과 결과를 향상시킵니다.
7. LLM에 대한 푸시백
LLM(대형 언어 모델)의 발전은 그야말로 혁명적이었습니다. 그러나 모든 위대한 것들과 마찬가지로, 특히 리소스에 대한 막대한 가격표와 같은 고유한 과제가 있습니다.
생성적 AI 및 LLM의 많은 단점은 가치를 창출하기 위해 탐색해야 하는 대규모 데이터 저장에서 비롯됩니다. 이는 윤리, 환각과 같은 정확성, 개인 정보 보호 측면에서 위험을 증가시킬 뿐만 아니라 도구를 사용하는 데 필요한 에너지의 양을 크게 악화시킵니다.
2025년에는 매우 일반적인 AI 도구 대신 기업이 더 좁은 작업과 목표에 특화된 특수 목적 AI로 전환하는 것을 보게 될 것입니다. 마치 Bonzi 나무처럼 꼭 필요하지 않은 것을 잘라서 잘라내야 하는 것과 같아서 더 가늘어지고 더 효율적이 됩니다. 모델 자체를 압축하면 계산의 정밀도가 낮아져 속도가 증가하고 컴퓨터 성능에 필요한 에너지 요구 사항이 낮아집니다.
마무리
의심할 여지 없이 2025년은 인공지능, 특히 모든 부문에서 기업과 일자리를 지속적으로 변화시킬 생성적 AI에 대한 투자가 더욱 확대되는 해가 될 것입니다. 그러나 비즈니스 리더는 실제 비즈니스 목표를 달성하는 동시에 윤리 및 지속 가능성에 대한 표준을 충족하는 투자에 대해 보다 데이터 중심적이고 전체적인 접근 방식을 취할 것입니다. 결국, AI의 진정한 잠재력은 AI가 신중하고 전략적으로 적용되는 방식에서 발견됩니다. FOMO로 인해 판단이 흐려지지 않도록 하십시오.
게시물 2025년 AI에서 예상되는 7가지 트렌드처음 등장한 Unite.AI.
