미리 보는 2025년 핵심 AI트렌드
2024년 12월 09일 부산 벡스코에서 2024 Busan Data Week 콘퍼런스가 열렸다.
이날 카이스트 이경상 교수의 '글로벌 전략적 디지털 기술 트렌드 2025'에 대한 인사이트에 대해 공유하였다.
사진출처: 직접 촬영2024년 하반기 챗GPT가 촉발한 생성형 AI 열풍은 산업 전반에 걸쳐 기업 운영 방식의 패러다임 전환을 예고하며 빠르게 확산되고 있다. 특히, 연구개발(R&D)과 IT 부서를 중심으로 업무 효율성 향상, 비용 절감, 새로운 비즈니스 모델 창출 등의 가능성에 주목하여 생성형 AI 도입에 적극적으로 나서고 있다.
McKinsey Global Survey on AI에 따르면 글로벌 기업 종사자 1,364명을 대상으로 한 설문 조사 결과 응답 기업의 65%가 이미 생성형 AI를 정기적으로 사용하고 있으며, 75%는 생성형 AI가 향후 몇 년 안에 산업의 판도를 바꿀 '게임 체인저'가 될 것으로 예상한다고 답했다. 이는 생성형 AI가 기업들의 미래 경쟁력 확보를 위한 필수적인 도구로 인식되고 있음을 보여준다.
하지만 이러한 낙관론 속에서 전문가들은 기업들이 생성형 AI 도입에만 급급하여 '디지털 연옥'(디지털 연옥이란 AI 도입 초기에는 성과를 보이지만, 고도화 단계에서 정체되어 장기간 발전이 없는 상태를 의미한다.)에 빠질 수 있다고 경고하고 있다.
이러한 함정을 피하고 생성형 AI를 통해 진정한 혁신을 이루려면 기업은 다음과 같은 생태계학적으로 핵심 요소를 포함하는 전략적 접근 방식을 채택해야 한다.
1. 하이브리드 AI 생태계로 전환 필요성
생성형 AI는 창의적인 작업에 뛰어나지만, 데이터 분석과 의사 결정에는 한계를 보인다. 따라서 생성형 AI의 강점과 판별형 AI( 기존 데이터를 분석하여 패턴을 파악하고, 이를 기반으로 예측, 분류, 의사결정 등을 수행하는 인공지능입니다) 분석 능력을 결합한 하이브리드 AI 모델( 판단형 AI와 생성형 AI의 강점을 결합한 인공지능 시스템) 형태의 구성이 앞으로 더욱 차별화되는 경쟁력을 가지는데 도움이 될 것이다.
단순히 사람이 가진 인사이트와 노하우만이 빛을 보는 시대가 아닌 사람과 AI의 협업 능률이 더욱 중요해지고 각 산업에서 차별화를 만들 수밖에 없는 생태계 구조가 재편되는 2025년이 될 것이다.
사진출처: 직접 촬영국내 사례로는 KT가 AICC(AI 컨택 센터) 서비스에 하이브리드 AI를 도입하여 상담원의 업무 효율을 높이고 고객 만족도를 향상했다. 또한, 대표적인 해외 사례로는 메르세데스-벤츠는 자율주행 시스템에 하이브리드 AI를 적용하여 주행 안전성과 효율성을 극대화했다.
2. AI 데이터 패브릭으로 데이터 활용 극대화
AI 데이터 패브릭( 기업 내외부의 다양한 데이터 소스를 통합하고, AI가 효율적으로 활용할 수 있도록 지원하는 기술)은 다양한 데이터 소스를 통합하여 AI가 정보에 원활하게 접근하고 활용할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 AI는 더욱 정확하고 효율적인 분석과 예측을 수행하여 개인 맞춤형 서비스 제공을 가능하게 한다.
AI 데이터 패브릭은 제조업 분야에서 혁신을 이끌어 낼 수 있는 핵심 기술이다. 앞으로 더욱 많은 제조 기업들이 AI 데이터 패브릭을 도입하여 스마트 팩토리를 구축하고, 생산성 향상, 품질 개선, 비용 절감 등의 효과를 누릴 것이다. 앞으로의 AI의 경쟁 시장은 단순히 누가 빠르게 원하는 답을 제안하는가? 가 아닌 얼마나 나의 개인 패턴을 분석화하여 개별 및 개인화 데이터를 신속하게 전달할 수 있는가? 의 싸움이 될 것이다.
사진출처 : 직접 촬영삼성전자의 차기 야심작인 갤럭시 스마트 링은 사용자 데이터를 활용하여 맞춤형 건강 관리 서비스를 제공함으로써 AI 데이터 패브릭의 잠재력을 보여주는 대표적인 사례이다.
3. 디지털 면역 시스템 강화에 투자해야 할 시점
생성형 AI는 기업의 중요 데이터를 활용하기 때문에 사이버 공격의 주요 표적이 될 수 있다.
대표적으로 넷플릭스는 카오스 엔지니어링의 선구자이다. 2008년 AWS 장애를 겪은 후, 넷플릭스는 시스템 복원력 강화를 위해 카오스 엔지니어링을 도입했다. Chaos Monkey라는 툴을 개발하여 무작위로 서버를 종료시키는 등 실제 장애와 유사한 상황을 만들어 시스템의 취약점을 파악하고 개선했다. 이를 통해 넷플릭스는 예측 불가능한 상황에서도 안정적인 서비스를 제공할 수 있게 되었고, 카오스 엔지니어링은 IT 업계 전반으로 확산되었다.
사진출처: 직접 촬영제로 트러스트 보안 모델은 '아무것도 신뢰하지 않는다'는 원칙에 기반한 보안 접근 방식이다. 기존의 경계 기반 보안과 달리, 네트워크 내부에 있는 사용자와 기기까지도 잠재적 위협으로 간주하고 모든 접근에 대해 엄격한 인증과 권한 검증을 수행한다. 마치 철저한 신원 확인을 거쳐야만 건물에 출입할 수 있는 것처럼, 사용자와 기기는 신뢰도를 입증해야만 시스템 및 데이터에 접근할 수 있다. 이를 통해 내부자 위협, 랜섬웨어 등 다양한 사이버 공격으로부터 기업의 중요 자산을 안전하게 보호한다.
이처럼 많은 글로벌 기업들이 디지털 면역 시스템을 자체적으로 만들거나 투자하여 생성형 AI 지식을 습득한 해커들로부터의 위협에 맞서는 움직임이 보이고 있다.
결국, 앞으로는 누가 양질의 고객 데이터를 가지고 있는가? 가 새로운 핵심 차별성이 될 것인데, 그렇기 위해서는 플랫폼 서비스의 [ 신뢰성 ]과 [ 안정성 ] 확보가 우선이기 때문이다.
2025년 우리가 당면할 과제들
생성형 AI 통합 과정은 순탄하지 않다. 데이터 프라이버시, 알고리즘 편향, 일자리 감소 가능성 등의 문제에 대해 선제적으로 대응해야 한다. 기업은 윤리적인 AI 개발을 우선시하고 데이터 사용에 대한 투명성을 보장하며 변화하는 환경에 적응할 수 있도록 인력 재교육에 투자해야 한다.
2025년 우리들의 자세
생성형 AI는 기업 혁신을 위한 엄청난 잠재력을 지니고 있지만, 디지털 연옥의 위험을 피하려면 전략적인 로드맵이 필수적이다. 하이브리드 AI 수용, AI 데이터 패브릭 활용, 디지털 면역 시스템 강화를 통해 기업은 생성형 AI의 잠재력을 최대한 활용하고 끊임없이 진화하는 디지털 환경에서 경쟁 우위를 확보할 수 있다.
