AI는 ChatGPT나 AlphaGo가 등장하기 훨씬 전부터 수십 년 동안 집단적 상상력을 사로잡아 왔습니다. 대중 문화는 우리에게 그 위험성에 대해 경고해 왔습니다. 2001: A Space Odyssey 및 WarGames과 같은 영화는 AI의 위험성을 생생하게 보여줍니다. 오늘날 기업 CIO들은 흥분과 두려움으로 복잡한 환경을 탐색하면서 AI가 달성할 수 있는 것과 그것이 야기하는 위험에 대해 고민합니다.
당면한 문제는 두 가지입니다. 하나는 의도하지 않은 결과를 초래하거나 운영을 방해하는 방식으로 AI를 배포할 수 있는 위험이며, 다른 하나는 경쟁업체가 AI를 활용하여 앞서고 성과를 거두면서 뒤처지게 될 위험입니다. 이러한 긴장 때문에 많은 경영진은 잠을 이루지 못하는 밤을 보내고 있습니다. 문제는 여전히 남아 있습니다. 기업이 해결한 문제보다 더 많은 문제를 야기하지 않고 AI의 방대한 잠재력을 어떻게 활용할 수 있습니까?
AI 도입이 기업 전반에 걸쳐 확대됨에 따라 광범위하고 의미 있는 배포를 저해하는 주요 문제가 발생했습니다. AI는 비교적 낮은 위험을 가진 특정 애플리케이션에서 진전을 이루고 있지만 조직은 특히 인력을 간소화하고 증대할 수 있는 힘을 가진 에이전틱 AI에서 그 혁신적인 잠재력을 발휘하고 싶어합니다. 이러한 시급성은 분명합니다. 지난 분기에 Accenture는 AI 중심 컨설팅 수익이 12억 달러를 기록했습니다. 그러한 투자에도 불구하고 성공은 여전히 요원합니다. Gartner는 AI 프로젝트의 실패율을 85%로 추정합니다.
아래에서는 엔터프라이즈 AI 채택을 가로막는 5가지 주요 장애물과 CIO가 이를 해결할 수 있는 방법을 살펴봅니다.
1. AI 신뢰성
AI가 환각에 취약하다는 것은 여전히 중요한 문제입니다. 유명한 농담이 이를 잘 요약합니다: “모든 AI 답변은 환각이지만 때로는 맞을 때도 있습니다.” 고객 서비스 권장 사항에서 사소한 부정확성은 허용될 수 있지만 제조, 금융 또는 의료와 같은 중요한 크리트컬 운영의 오류는 많은 비용이 드는 운영 중단, 안전상의 위험 또는 심지어 생명의 손실을 초래할 수 있습니다.
이러한 위험을 허용하려면 기업은 블랙박스 AI 모델을 넘어서야 합니다. 입력과 출력을 투명성 없이 생성하는 불투명한 시스템을 배포하는 대신, 조직은 AI 오카스트레이션 레이어를 구현해야 합니다. 이 레이어는 AI 결정을 설명하고 추적 가능하며 비즈니스 목표와 연계될 수 있도록 보장하는 명시적인 규칙, 가드레일 및 거버넌스 메커니즘을 정의합니다. 예측 가능성에 중점을 둔 기존의 AI 신뢰성 척도와 달리, 오카스트레이션 기반 접근 방식은 AI 결정에 대한 실시간 가시성을 제공하고 필요할 때 즉각적인 과정을 수정할 수 있습니다.
2. 데이터 개인 정보 보호 및 보안
AI 시스템이 기업 내에서 더 많은 책임을 맛을 때, 방대한 양의 민감한 데이터에 액세스해야 합니다. 데이터를 처리 위해 오프프레미스 AI 서비스로 전송하는 기존의 클라우드 기반 AI 아키텍처는 특히 의료, 금융 및 정부와 같은 산업에서 심각한 개인 정보 보호 위험을 초래합니다. 민감한 정보를 취급하는 조직은 아무리 안전하다고 주장하더라도 중요한 데이터를 외부 시스템에 노출시킬 여력이 없습니다.
AI의 미래는 민감한 데이터를 외부로 전송하지 않고 AI 모델이 비즈니스 애플리케이션과 함께 작동하는 온디바이스, 에지 또는 온프레미스 배포에 달려 있습니다. AI 처리 과정을 안전한 환경 내에 유지함으로써 조직은 AI의 기능을 계속 활용하면서 데이터 주권을 유지할 수 있습니다.
3. AI 신뢰성 및 확장성
AI를 개념 증명 프로젝트에서 전사적 배포로 확장하는 것은 컴퓨팅 능력을 늘리는 것처럼 간단하지 않습니다. 강력한 AI 배포는 역동적인 비즈니스 요구를 수용하기 위해 분산되고 느슨하게 결합되며 이벤트 기반이어야 합니다.
· 분산된 AI는 모델이 여러 위치에서 동시에 실행되도록 보장하여 신뢰성과 성능을 향상시킵니다.
· 느슨한 결합을 통해 AI 시스템은 인간 운영자, 센서 또는 기타 AI 기반 프로세스의 새로운 입력에 원활하게 적응할 수 있습니다.
· 이벤트 기반 아키텍처는 실시간 응답성을 가능하게 하므로 AI가 엄격한 사전 프로그래밍된 논리가 아닌 라이브 데이터를 기반으로 동적으로 결정을 내릴 수 있습니다.
AI를 성공적으로 확장하려면 조직은 지속적인 적응과 거버넌스를 지원하는 비동기 이벤트 기반 프레임워크를 채택해야 하며, 이를 통해 AI가 계속 변화하는 비즈니스 요구 사항에 대응하고 연계될 수 있도록 해야 합니다.
4. AI 전문 지식 및 기술 격차
맞춤형 모델과 데이터 파이프라인을 개발할 뿐만 아니라 AI 솔루션을 운영하는 데에도 AI 인력이 부족하다는 사실이 잘 문서화되어 있습니다. AI 엔지니어, 데이터 과학자 및 기계 학습 전문가의 수요가 높아 채용이 어렵고 비용이 많이 듭니다. 또한 소규모 전문가 그룹에 의존하는 것은 비즈니스 위험을 초래합니다. 주요 인력이 퇴사하면 중요한 지식을 가져갈 수 있습니다.
이러한 기술 격차를 해소하려면 기업은 로우 코드 및 노코드 AI 개발 환경을 우선시해야 합니다. 이러한 플랫폼은 AI 배포의 복잡성을 줄임으로써 기존 인력이 깊은 기술 전문 지식 없이도 AI 솔루션을 구현할 수 있도록 지원합니다. 직관적인 도구를 통해 AI를 대중화하면 더 광범위한 채택이 보장되고 운영 위험이 낮아지고 가치 실현 기간이 단축됩니다.
5. 미래를 대비한 AI 투자
AI 산업은 전례 없는 속도로 발전하고 있으며, 모델 기능은 12~18개월마다 기하급수적으로 향상되고 있습니다. 이러한 급속한 혁신 주기는 오늘날의 동급 최강의 AI 솔루션이 몇 달 안에 쓸모없게 될 수 있음을 의미하며, 따라서 지속적인 적응과 재투자가 필요합니다.
앞서 나가려면 기업은 AI 전략에 민첩성과 모듈성이 필요합니다.
· 전체 시스템을 재구축할 필요 없이 AI 모델을 교체하거나 업그레이드할 수 있는 유연한 아키텍처.
· 기술 발전에 발맞추기 위해 신속한 반복, 테스트 및 배포가 가능한 민첩한 개발 환경.
· 장기적인 안정성을 제공하는 로우코드 플랫폼으로, 기업이 지속적인 재개발이 아닌 AI의 응용에 집중할 수 있습니다.
결론
엔터프라이즈 AI 도입은 큰 도전을 제시하지만, 올바른 전략을 통해 이러한 장애물을 극복할 수 있습니다. 신뢰성, 데이터 개인 정보 보호, 확장성, 기술 가이드 및 미래에 대비하면, CIO는 AI가 위험을 최소화하면서 지속적인 가치를 제공할 수 있습니다.
앞으로 나아갈 길은 AI 에코스트레이션을 정책적으로 구조하고 거버리며 확장 가능하게 지원하는 방식이 필요합니다. 즉, 제어, 보안 및 적응성을 유지하면서 AI를 엔터프라이즈 생태계에 원활하게 통합하는 접근 방식입니다. 이러한 과제를 성공적으로 해결하는 조직은 AI의 변화적인 장점을 얻는 뿐만 아니라 변화하는 디지털 환경에서 경쟁적인 위치를 갖게 될 수 있습니다.
