기업들은 초기 실험을 넘어 보다 정교하고 실용적인 AI 전략을 구현하기 위해 노력하고 있습니다. 단순히 기성 AI 솔루션을 도입하는 추세에서 벗어나 대규모 언어 모델의 강력한 성능과 전문 솔루션의 정확성 사이에서 신중하게 균형을 맞추는 동시에 이러한 변화를 위해 인력과 인프라를 준비하는 보다 미묘한 접근 방식으로 전환하고 있습니다. 이러한 변화는 2025년에 대한 AI 예측과 맞물려 엔터프라이즈 AI 도입의 중요한 시점을 맞이하고 있습니다. 조직은 2025년 이후에도 경쟁력을 유지하기 위해 AI 아키텍처, 애플리케이션 개발, 데이터 관리, 인재 개발에 대한 전략적 결정을 내려야 합니다.
2025년에 대한 네 가지 AI 예측: 기업 전략의 진화 방향
기업은 데이터를 보호하는 동시에 결과를 극대화하기 위해 LLM과 소규모 도메인별 모델을 결합한 하이브리드 AI 모델을 채택할 것입니다.
기업은 대규모 언어 모델과 보다 전문화된 소규모 도메인별 모델을 결합하는 하이브리드 방식의 AI 배포 방식을 채택하여 프라이빗하고 안전하며 고객에 특화된 AI 솔루션에 대한 고객의 요구를 충족할 것입니다.
대규모 언어 모델은 강력한 일반 기능을 제공하지만, 기업의 특정 비즈니스 도메인과 관련된 모든 질문에 답할 수 있는 것은 아닙니다. 도메인별 데이터에 대해 학습된 전문 모델이 확산되면 기업은 LLM의 광범위한 지식과 기능에 액세스하면서 데이터 프라이버시와 보안을 유지할 수 있습니다.
이러한 LLM을 사용하면 기술 복잡성이 데이터 아키텍처에서 언어 모델 아키텍처로 전환될 것입니다. 기업은 데이터 아키텍처를 단순화하고 애플리케이션 현대화 프로젝트를 완료해야 할 것입니다.
기업이 볼트온 솔루션을 넘어서는 완전한 애플리케이션 재작성을 주도하는 AI
특히 콘텐츠 제작과 마케팅 분야에서 기존 애플리케이션에 AI 기능을 추가하는 기업이 급증하고 있지만, 아직 활용되지 않은 방대한 양의 데이터가 있는 헬스케어와 같은 분야에서는 단순한 AI 기능 향상을 넘어서는 노력이 필요합니다. 기업들은 단순히 기존 애플리케이션을 개선하기 위해 AI를 사용하는 것만으로는 충분하지 않다는 것을 깨닫게 될 것이며, AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해서는 애플리케이션을 완전히 다시 작성해야 할 것입니다.
장기적인 미래에는 크고 작은 모든 애플리케이션이 AI를 사용하여 수정되고 재작성되는 포괄적인 혁신이 이루어질 것입니다. 이러한 대대적인 움직임은 조직이 기술의 기능을 최대한 활용할 수 있는 진정한 AI 우선 애플리케이션 구축의 이점을 인식함에 따라 볼트온 솔루션에서 근본적인 재설계로 근본적인 전환을 가져올 것입니다.
데이터 아키텍처는 AI 통합을 지원하고 투명성을 보장하도록 재설계됩니다.
AI가 애플리케이션에 더욱 통합됨에 따라 데이터 아키텍처는 AI 워크로드를 지원하기 위해 근본적으로 재설계될 것입니다. 기업들은 단순한 기록 저장을 넘어 AI 시스템의 '인텔리전스 이력'과 사고 과정을 포착하는 새로운 데이터 아키텍처를 구현할 것입니다. 플랫폼 통합을 포함해 복잡한 아키텍처를 단순화하고 데이터 사일로를 제거하여 신뢰할 수 있는 데이터를 생성해야 합니다.
이러한 진화한 아키텍처는 데이터와 AI 커뮤니케이션 모두를 위한 강력한 보안 조치를 통합할 것입니다. 또한 투명성과 거버넌스를 우선시하여 조직이 AI 학습에 데이터가 어떻게 사용되었는지 추적하고, AI 시스템의 의사 결정 과정을 모니터링하며, AI가 생성한 인사이트와 그 기본 추론에 대한 상세한 기록을 유지할 수 있도록 지원합니다.
AI 애플리케이션은 지연 시간 단축, 개인정보 보호 개선, 비용 절감, 대역폭 제약 해결, 에너지 효율성 향상, 확장성 구현을 위해 데이터 소스에 더 가깝게 구축될 것입니다. 이러한 추세에는 엣지 AI, 온프레미스 AI, 연합 머신 러닝과 같은 기술이 포함됩니다. 이러한 기술은 상당한 이점을 제공하지만 하드웨어 제한, 모델 최적화, 통합 복잡성 등의 과제가 남아 있습니다.
인력 AI 준비에 우선순위를 두지 않는 기업은 심각한 문제에 직면하게 됩니다.
조직은 다음을 보장하기 위해 기존 인력의 숙련도를 높이고 교육하기 위한 종합적인 계획을 개발해야 합니다. AI 기능과의 원활한 통합. 인간을 AI 시스템으로 대체하기보다는 AI 역량을 보완할 수 있는 창의적이고 전략적인 새로운 역할을 개발해야 합니다. 애그리게이터는 기업이 올바른 AI 솔루션을 식별하고 구현하도록 돕는 데 중요한 역할을 할 것입니다.
또한 기업은 정부의 AI 규정을 효과적으로 관리할 수 있도록 인력을 준비시켜야 하며, 이러한 규정이 조직 및 AI 시스템 내에서 지속적인 업데이트를 요구할 가능성이 높으므로 적응력과 유연성을 유지해야 합니다.
2025년 트렌드를 바라보는 지금, 기업들은 AI 도입에 있어 중요한 순간에 직면해 있습니다. 2025년 AI 예측에 따르면 진정한 통합형 AI 우선 운영을 달성하기 위해서는 신중한 계획, 혁신, 구현에 성공 여부가 달려 있습니다. 조직은 범용 및 전문 AI 솔루션을 효과적으로 결합하는 동시에 인력의 준비성과 견고한 인프라를 확보해야 합니다. 보안, 개인정보 보호, 투명성을 유지하면서 혁신과 실용적인 구현의 균형을 맞추는 기업은 상당한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
