"AI 프로젝트 중 평균 48%만이 프로덕션(production)에 들어가고, AI 프로토타입부터 생산까지 8개월이 걸리는 것으로 나타났다. 생성형 AI는 기업 내 AI 확장을 위한 촉매제 역할을 하고 있으며, 비즈니스 전반에 걸쳐 AI 채택 수준을 높였고, AI 업스킬링(upskilling) 및 AI 거버넌스와 같은 주제를 훨씬 더 중요하게 만들었다.”
가트너(Gartner)의 설문 조사 결과 기업에 배포된 AI 솔루션 중에서 생성형 AI가 1위를 차지한 것으로 나타났다. 2023년 4분기에 미국, 독일, 영국 기업을 대상으로 설문 조사에서 응답자 644명 중에서 29%가 생성형 AI를 사용하고 있다고 답변한 것이다.
기업과 조직에서 도입하고 있는 그래프 기술(graph techniques), 최적화 알고리즘, 규칙 기반 시스템, 자연어 처리 및 다른 유형의 기계 학습 등의 솔루션 보다 생성형 AI가 더 많이 배포되어 있었다. 또한, 34%의 응답자는 기존 애플리케이션에 내장된 생성형 AI를 활용하는 것이 가장 좋은 방법이라고 답변했다.
예를 들어 마이크로소프트의 ‘코파일럿 포 365(Copilot for 365)’나 ‘어도비 파이어플라이(Adobe Firefly)’를 활용하는 생성형 AI 사용하는 일반적인 방법이다. 그 뒤를 이어 신속한 엔지니어링을 통한 생성형 AI 모델 커스터마이징(25%), 맞춤형 생성형 AI 모델 교육 또는 미세 조정(21%), 챗GPT(ChatGPT) 또는 제미나이(Gemini)와 같은 독립형 생성형 AI 도구 사용(19%)을 꼽았다.
AI 기술 구현의 주요 장벽을 묻는 질문에 대해서는 설문 참여자의 49%가 답변한 ‘AI 가치 입증과 시연’이 가장 큰 장애물인 것으로 나타났다. 뒤를 이어 재능이나 기술 부족(42%), AI의 기술적 측면에 대한 자신감 부족(40%), 데이터 부족(39%), 비즈니스 조정 및 사용 사례 정의 부족(39%), AI에 대한 신뢰 부족(39%)을 AI 기술 구현의 어려움으로 지적했다.
설문 조사에서 AI 성숙 단계에 있는 조직은 9%인 것으로 나타났다. 이러한 조직은 ►확장 가능한 AI 운영 모델, 중앙 집중식 기능과 분산된 기능의 균형 ►AI 엔지니어링에 집중하여 AI 프로젝트를 구축하고 프로덕션에 배포하는 체계적인 방법 설계 ►조직 전반의 숙련도 향상과 변화 관리에 대한 투자 ►신뢰, 위험 및 보안 관리(TRiSM) 기능에 집중해 AI 구현으로 인한 위험을 완화하고 더 나은 비즈니스 성과를 창출에 중점을 두는 것으로 나타났다.
가트너의 레이나 나모스(Leinar Ramos) 수석 애널리스트는 "AI로부터 비즈니스 가치를 창출하는 데 어려움을 겪고 있는 조직은 성숙한 AI 조직으로부터 배울 수 있다. 이러한 조직은 다양한 비즈니스 부서와 프로세스에 걸쳐 AI를 더 광범위하게 적용하고 더 많은 사용 사례를 배포하여 프로덕션에 더 오래 머무르는 조직”이라고 설명한다.
아울러 “AI 성숙 단계에 접어든 조직은 향후 AI 세계에서 어떤 일이 일어나더라도 관련성을 유지할 수 있는 기본 기능에 투자하며, 이를 통해 효율적이고 안전하게 AI 배포를 확장할 수 있다. 이러한 기본 기능에 집중하면 조직이 성숙해지고 AI 프로젝트를 프로덕션에 도입하는 데 따른 현재의 과제를 완화하는 데 도움이 될 수 있다”고 밝혔다.
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