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"AI 실험·도입에 주저하는 CIO들, 이유는..."

2019.04.26 Brian Cheon  |  CIO KR
머신러닝에 대한 기업 간 격차가 커지고 있다. 지난주 뉴욕에서 열린 AI 컨퍼런스에서 공개된 AI 도입 관련 설문 조사에서 드러난 결과다. 

페이스북, 트위터, 세일즈포스를 비롯한 기술 기업들은 분명 적극적인 태도를 보이고 있다. 이들은 머신러닝을 통해 문제를 해결하고 이 기술의 활용을 표준화하고 확장하려는 시도를 지속하고 있다. 인텔이나 마이크로소프트, IBM 등의 기술 공급 업체도 이번 행사에서 최신 솔루션을 시연했다. 

그러나 가트너의 최신 조사에 따르면 소속 기업이 인공지능에 투자한다는 IT 의사 결정자는 37%에 그쳤다. 설문 결과에 따르면 AI에 대한 투자는 업종별로 갈렸다. 테크 파이낸셜 서비스, 헬스케어, 교육 분야가 AI에 보다 적극적이었다. 

이들 상위 업종에서도 성숙한 AI 사례를 가진 기업은 소수에 그쳤다. 이들 중 50% 이상이 평가 단계에 있다고 보고했다. AI 도입 및 확산에 걸림돌은 다음과 같았다. 

- 조사 응답자의 23%는 회사 문화가 아직 AI에 대한 필요성을 인식하지 못하고 있으며 19 %의 데이터가 부족하거나 데이터 품질 문제가 있다고 밝혔다. 

- AI 프로젝트의 50%는 연구 개발 단계에 있었으며 고객 서비스, IT 또는 운영 분야가 뒤를 이었다. 실험적 AI 투자가 고객 경험이나 운영 개선 등 다른 입증된 전략에 후순위로 밀리는 경향이 나타났다. 

- 시장의 여러 도구 가운데 승자와 패자가 확실히 갈리지 않았으며, 이는 도입하려는 기업에게 리스크 요인이 된다. 상위 4개의 도구로는 텐서플로, 사이킷-런(scikit-learn), 케라스(Keras), 파이토치(PyTorch)였다. 

- 솔루션 선택 외에도 모델 시각화, 자동화된 교육, 모델 모니터링과 같은 새로운 역량 세트의 성숙이 요구된다. 

- 모델, 모델 투명성, 데이터 편향 및 윤리 문제, 개인 정보 보호, 안정성, 보안 취약성과 같은여러 비즈니스 리스크가 잔존한다. ciokr@idg.co.kr
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