컴티아(CompTIA)의 조사에 따르면, 많은 대기업 기술 리더가 AI와 관련된 보안 문제, 인프라 투자, 그리고 인적 자원과 AI 도구를 효과적으로 결합하는 방법을 결정하는 데 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 사진 제공 : Getty Images Bank
AI를 효과적으로 도입하면, 기업의 매출, 생산성, 운영 효율성을 높일 수 있다. 하지만 컴티아 최근 연구에 따르면, 기술 리더는 조직 내에서 AI를 최적으로 활용할 분야와 보안 방안, 그리고 AI 지원에 필요한 인프라 자금 조달 방법을 결정하는 데 어려움을 겪고 있었다.
기술 분야 인력 관련 비영리 단체인 컴티아는 비즈니스 및 기술 업계 종사자 521명을 대상으로 ‘AI 전략 구축’이라는 주제로 설문을 진행했다. 설문 결과, 응답자는 비즈니스의 다양한 영역에서 AI의 잠재적 적용 가능성을 인식하고 있지만, 여전히 AI 기술과 인적 자원 간의 최적 균형을 찾는 데 고민을 느끼고 있는 것으로 나타났다.
컴티아 산업 연구 부사장인 세스 로빈슨은 “직원과 새로운 AI 도구 사이에서 최적의 균형을 찾는 것이 많은 기업의 최우선 과제”라며 “기업이 전략적 AI 애플리케이션과 목표에 맞춘 업스킬링을 통해 인력을 더 효율적으로 만드는 데 관심을 크게 보이고 있다”라고 밝혔다.
컴티아에 따르면, 비즈니스 및 기술 업계 전문가는 다음과 같은 방식으로 AI를 활용하고 있다.
자동화: 67%
데이터 분석: 63%
사이버 보안: 61%
챗봇: 57%
소프트웨어 개발: 57%
콘텐츠 제작: 57%
재무 모델링: 54%
대부분의 응답자들은 AI 기능이 포함된 비즈니스 도구를 구매하거나 벤더로부터 AI 도구를 도입할 계획이라고 응답했다. 반면, 자체적으로 AI 도구를 개발할 계획이라는 응답자는 상대적으로 적었다. IT 직원의 71%는 AI 기능이 포함된 비즈니스 도구를 구매할 것이라고 답했으며, 비즈니스 직원의 67%도 같은 의견을 밝혔다. IT 직원 중 35%는 벤더로부터 AI 도구를 구매할 것이라고 답했고, 비즈니스 직원의 32%도 동일한 답변을 했다. 반면, IT 직원의 28%는 내부에서 사용할 AI 도구를 자체 개발할 것이라고 밝혔으며, 비즈니스 직원 중에서는 20%가 같은 의견을 제시했다. 컴티아는 “많은 기업이 AI 기술을 완전히 새로 개발하는 대신, CRM, 비즈니스 생산성 도구, 인사 관리 시스템 같은 기존의 핵심 소프트웨어에 AI 기능을 도입해 효율성을 높이는 방식을 선호하고 있다”라고 밝혔다.
로빈슨은 “이러한 도구들은 이미 기업의 워크플로에 필수적인 요소로 자리 잡았으며, AI는 복잡한 솔루션 스택에서 강력한 새로운 구성 요소가 될 것”이라며 “이 경우, 기업 전체에는 낮은 수준의 AI 전문성이 요구되겠지만, 일부 선택된 영역에서는 높은 수준의 AI 전문성이 필요할 것”이라고 설명했다.
컴티아가 AI와 관련한 가장 큰 도전 과제에 대해 질문했을 때, 대기업은 다음과 같은 항목들을 주요 문제로 꼽았다
사이버 보안/개인정보 보호 문제: 53%
AI 지원을 위한 인프라 비용: 51%
AI와 인간 간의 최적 상호작용 결정: 46%
적절한 데이터셋 구축: 42%
AI 출력의 적절한 평가 능력: 39%
AI 도구에 적절한 입력 제공 능력: 37%
명확한 활용 사례 식별: 24%
컴티아는 AI가 기술 스택 전반에 걸쳐 채택되는 동안 기업 및 기술 리더들이 역량을 개발해야 할 6가지 분야를 제시했다. 여기에는 사이버 보안, 자동 코딩, 네트워크 아키텍처, 데이터 분석, 시스템 운영, 그리고 기술 연관성이 높은 직무가 포함됐다. 컴티아는 이러한 분야들이 AI 및 ML 기능으로 변화될 것이며, 관련 인력은 AI/ML과 함께 대비해야 할 것이라고 설명했다. 또한 클라우드 컴퓨팅을 통해 기업은 AI 기술을 쉽게 도입할 수 있고, 이로 인해 초기 자본 지출을 줄일 수 있다고 조언했다.
로빈슨은 “클라우드 솔루션이나 내장된 기능을 사용하면 자체 시스템을 개발할 필요 없이 AI의 이점을 누릴 수 있어, 지출 상당 부분을 줄일 수 있다”고 말했다.
ciokr@idg.co.kr
2024.09.04
Denise Dubie | Network World
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