안녕하세요! 벌써 2024년의 마지막 달 12월입니다 👋🏻👋🏻
2024년 행복하게 보내셨길 바라며 이번 주제는 IDG에서 발표한 2025년 생성형 AI 트렌드 전망입니다.
2024년 첫 블로그로 GenAI에 대해 적었었는데 1년동안 어떤 변화가 있었는지, 2025년엔 어떻게 될지 한번 알아볼까요?
AI가 핫한 주제로 떠오르면서 2024년 초에도 굉장히 많은 관심을 모았었죠?
그러한 관심과 기대가 현실적인 발전으로 자리 잡은 해였다고 할 수 있습니다.
기존 모델의 역량과 복잡한 비즈니스 워크플로우가 합쳐지면서 예상보다 느린 진전을 보였었죠. LLM은 여러 데이터 속에서 패턴을 학습하고, 사용자 요청에 따라 결과물을 생성합니다.
인간의 지능과 비교했을 때 LLM은 그럴싸해 보이지만 부정확한 정보를 만들어내는 경우가 굉장히 많죠. 이 때문에 많은 사용자들이 AI (Artificial Intelligence)에서 Intelligence는 없다 라는 의견까지 냈습니다. 그러나 이러한 한계와 우려에도 불구하고, 2024년 한 해 동안 발전이 있었습니다.
2025년에는 더욱 성장할 것으로 예상되며 특히 다음 5가지 분야에서 기업의 고민을 해결할 구체적인 방안이 더욱 명확해질 전망입니다.
1. 💻 직원 대체가 아닌 협업
AI 기술이 떠오르며 "많은 직무가 AI로 대체될 것이다"라는 무시무시한 예측이 있었습니다. 그러나 AI의 진정한 경쟁 우위는 기존 인력을 보완하고 효율적으로 활용하는 데 달려 있습니다.
기술 도입의 핵심 목표는 비용 절감, 혁신적인 제품과 서비스 개발, 그리고 고객 경험 향상입니다. 특히, 모든 기업이 동일한 AI 도구를 사용할 수 있는 상황에서는 이를 어떻게 활용하느냐가 경쟁력을 좌우합니다.
직원의 전문 지식은 회사의 프로세스, 시장, 고객을 이해하는 데 필수적이며, 이를 AI로 대체하려는 시도는 위험할 수 있습니다. isAI의 마이클 홉스는 "AI 도구를 통해 빠르게 답을 얻을 수 있지만, 그 답이 조직 역량을 강화하는지 면밀히 검토해야 한다"고 강조합니다.
AI로 직원 역량을 강화하고 기존 지식 자산을 적극 활용하는 전략이 앞으로 더욱 중요해질 것입니다.
2. 📊데이터 자산에 집중
2025년, 데이터 자산과 직원은 기업의 가장 중요한 자원이 될 전망입니다. 파운데이션 모델(FMs)은 방대한 데이터를 학습해 일반적인 질문에 답할 수 있지만, 기업의 구체적인 요구를 충족하는 데 한계가 있습니다.
RAG(검색 기반 생성)는 기업의 고유 데이터를 활용해 AI 모델의 결과를 더 정밀하고 관련성 있게 만들어줍니다. Forrester는 2025년 대부분의 클라우드 공급자가 RAG 서비스를 주요 제공 옵션으로 삼을 것으로 예상하며, 이는 더 많은 선택지와 경쟁력 있는 가격을 기업에 제공합니다.
이를 활용하려면 데이터 정리, 중복 제거, 구조화, 소유권 확인 등의 준비 작업과 AI 거버넌스 소프트웨어 도입이 필요합니다.
AI 준비가 빠르게 될수록 2025년부터 제공될 새로운 RAG 서비스를 더 효과적으로 활용할 수 있을 것입니다.
3. 💰비용 관리
가트너의 2024년 조사에 따르면, CIO의 90% 이상이 AI 투자에서 비용 관리가 주요 도전 과제라고 답했습니다. AI를 대규모로 배포하기 전, 비용 증가 요인을 면밀히 계산하지 않으면 예산 초과가 500~1,000%에 이를 수 있습니다.
2025년에는 주요 리서치 기관들이 더 정확한 비용 계산 프레임워크를 제공할 것으로 기대됩니다. 또한, 클라우드 서비스 제공업체들이 경쟁력 있는 가격 정책을 통해 기업의 AI 비용 관리를 지원할 가능성이 큽니다.
그러나 데이터센터 용량 및 전력 공급 문제는 여전히 AI 도입 속도를 제한하는 요인으로 작용할 것입니다.
4. 📈AI ROI 측정
AI 기술이 복잡해짐에 따라 ROI(Return on Investment) 평가의 어려움도 커질 것입니다. 비용 측정은 비교적 간단하지만, AI가 업무 성과에 미친 영향을 정량화하기는 쉽지 않습니다.
2025년에는 기존 KPI를 넘어 고객 만족도, 의사 결정 개선, 혁신 가속화 등 다양한 지표를 포함한 새로운 ROI 측정 프레임워크가 등장할 것으로 예상됩니다. 이는 AI 투자의 가치를 명확히 하고 효과를 극대화하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.
5. 🤼변화 속 생존 전략
AI는 기업의 기존 비즈니스 모델을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 인터넷이 Blockbuster나 Borders를 대체했던 것처럼, AI 역시 전통적인 산업 구조를 위협하고 있습니다.
2025년에는 Chegg 사례처럼 기존 시장 강자가 AI를 활용하는 신생 기업에 의해 도전받는 일이 더욱 빈번해질 것입니다. 기업은 SWOT 분석과 같은 시나리오 플래닝을 통해 위협에 대비하고 AI의 기회를 극대화하는 전략을 세워야 합니다.
2025년 AI 트렌드는 기업들에게 큰 변화를 가져올 것입니다. AI 기술은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되고 있으며, 이를 어떻게 활용하느냐에 따라 기업의 경쟁력이 달라질 것입니다.
데이터 자산의 중요성, 비용 관리, ROI 측정, 그리고 변화에 적응하는 전략은 앞으로의 성장을 위한 키 포인트! 라는거죠
2024년 한 해 동안 AI는 그 가능성과 한계를 동시에 드러냈고, 2025년에는 더욱 성숙해지며 기업들이 직면한 고민을 해결하는 구체적인 방안을 제시할 것입니다.
AI를 적극적으로 활용하고 그 변화를 선도하는 기업이 되는데 한 걸음 가까이 가보시죠!
IDG 원문을 보시려면 아래 링크를 참고해주세요!
IDG 원문 보러가기
2024년 한 해동안 고생 많으셨습니다!!!🙇🏻♀️
다가오는 새해 복 많이 받으시고 2025년에도 동국시스템즈와 함께해주세요 😊😊 😊
안녕하세요! 벌써 2024년의 마지막 달 12월입니다 👋🏻👋🏻
2024년 행복하게 보내셨길 바라며 이번 주제는 IDG에서 발표한 2025년 생성형 AI 트렌드 전망입니다.
2024년 첫 블로그로 GenAI에 대해 적었었는데 1년동안 어떤 변화가 있었는지, 2025년엔 어떻게 될지 한번 알아볼까요?
AI가 핫한 주제로 떠오르면서 2024년 초에도 굉장히 많은 관심을 모았었죠?
그러한 관심과 기대가 현실적인 발전으로 자리 잡은 해였다고 할 수 있습니다.
기존 모델의 역량과 복잡한 비즈니스 워크플로우가 합쳐지면서 예상보다 느린 진전을 보였었죠. LLM은 여러 데이터 속에서 패턴을 학습하고, 사용자 요청에 따라 결과물을 생성합니다.
인간의 지능과 비교했을 때 LLM은 그럴싸해 보이지만 부정확한 정보를 만들어내는 경우가 굉장히 많죠. 이 때문에 많은 사용자들이 AI (Artificial Intelligence)에서 Intelligence는 없다 라는 의견까지 냈습니다. 그러나 이러한 한계와 우려에도 불구하고, 2024년 한 해 동안 발전이 있었습니다.
2025년에는 더욱 성장할 것으로 예상되며 특히 다음 5가지 분야에서 기업의 고민을 해결할 구체적인 방안이 더욱 명확해질 전망입니다.
1. 💻 직원 대체가 아닌 협업
AI 기술이 떠오르며 "많은 직무가 AI로 대체될 것이다"라는 무시무시한 예측이 있었습니다. 그러나 AI의 진정한 경쟁 우위는 기존 인력을 보완하고 효율적으로 활용하는 데 달려 있습니다.
기술 도입의 핵심 목표는 비용 절감, 혁신적인 제품과 서비스 개발, 그리고 고객 경험 향상입니다. 특히, 모든 기업이 동일한 AI 도구를 사용할 수 있는 상황에서는 이를 어떻게 활용하느냐가 경쟁력을 좌우합니다.
직원의 전문 지식은 회사의 프로세스, 시장, 고객을 이해하는 데 필수적이며, 이를 AI로 대체하려는 시도는 위험할 수 있습니다. isAI의 마이클 홉스는 "AI 도구를 통해 빠르게 답을 얻을 수 있지만, 그 답이 조직 역량을 강화하는지 면밀히 검토해야 한다"고 강조합니다.
AI로 직원 역량을 강화하고 기존 지식 자산을 적극 활용하는 전략이 앞으로 더욱 중요해질 것입니다.
2. 📊데이터 자산에 집중
2025년, 데이터 자산과 직원은 기업의 가장 중요한 자원이 될 전망입니다. 파운데이션 모델(FMs)은 방대한 데이터를 학습해 일반적인 질문에 답할 수 있지만, 기업의 구체적인 요구를 충족하는 데 한계가 있습니다.
RAG(검색 기반 생성)는 기업의 고유 데이터를 활용해 AI 모델의 결과를 더 정밀하고 관련성 있게 만들어줍니다. Forrester는 2025년 대부분의 클라우드 공급자가 RAG 서비스를 주요 제공 옵션으로 삼을 것으로 예상하며, 이는 더 많은 선택지와 경쟁력 있는 가격을 기업에 제공합니다.
이를 활용하려면 데이터 정리, 중복 제거, 구조화, 소유권 확인 등의 준비 작업과 AI 거버넌스 소프트웨어 도입이 필요합니다.
AI 준비가 빠르게 될수록 2025년부터 제공될 새로운 RAG 서비스를 더 효과적으로 활용할 수 있을 것입니다.
3. 💰비용 관리
가트너의 2024년 조사에 따르면, CIO의 90% 이상이 AI 투자에서 비용 관리가 주요 도전 과제라고 답했습니다. AI를 대규모로 배포하기 전, 비용 증가 요인을 면밀히 계산하지 않으면 예산 초과가 500~1,000%에 이를 수 있습니다.
2025년에는 주요 리서치 기관들이 더 정확한 비용 계산 프레임워크를 제공할 것으로 기대됩니다. 또한, 클라우드 서비스 제공업체들이 경쟁력 있는 가격 정책을 통해 기업의 AI 비용 관리를 지원할 가능성이 큽니다.
그러나 데이터센터 용량 및 전력 공급 문제는 여전히 AI 도입 속도를 제한하는 요인으로 작용할 것입니다.
4. 📈AI ROI 측정
AI 기술이 복잡해짐에 따라 ROI(Return on Investment) 평가의 어려움도 커질 것입니다. 비용 측정은 비교적 간단하지만, AI가 업무 성과에 미친 영향을 정량화하기는 쉽지 않습니다.
2025년에는 기존 KPI를 넘어 고객 만족도, 의사 결정 개선, 혁신 가속화 등 다양한 지표를 포함한 새로운 ROI 측정 프레임워크가 등장할 것으로 예상됩니다. 이는 AI 투자의 가치를 명확히 하고 효과를 극대화하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.
5. 🤼변화 속 생존 전략
AI는 기업의 기존 비즈니스 모델을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 인터넷이 Blockbuster나 Borders를 대체했던 것처럼, AI 역시 전통적인 산업 구조를 위협하고 있습니다.
2025년에는 Chegg 사례처럼 기존 시장 강자가 AI를 활용하는 신생 기업에 의해 도전받는 일이 더욱 빈번해질 것입니다. 기업은 SWOT 분석과 같은 시나리오 플래닝을 통해 위협에 대비하고 AI의 기회를 극대화하는 전략을 세워야 합니다.
2025년 AI 트렌드는 기업들에게 큰 변화를 가져올 것입니다. AI 기술은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되고 있으며, 이를 어떻게 활용하느냐에 따라 기업의 경쟁력이 달라질 것입니다.
데이터 자산의 중요성, 비용 관리, ROI 측정, 그리고 변화에 적응하는 전략은 앞으로의 성장을 위한 키 포인트! 라는거죠
2024년 한 해 동안 AI는 그 가능성과 한계를 동시에 드러냈고, 2025년에는 더욱 성숙해지며 기업들이 직면한 고민을 해결하는 구체적인 방안을 제시할 것입니다.
AI를 적극적으로 활용하고 그 변화를 선도하는 기업이 되는데 한 걸음 가까이 가보시죠!
IDG 원문을 보시려면 아래 링크를 참고해주세요!
IDG 원문 보러가기
2024년 한 해동안 고생 많으셨습니다!!!🙇🏻♀️
다가오는 새해 복 많이 받으시고 2025년에도 동국시스템즈와 함께해주세요 😊😊 😊