인공지능(AI)이 일상생활에 영향을 줄 것이라고 생각하는지 묻는다면, 많은 사람이 공상과학 영화와 같은 미래 모습을 상상할 것이다. 하지만, 정작 AI와 같은 첨단 기술은 이미 사람들의 삶에 깊숙이 자리잡고 있다.

실제 아시아 태평양 지역의 많은 기업은 이미 다양한 방식으로 AI를 도입하고 있다. 도입 분야는 정보기술, 공급망, 물류, 연구 개발 등에 이르기까지 다양하다. 또한, 아태 지역의 IT 전문가를 대상으로 한 최신 조사인 '데이터 현황: AI 도입을 위한 준비'에 따르면, 설문 응답자 중 90%가 1년 이내에 AI를 도입할 계획이라고 밝히기도 했다.

데이터는 AI 기술을 가능케하고, 시리(Siri), 코타나(Cortana), 알렉사(Alexa) 등과 같은 소프트웨어를 구동하는 핵심 축을 담당한다. AI는 소비자의 일상에 비교적 자연스럽게 녹아들고 있지만, 기업 측면에서 AI 적용은 순탄치 않아 보인다. 조사 결과에 따르면, 72%의 응답 기업이 AI를 어디서부터 어떻게 도입해야 할지 판단하기 어렵다고 답했다. 또한, IT 기반 인프라를 강화하고 있지만, 늘어나는 데이터 스트림을 처리하기 위해서 여전히 추가적인 투자가 필요하다고 밝힌다.

'오늘의 요구'과 '내일의 목표' 실현을 위한 AI
AI가 우리 일상생활에 영향을 미칠 것이며, AI 도입을 통해 생산성 향상을 경험할 수 있다는 것은 자명해 보인다. 높아진 분석 빈도, 유연성 및 신속성을 기반으로 데이터 분석은 다양한 산업 전반에 걸쳐 신속한 의사 결정을 돕게 될 것이다.

고객의 투자와 자산을 실시간으로 관리하는 로보-어드바이저를 도입한 금융 서비스 업계를 예시로 들 수 있다. 빠른 미래에 AI 기술은 금융권뿐만 아니라 다른 기업들이 충분히 활용할 수 있을 정도로 성숙해질 것이다. AI는 수작업에서 오는 복잡성을 제거하면서, 빠르고 정확한 인사이트를 제시할 수 있기 때문이다. 또한, 시간 비용이 중요해지고 있는 최근 산업 전반에 걸쳐 신속한 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕는다.

이로 인해 엣지 컴퓨팅의 역할은 더욱 중요하다. 하드 디스크 드라이브에서 메인프레임을 거쳐 분산 서버, 모바일 및 클라우드 컴퓨팅에 이르기까지 IT 인프라는 시간이 지날수록 발전하고 있다. AI, 예측 분석 및 머신 러닝에 필요한 실시간 반응성을 향상시키기 위해 엣지에서 이루어지는 컴퓨팅 작업 또한 늘어나고 있다.

아태 지역은 디지털 전환의 중심에 있다. 씨게이트가 후원한 IDC의 'Data Age 2025' 조사에 따르면, 전 세계 데이터 양은 2025년 163 ZB까지 증가할 것으로 예상된다. 팽창하고 있는 경제 상황과 더불어 폭넓은 인재 풀을 확보하고 있는 APAC 지역은 이러한 성장을 이끄는 핵심 축을 담당할 것이다. 싱가포르의 '스마트 네이션 비전(Smart Nation Vision)', 중국의 AI 중심 성장 비전, 인도의 AI 관련 정책을 추진하는 'NITI Aayog(National Institution for Transforming India)' 등 AI 도입 및 적용을 위한 아태지역 정부가 주도하는 계획이 이를 방증한다.

AI를 활용해 생산성을 높이기 위한 인프라 구축
기본이 탄탄해야 비로소 성공을 쟁취할 수 있다. 실시간 데이터 처리 및 분석의 혜택 얻기 위해서, 기업들은 데이터를 모으고 가공할 수 있는 기반을 먼저 다져야 한다.

기업 내 AI 도입은 그렇게 간단하지 않다. 조사 응답 기관의 1/3은 AI 도입과 관련하여 아직 충분한 인력과 예산이 투입되지 않았다고 응답했다. 예산과 자원 문제는 더 큰 퍼즐의 일부일 뿐이다. 기업 내 AI 도입을 이끌 수 있는 인재 확보 여부나, 명확한 전략 및 방향성, 고위 임원들의 지원 여부 등과 같은 변수가 복합적으로 작용할 수 있기 때문이다.

< 국내 기업이 AI 기술 도입에 겪고 있는 어려움, 출처: 씨게이트 >
AI의 성공적인 도입을 위해서는 '적절한 기술'이 적재적소에 배치되어야 한다. 2025년까지 데이터와의 상호작용은 18초 당 20건에 달할 것으로 예상됨에 따라, 소비자 데이터를 수집하고자 하는 기업의 수요도 증가할 것으로 예상된다. 씨게이트 조사에 따르면, 모든 응답자는 늘어나는 데이터를 처리하기 위해 IT 인프라를 확충해야 한다는 점에 동의했다. 20%는 현재의 IT 인프라가 늘어나는 데이터를 처리하기에 적합하지 않다고 밝히기도 했다.

미래를 위한 준비
현재 우리는 AI가 가져올 이익과 가치를 포용하기 위한 준비 과정에 있다. 이는 소비자와 기업의 관점 모두에서 굉장히 의미 있는 시간이 될 것이다. 앞서 말했듯, 데이터는 AI 기능을 실현시키는 핵심 축을 담당한다. 따라서 의사결정 과정에서 의미 있는 인사이트를 얻기 위해서 데이터를 수집, 접근, 분석하는 방법을 지속적으로 보완해야 한다.

조직의 기반을 탄탄히 마련하고 정책이 뒷받침 될 때 AI 도입은 기업에 무수한 기회를 제시할 수 있다. 인공 지능이 보다 발전하기를 바라며, 이를 통해 아무도 가보지 않은 길을 담대하게 개척하기를 기대한다. 

원문보기 : https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=shm&sid1=105&oid=020&aid=0003161812