전세계 기업 96%가 비즈니스 핵심 업무에 생성형 인공지능(AI), 딥러닝(DL) 등 AI기술을 통합·운영하고 있으며, 이들 기업 중 70%는 AI이니셔티브에서 상당한 성공을 거두고 있다는 조사결과가 나왔다.

26일 클라우데라는 최근 발간한 보고서(AI의 진화: 기업용 AI와 데이터 아키텍처의 현황)를 인용해 이같이 밝혔다.

보고서에 따르면, IT리더의 96%는 핵심 비즈니스 프로세스에 AI를 일부 혹은 완전히 통합했다고 답했다. 이는 지난해 88%에서 증가한 수치로 AI가 실험 단계를 넘어 핵심 프로세스와 워크플로우에 통합이 가속화되고 있었다.

국내 응답자의 55%는 핵심 비즈니스 프로세스에 AI를 일부 혹은 상당히 통합한 것으로 집계됐다.

응답자 중 70%는 AI이니셔티브에서 상당한 성공을 거뒀다고 답했고, 아직 성과를 보지 못한 응답자는 1%에 불과했다. 국내의 경우 57%의 기업이 측정가능한 비즈니스 가치를 실현 중이라고 답했다.

기업은 AI 성과를 달성하기 위해 생성형(60%), 딥러닝(53%), 예측형(50%) 등 다양한 AI를 활용하고 있다. 국내에서는 예측형(56%), 딥러닝(51%), 분류(49%), 생성형(49%) 에이전틱(45%) 순으로 다양한 AI를 활용하는 것으로 나타났다.

기업의 데이터 접근 방식의 변화로 AI 포트폴리오 다각화에 대한 확신도 높아진 것으로 조사됐다. IT리더의 67%는 1년 전보다 AI에이전트와 같은 새로운 형태의 AI를 관리할 준비가 더 잘 돼 있다고 답했다. 국내에서는 응답자의 76%가 AI를 관리할 준비가 돼 있다고 답했다.

한편 기업 데이터가 어디에 저장되어 있는지 묻는 질문에 응답자의 63%는 프라이빗클라우드, 52%는 퍼블릭클라우드, 42%는 데이터 웨어하우스에 저장돼 있다고 답했다. 국내에서는 프라이빗클라우드(55%), 퍼블릭 라우드(51%), 온프레미스 분산(48%) 순으로 집계됐다.

하이브리드 데이터 아키텍처가 표준으로 자리하면서 하이브리드 접근 방식의 가장 큰 장점에 대해 응답자들은 보안(62%), 데이터 관리(55%), 데이터 분석(54%)을 꼽았다.

다만 AI의 잠재력과 투자수익률(ROI)은 여전히 해결해야 할 숙제로 남아있다. 24%의 기업은 기업 문화가 데이터 중심적이라고 답했다. 이는 지난해 17%에서 증가한 수치다. AI 워크로드 지원에서 가장 큰 기술적 한계는 데이터 통합(37%), 스토리지 성능(17%), 컴퓨팅 성능(17%)로 나타났다. 

데이터 접근성도 큰 장애물로 나타났는데, 전체 기업의 9%만이 모든 데이터를 AI 이니셔티브에 활용할 수 있다고 답했고 38%는 대부분의 데이터에 접근할 수 있다고 답했다.

AI 통합 과정에는 보안 문제가 수반되는 것으로 나타났다. 응답자의 48%는 무단 데이터 접근, 43%는 안전하지 않는 타사 AI 도구 사용에 대한 우려를 표했으나, 이러한 우려에도 기업들은 AI 활용에 대한 자신감을 보였다. 

응답자의 24%는 AI 시스템에서 사용되는 데이터 보안 능력에 대해 매우 확신한다고 답했고, 53%는 매우 확신, 19%는 어느 정도 확신한다고 답했다.

보고서는 클라우데라, 리서치스케이프가 공동으로 올해 7월 1천명 이상 직원을 보유한 미국과 유럽, 중동, 아태지역 기업 IT리더 1,574명(한국 71명 포함)을 대상으로 진행한 설문조사 결과를 토대로 작성됐다.