韓, AI 채택·통합 우위…“자율주행·스마트제조 등 AI기술 적극 도입”

쌔스(SAS)가 아태지역의 인공지능(AI)과 데이터 활용에 대한 보고서를 발표했다. SAS가 IDC에 의뢰해 진행된 ‘IDC 데이터 및 AI 현황: 2024 아시아태평양 지역’ 조사는 한국, 중국, 일본, 호주, 인도 등 8개 국가에서 AI 활용에 대한 인사이트를 담고 있다. 

보고서에 따르면, 우리나라 기업들은 AI 중요성을 인지하고 빠른 채택에 나서고 있다. 특히 자율주행차, 헬스케어, 스마트제조 등에서 AI를 적극적으로 채택하고 상당한 진전을 이뤄내고 있다.

또 국내 기업들은 AI 시스템의 투명성, 공정성, 윤리적 기준을 충족하는 데 중점을 두면서 신뢰할 수 있는 AI를 구축하기 위해 균형 잡힌 접근 방식을 채택하는 데 주력했다.

허나 강력한 데이터 관리와 모델 관리에 기반한 신뢰성 강화 노력에도 불구하고 실제 사용사례 평가와 AI 투자에 대한 입증된 사례 제공에 어려움을 겪는 기업이 많은 것으로 조사됐다.

이번 조사에서 국내 기업들은 AI 성능을 보장하기 위한 핵심요소로 ▲보안과 데이터 프라이버시 ▲강력한 모델 학습·검증 기술 ▲지속적인 데이터 모니터링 ▲모델 관리와 모델옵스(ModelOps) ▲규제 준수 등을 꼽았다.

우려사항으로는 인재부족 현상이 지목됐다. ▲전문 기술 인력 부족(36%) ▲클라우드에 중앙집중화·최적화되지 않은 데이터 기반(32%) ▲명확한 비즈니스 사례 부족과 잠재적 투자 수익(ROI) 실현의 어려움(28%) ▲AI 솔루션 평가 기준의 불명확성(28%) 등이 AI 기술 구현의 주요 과제로 제시됐다. 

데이터 접근의 한계와 비효율성도 AI 성공의 저해 요인으로 나타났다. 41%의 응답자가 인프라의 제약으로 데이터 접근이 불가능함을 문제로 제기했고, 데이터셋의 변동성과 빠른 만료(36%), 대용량 데이터로 인한 분석의 어려움(36%)도 지적됐다.

한편, 아태지역 내에서도 국가마다 AI 환경이 다르고 각국의 도입 양상도 다르게 나타났다.

중국은 AI 투자에서 선도적인 위치에 있는 것으로 나타났는데, 59%의 응답자가 향후 1년 내 AI 투자를 20% 이상 대폭 늘릴 계획이라고 밝혔다.

한국과 중국은 다른 국가들보다 AI 도입과 통합이 빠르게 진행되고 있었는데, 투자 수준과 규제 프레임워크, AI 인재, 인프라 가용성 등이 이러한 차이를 나타내는 요인으로 분석됐다.