어쩌면 AI는 두 가지 모두를 조금씩 가져올지도 모른다.
매일 AI에 관한 새로운 연구 자료가 제 받은편지함에 도착합니다. 성능을 개선하는 새로운 기법이나 새로운 아키텍처를 다룬 기술 논문이 아니라면, 소비자와 기업의 삶에서 AI에 대한 인식과 계획을 조사한 설문 결과입니다.
저희는 AI 도입에 대해서도 살펴봤습니다. 연례 연구를 통해 앞으로 다가올 변화를 엿본 후, 조직들이 현재 AI의 힘을 어떻게 활용하고 있으며 앞으로 어떻게 활용할 계획인지 제대로 파악하기 위해 심층적으로 조사했습니다.
결과는 기대를 저버리지 않았습니다. 그렇다고 크게 놀랍지도 않았습니다. 자체 연구 자료가 있는 데다, 앞서 언급했듯 업계 전반의 통계와 인사이트가 이메일함에 가득하기 때문입니다.
하지만 우리가 발견한 몇 가지 세부 사항은 오늘날 전 세계 기업의 AI 도입 현황을 훨씬 더 입체적으로 보여줍니다. AI 시장이 온통 OpenAI 일색인 것도 아니고, 생산성에만 초점이 맞춰진 것도 아닙니다. 실제로 새롭게 부상하는 AI 스택의 관점에서 현황을 살펴보면, 조직들이 매우 다양한 이니셔티브를 숨 가쁘게 추진하고 있음을 분명히 알 수 있습니다. 이러한 이니셔티브는 대부분 현재 AI의 가치를 실현하기보다는 미래의 AI 활용을 뒷받침하는 데 더 중점을 두고 있습니다.
예를 들어, 어디에나 있고 모든 것에 적용되는 듯한 코파일럿과 챗봇 같은 생산성 활용 사례는 이미 널리 도입되어 있습니다. 조직의 절반에 가까운 40%가 AI 기반 직원 생산성 도구를 도입했으며, 3분의 1이 조금 넘는 36%는 좋아하거나 싫어하거나, 때로는 애증의 대상이 되기도 하는 챗봇을 배포했습니다.
하지만 그런 세부 사항은 그다지 흥미롭지 않습니다. 정말 흥미로운 점은 조직들이 정확히 어떤 모델을 도입하고 있으며, 그 이유가 무엇인지입니다.
기업들이 단일 모델로 표준화하고 있지 않기 때문입니다. 기업들은 평균적으로 2.9개의 모델을 사용하며, 구체적으로 어떤 모델을 사용하는지는 사용 사례에 따라 다릅니다. 모든 산업에서 오픈 소스 모델과 독점 모델이 활발히 도입되고 있습니다. 이제 Llama와 Mistral 같은 이름도 ChatGPT와 Hugging Face만큼 흔히 들을 수 있습니다.
이는 조직들이 최우선 AI 과제인 워크플로 자동화를 실행에 옮기는 내년에는 훨씬 더 다양한 모델이 활용될 것임을 예고합니다. 이 활용 사례는 조직의 워크플로에 내장되어야 하므로 서비스형 AI에는 적합하지 않기 때문입니다. 여기서 워크플로란 비즈니스 및 운영 프로세스를 가리키는 기술 용어로, 이러한 프로세스는 컴퓨팅 초창기부터 기업 경쟁 우위의 핵심 기반이 되어 왔습니다.
실무자나 IT 리더의 관점에서 더 흥미로운 것은 기술 스택과 그것이 어떻게 구성되고 있는지입니다. AI 애플리케이션은 활용되는 최신 애플리케이션의 수를 늘리는 API라는 점은 알고 있지만, 그 스택은 어떤 모습이며 어디에 배포되고 있을까요? AI 기술 스택에 대한 당사의 관점에 AI 애플리케이션 서비스가 포함되어 있다는 점을 눈여겨보셨을 수도 있습니다. 보안과 확장성에 대한 우려로 인해 모든 종류의 애플리케이션을 제공하고 보호하는 데 있어 이미 중요한 애플리케이션 서비스의 역할이 더욱 강화될 것이기 때문입니다.
API와 애플리케이션을 겨냥한 AI 기반 공격을 방어하고, 고객과 기업 구성원의 개인정보를 보호하며, 기업의 기밀을 철저히 지키는 문제에 대한 우려가 커지고 있습니다. 따라서 기존의 DDoS 방어 및 API 보안, 부하 분산, 인그레스 제어뿐만 아니라 AI 게이트웨이와 같이 새롭게 등장하는 애플리케이션 서비스도 AI 기술 스택의 핵심이자 필수적인 구성 요소가 될 것임은 분명합니다.
조직들은 AI 기술 스택을 구축하기 위한 기타 모든 지출과 별도로, AI 예산의 9%를 이러한 서비스에 사용할 계획입니다.
실제로 조직의 절반 이상(54%)이 AI 모델과 AI 애플리케이션을 온프레미스에 배포할 계획인 만큼, AI 기술 스택 구축도 활발히 진행되고 있습니다.
자, 지금까지 말씀드린 내용을 바탕으로 보면, 제가 여기서 다루지 않은 AI 현황에 관한 세부 내용이 많습니다. 왜냐하면, 이미 그 세부 내용을 담은 전체 보고서를 작성해 두었고, 바로 여기에서 지금 확인하실 수 있기 때문입니다.
자세히 살펴보면서 AI로 향하는 길이 왜 디지털 혼돈 또는 디지털 성숙도로 이어진다고 확신하는지 확인해 보세요.
작성자 소개
Lori MacVittie는 F5 CTO 오피스의 수석 엔지니어이자 최고 에반젤리스트로, 애플리케이션 딜리버리, 자동화 전략 및 인프라 분야에서 깊이 있는 전문성을 보유하고 있습니다. AI 에이전트를 위한 가드레일을 정의하고, 취약한 멀티클라우드 아키텍처를 분석하며, 확장 가능한 시스템의 한계를 탐구하는 등 복잡한 문제를 명확하게 풀어내는 것으로 잘 알려져 있습니다. 애플리케이션 개발, IT 아키텍처, 네트워크 및 시스템 운영 전반에 걸쳐 30년 이상의 업계 경험을 쌓았습니다. F5에 합류하기 전에는 수상 경력이 있는 기술 편집자로 활동했습니다. MacVittie는 컴퓨터 과학 석사 학위를 보유하고 있으며, 보안, 클라우드 및 엔터프라이즈 아키텍처 분야를 아우르는 다수의 저서를 집필한 작가입니다. 또한 보드게임과 비디오 게임을 열정적으로 즐기며, 치즈에 대해서는 거리낌 없이 확고한 견해를 갖고 있습니다.
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