△빠른 모델 학습으로 AI 탄소 발자국 감소 △양질의 데이터 중요성 △생성형 AI에 대한 현실적 접근 △AI 및 클라우드 사용에 따른 환경적 책임 등 전망
기업은 클라우드 네이티브의 AI 기반 플랫폼 활용해 실질적인 비즈니스 성과 창출할 것
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세계적인 데이터 및 인공지능(AI) 선두 기업 SAS가 ‘2025년 인공지능(AI) 트렌드 전망’을 발표했다. 최근 몇 년간 AI가 기술 산업의 화두로 주목받아 왔으며, 이러한 흐름은 2025년에도 지속될 것으로 보인다. 특히 2025년에는 산업별로 특화된 분석 모델 활용, 규제 문제, 환경적 지속가능성 등 다양한 AI 관련 이슈가 주목받을 것으로 예상된다.
SAS 경영진과 전문가들이 분석한 2025년 AI 트렌드와 주요 비즈니스 및 기술 발전에 대한 9가지 전망은 다음과 같다.
1. 더 빠른 모델 학습이 인공지능의 탄소 발자국을 줄인다
속도와 알고리즘 효율성은 클라우드 소비를 줄이는 데 중요한 역할을 한다. 에너지를 많이 소비하는 AI는 원자력을 포함한 지속가능한 에너지원에 대한 수요를 촉진하는 한편, 에너지 효율이 좋은 모델 개발의 필요성을 더욱 높일 것이다. 가전 산업과 자동차 산업이 에너지 효율성 측면에서 현저한 발전을 이룬 것처럼 AI 모델 역시 더욱 효율성을 높여야 한다.
2. AI 공격이 삶의 방식을 위협한다
AI의 개인화 및 대규모 운영 능력은 정보를 수용하고 처리하는 방식을 변화시키고 있다. 허위 정보 증가와 사회적 규범 조작도 변화의 한 예다. AI 공격은 개인, 집단, 기관 차원에서 발생해 삶의 방식을 위협할 수 있다. 민주주의 사회와 정부는 건전한 사회적 논의와 선거를 보호하고, 문화적 규범을 유지하기 위해 노력해야 한다. 이러한 위협을 완화하기 위해 기업 리더들은 조직의 가치를 확고히 하고 AI 원칙, 정책, 기준, 통제 방안을 강력히 추진하며, 조직 내 AI의 윤리적 사용에 대한 논의를 주도해야 한다.
3. 불량 데이터가 AI 격차를 넓힌다
2025년에는 생성형 AI를 통해 경쟁 우위를 확보하고, 전문화된 고객 경험을 제공하며, 혁신적인 제품을 빠르게 출시하는 기업이 나타나는 반면 생성형 AI 경쟁에서 뒤처지는 기업도 있을 것이다. 후자의 기업들은 AI가 양질의 데이터를 필요로 한다는 중요한 사실을 간과했기 때문에 2023년 늘어나기 시작한 AI 프로젝트를 중단하는 상황에 이르렀다. 불량 데이터는 AI 성능을 저해하며, 조직은 근본적인 데이터 문제부터 해결하기 위해 노력해야 한다.
4. 생성형 AI에 대한 과도한 기대감이 사라지고 있다
생성형 AI는 주목받을 기술로 자리 잡았지만, 이제는 AI에 대한 과도한 기대감을 어느 정도 내려놓고 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 데 집중해야 하는 시점이 도래했다. 기업은 접근 방식, 거버넌스, 산업형 맞춤형 모델, 대규모언어모델(LLM)과 전문화된 소규모언어모델(SLM)의 전략적 선택으로 AI에 접근하고 있다. 또한 적용 업무에 따라 생성형 AI의 한계 및 환각 현상을 극복하기 위해 생성형 AI와 전통적 AI/ML을 선택 또는 조합하는 확장된 접근 방식을 택하는 기업도 늘어갈 것이다.
5. 클라우드 업체와 AI 사용자가 환경 책임을 공유한다
AI 도입 열풍은 대량의 클라우드 리소스를 소비하고 탄소 배출량을 늘리는 비효율적인 모델을 만들고 있다. 환경 영향을 줄이는 일은 하드웨어 제공업체와 대형 클라우드 서비스 제공업체만의 책임이 아니라 데이터와 AI 워크로드를 관리하는 AI 사용자들에게도 공동의 책임이 요구된다. 클라우드에 최적화된 데이터 및 AI 플랫폼을 활용해서 AI 모델 개발의 효율성을 높이면 불필요한 중복 작업과 자원 낭비를 줄이고 에너지 소비를 최소화하는 데 기여할 수 있다.
6. AI로 경쟁력을 강화한 기업들이 미래 시장을 주도할 것이다
AI를 완전히 활용하는 기업이 2025년 IT 경쟁에서 승리하는 기업이 될 것이다. 생성형 AI가 ‘화제의 신기술’에서 ‘일상적인 AI’로 자리 잡으면서 기업은 모든 형태의 AI를 완전하게 운영할 수 있게 돼 반복적인 업무를 자동화하고 직원들이 더 중요한 업무에 집중할 수 있도록 할 것이다. 이러한 자동화는 기업이 경쟁사보다 더 빠르게 의사 결정을 내리고 기회를 포착하며 더욱 많은 혁신을 이루게 함으로써 궁극적으로 이들 기업을 시장의 승자로 만들어줄 것이다.
7. 대규모언어모델(LLM)이 상품화되고 전문화된다
2025년에는 대규모언어모델(LLM)이 상품화되면서 기본 기능이 무료로 제공됨에 따라 AI 과금 모델이 붕괴할 것이다. 이에 따라 이러한 모델을 기반으로 한 전문화된 서비스와 특정 영역에 특화된 애플리케이션이 주목받게 될 것이다. 또한 오픈소스 LLM의 확산은 주요 제공업체의 지배적 지위를 약화시키고, 맞춤화와 통합이 핵심 차별화 요소가 될 분산형 AI 환경을 촉진할 것이다.
8. AI와 클라우드 가속화는 본격적인 ‘IT 합리화’ 시대를 촉발할 것이다
기업들은 오랫동안 각기 다른 기능을 담당하거나 고객 세그먼트별로 단절된 시스템을 운영해 왔다. IT 부서는 복잡한 통합 작업의 부담으로 인해 기업이 필요로 하는 민첩성을 충분히 제공하지 못하고 있다. 이제 기업은 클라우드를 활용해 IT 인프라와 공급업체 관계를 간소화하고, 비즈니스 속도를 높이며 비용을 절감하는 ‘IT 합리화(Great IT Rationalization)’ 시대를 맞이하고 있다. 여러 기능을 지원하는 클라우드 네이티브의 AI 기반 플랫폼 환경에서 현대화를 추진하는 기업은 가장 큰 가치를 창출할 수 있으며, 고객 수명주기와 기업 전반에 걸쳐 통합되고 민주화된 데이터 및 의사결정 역량을 확보할 수 있다.
9. 생성형 AI는 마케팅 담당자를 위해 개인화되고 고도화될 것이다
2025년에 마케팅 담당자들은 생산성 향상과 콘텐츠 생성에 초점을 맞춘 생성형 AI의 단순한 활용에서 나아가 경쟁 우위를 확보하고 매출 성장을 견인하는 더욱 고도화된 AI 기술을 적극 도입할 것이다. 대규모언어모델(LLM)을 넘어 머신러닝, 딥러닝과 같이 보편화된 AI 기술뿐만 아니라 합성 데이터, 디지털 트윈과 같은 생성형 AI 도구를 활용해 고객의 개인정보를 보호하면서도 개인화된 경험과 효과적인 캠페인을 제공할 것이다.
이중혁 SAS코리아 대표이사는 “AI와 클라우드 기술은 이제 기업 경쟁력의 핵심 요소다. 이러한 기술의 윤리적 사용과 지속가능성은 더 이상 선택이 아닌 필수 과제”라며 “기업이 비즈니스 경쟁력을 확보하려면 개인화되고 고도화된 AI를 바탕으로 더 나은 서비스와 의사결정을 통해 실질적인 가치를 창출하는 동시에 윤리적이고 환경적인 책임을 다해야 한다”고 말했다.
그는 또 “SAS는 AI 및 분석 분야의 선두 기업으로서 데이터 분석 플랫폼인 ‘SAS 바이야(SAS Viya)’를 통해 신뢰할 수 있는 AI 구축을 적극 지원함으로써 기업의 경쟁력 강화, 리스크 최소화 및 수익성 극대화 그리고 사업 운영의 회복탄력성 증대에 이르기까지 전사 차원의 효율적인 AI 활용과 비즈니스 목표 달성을 돕겠다”고 덧붙였다.
출처: SAS코리아
언론연락처: SAS코리아 홍보대행 KPR 이예은 대리 02-3406-2137
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