작성자: ICONIQ
번역: 팀, 피에이뉴스(PANews)
인공지능 발전이 새로운 장을 열었다: 뜨거운 화제에서 실제 구현으로. 대규모 AI 제품 구축이 경쟁의 핵심 전장이 되고 있다. 2025년 AI 현황 보고서 《빌더 매뉴얼》은 기술 채택에서 실제 구현으로 시각을 전환하며, 개념 설계부터 구현, 대규모 운영까지 AI 제품의 전체 솔루션을 심층 분석한다.
2025년 4월 300명의 소프트웨어 기업 임원을 대상으로 한 독점 조사 결과와 ICONIQ 커뮤니티 내 인공지능 리더와의 심층 인터뷰를 바탕으로, 본 보고서는 생성형 인공지능의 지능적 장점을 지속 가능한 비즈니스 경쟁력으로 전환하기 위한 전술적 로드맵을 제공한다.
보고서는 다섯 가지 핵심 장을 추출하고, 이를 통해 팀이 AI 애플리케이션을 적극적으로 구축하는 방법을 설명한다.
1. 인공지능 제품 전략이 새로운 성숙 단계에 진입
기존 제품에 인공지능을 통합하는 기업과 비교해, AI 중심 기업이 더 빠르게 제품을 시장에 출시하고 있다. 데이터에 따르면, 거의 절반(47%)의 AI 원생 기업이 핵심 규모에 도달하고 시장 적합성이 입증된 반면, AI 통합 제품 기업 중에서는 단 13%만이 해당 단계에 도달했다.
그들이 하는 일: 지능형 워크플로우와 수직 애플리케이션이 주류가 되고 있다. 거의 80%의 AI 원생 개발자가 사용자를 대신해 다단계 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 AI 시스템인 지능형 워크플로우를 구축하고 있다.
그들의 방식: 각 기업은 성능 최적화, 비용 통제, 특정 애플리케이션 시나리오 매칭을 위해 다중 모델 아키텍처를 선택하는 경향이 있으며, 고객 대면 제품에서 평균 2.8개의 모델을 사용한다.
2. 지속적으로 진화하는 AI 가격 책정 모델이 고유한 경제적 특성을 반영
인공지능이 기업의 제품 및 서비스 가격 책정 방식을 변화시키고 있다. 우리의 조사에 따르면, 많은 기업이 기본 구독료 위에 사용량 기반 요금을 추가하는 하이브리드 가격 책정 모델을 채택하고 있다. 일부 기업은 실제 사용량이나 고객의 사용 효과에 완전히 기반한 가격 책정 모델을 탐색하고 있다.
현재 많은 기업이 AI 기능을 무료로 제공하고 있지만, 3분의 1 이상(37%)의 기업이 향후 1년 내에 가격 책정 전략을 조정하여 가격을 고객이 얻는 가치와 AI 기능 사용량에 더 부합하도록 할 계획이다.
3. 차별화된 장점으로서의 인재 전략
인공지능은 단순한 기술 문제가 아니라 조직 문제이기도 하다. 현재 대부분의 최고 팀은 AI 엔지니어, 머신러닝(ML) 엔지니어, 데이터 과학자, AI 제품 관리자로 구성된 다기능 팀을 구성하고 있다.
미래를 전망해보면, 대부분의 기업은 엔지니어링 팀의 20-30%가 인공지능에 집중할 것으로 예상하며, 고성장 기업의 경우 이 비율은 37%에 이를 것으로 예상된다. 그러나 조사 결과, 적합한 인재를 찾는 것이 여전히 병목 현상이다. 모든 AI 특정 직책 중 AI, 머신러닝(ML) 엔지니어의 채용에 가장 오랜 시간이 소요되며, 평균 충원 시간은 70일을 초과한다.
채용 진행 상황에 대해서는 의견이 엇갈린다. 일부 채용 담당자는 진행이 순조롭다고 생각하지만, 54%의 응답자는 진행이 지연되었다고 말하며, 가장 일반적인 이유는 자격을 갖춘 인재 자원 부족이다.
4. 급증하는 인공지능 예산, 기업 손익 표에 반영
AI 기술을 채택하는 기업들은 연구개발 예산의 10-20%를 AI 분야에 투자하고 있으며, 2025년 각 매출 구간의 기업들은 지속적인 성장 추세를 보이고 있다. 이러한 전략적 전환은 AI 기술이 제품 전략 계획의 핵심 동력이 되고 있음을 점점 더 분명히 보여준다.
인공지능 제품 규모가 확대됨에 따라 비용 구조도 크게 변화하는 경향이 있다. 제품 개발 초기 단계에서는 인력 자원 비용이 일반적으로 가장 큰 지출 항목이며, 여기에는 인력 채용, 교육 및 기술 향상 비용이 포함된다. 그러나 제품이 성숙 단계에 접어들면 클라우드 서비스 비용, 모델 추론 비용, 규정 준수 모니터링 비용이 주요 지출 비율을 차지하게 된다.
5. 기업 내부 인공지능 애플리케이션 규모 확대, 그러나 분포는 균등하지 않음
조사된 대부분의 기업이 약 70%의 직원에게 내부 AI 도구 사용 권한을 부여했지만, 실제로 정기적으로 이러한 도구를 사용하는 직원은 절반 정도에 불과하다. 규모가 크고 체제가 성숙한 기업에서 직원들의 인공지능 사용을 촉진하는 것이 특히 어렵다.
높은 채택률을 보이는 기업(절반 이상의 직원이 AI 도구 사용)은 평균 7개 이상의 내부 애플리케이션 시나리오에 인공지능을 배포하고 있으며, 여기에는 프로그래밍 어시스턴트(사용률 77%), 콘텐츠 생성(65%), 문서 검색(57%) 등이 포함된다. 이러한 영역에서의 업무 효율성은 15%에서 30%까지 향상되었다.
AI 도구 생태계는 여전히 분산되어 있지만 점차 성숙해지고 있음
우리는 수백 개의 기업을 조사하여 현재 프로덕션 환경에서 실제로 운영되는 기술 프레임워크, 라이브러리 및 플랫폼을 파악했다. 이 보고서는 단순한 순위가 아니라 개발자들이 다양한 영역에서 채택하는 도구의 실제 모습이다.
다음은 알파벳 순으로 정렬된 가장 흔히 사용되는 도구의 간략한 개요이다:
