기업들은 비즈니스 및 인력 생산성 향상을 위한 제너레이티브 AI의 잠재력에 열광하고 있지만 전략적 계획의 부재와 인재 부족으로 인해 진정한 가치를 실현하지 못하고 있습니다.
이는 2024년 초에 콜먼 파크스 리서치가 데이터 분석 회사 SAS의 후원으로 300명의 미국 GenAI 전략 또는 데이터 분석 의사 결정권자를 대상으로 주요 투자 분야와 조직이 직면하고 있는 장애물을 파악하기 위해 실시한 연구에 따른 것입니다.
SAS의 전략 AI 고문인 마리넬라 프로피는 다음과 같이 말합니다: "조직은 대규모 언어 모델(LLM)만으로는 비즈니스 과제를 해결할 수 없다는 사실을 깨닫고 있습니다.
"GenAI는 조직의 모든 비즈니스 열망을 실현하는 데 도움이 되는 반짝이는 새 장난감이 아니라 초자동화와 기존 프로세스 및 시스템의 가속화에 이상적인 기여자로 취급해야 합니다. 모든 조직이 두 발로 뛰어들어 '갇히기'에 앞서 점진적인 전략을 개발하고 LLM의 통합, 거버넌스, 설명 가능성을 제공하는 기술에 투자하는 데 시간을 투자하는 것은 모든 조직이 취해야 할 중요한 단계입니다."
조직은 네 가지 주요 구현 영역에서 걸림돌에 부딪히고 있습니다:
- 데이터 사용에 대한 신뢰도 향상 및 규정 준수 달성. 조직 10곳 중 1곳만이 LLM의 편향성과 개인정보 위험을 측정할 수 있는 신뢰할 수 있는 시스템을 갖추고 있습니다. 또한 미국 기업의 93%는 GenAI를 위한 포괄적인 거버넌스 프레임워크가 부족하며, 대다수가 규정 미준수 위험에 노출되어 있습니다.
- 기존 시스템 및 프로세스에 GenAI 통합. 기업들은 GenAI를 기존 시스템과 결합하려고 할 때 호환성 문제를 겪고 있다고 밝혔습니다.
- 인재와 기술. 사내 GenAI가 부족합니다. HR 부서에 적합한 인재가 부족하기 때문에 조직 리더들은 GenAI 투자를 최대한 활용하는 데 필요한 기술을 갖추지 못했다고 우려합니다.
- 비용 예측. 리더들은 LLM 사용과 관련된 직간접적인 비용이 엄청나다고 말합니다. 모델 제작자는 토큰 비용 추정치를 제공하지만, 현재 조직은 그 비용이 엄청나다는 것을 알고 있습니다. 그러나 개인 지식 준비, 교육 및 ModelOps 관리에 드는 비용은 길고 복잡합니다.
Profi는 "최고의 가치를 제공하고 지속 가능하고 확장 가능한 방식으로 인간의 요구를 해결하는 실제 사용 사례를 파악하는 것이 관건입니다.
"이 연구를 통해 우리는 조직이 관련성을 유지하고, 현명하게 투자하며, 회복탄력성을 유지할 수 있도록 지원하기 위한 노력을 계속하고 있습니다. AI 기술이 거의 매일 진화하는 시대에 경쟁 우위는 회복탄력성 규칙을 수용하는 능력에 크게 좌우됩니다."
이 연구의 자세한 내용은 오늘 미국 라스베이거스에서 열린 SAS 소프트웨어의 비즈니스 리더, 기술 사용자, SAS 파트너를 위한 AI 및 분석 컨퍼런스인 SAS 이노베이트에서 공개되었습니다.
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