AI는 2025 년 직장에서 비밀리에, Deloitte의 기술 트렌드 보고서가 밝혀졌습니다.

매년 딜로이트의 테크 트렌드 보고서는 지난 해의 기술 환경을 깊이 탐구하고 향후 18~24개월 동안 디지털 전환을 형성할 거시 산업 트렌드를 강조합니다. 오늘 발표된 올해의 보고서는 다시 한 번 인공지능(AI)을 주목했지만, 이전 연도와는 다른 새로운 관점을 제시했습니다.

2년 전 관심이 급증한 이후로 AI가 여전히 큰 인기를 끌고 있음에도 불구하고, 산업은 소비자와 조직 모두가 기술을 어떻게 인식하고, 적응하며, 구현하는지에 있어 주목할 만한 변화를 겪었습니다. 보고서에 따르면, AI는 "우리의 삶의 구조에 짜여지고 있다"고 합니다.

딜로이트의 수석 미래학자이자 보고서의 공동 저자인 마이크 벡텔은 AI를 전기나 월드 와이드 웹과 같은 필수 기술에 비유했습니다. 이는 우리가 매일 별다른 생각 없이 의존하는 기술들입니다. 그는 AI가 점점 더 주요 비즈니스 운영의 기반이 되고 있다고 언급했습니다.

"다음 18~24개월과 지난 18~24개월의 차이점은 AI가 비밀리에 움직이고 있다는 점입니다," 벡텔은 설명했습니다. "AI는 우리가 해야 하고 생각해야 하는 모든 비즈니스 중심의 활동의 기초 또는 하부 구조가 되고 있습니다."

AI가 거의 모든 비즈니스 운영에 필수적인 요소로 자리 잡으면서, 기술에 대한 초기의 우려는 줄어들고 있습니다. 비즈니스 리더들은 이제 AI를 채택할지 여부에서 벗어나 어떻게 가장 잘 활용할 수 있을지, 하드웨어 업그레이드, 소규모 언어 모델(SLM), 에이전트 AI 등의 옵션을 탐구하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

비즈니스에서의 AI: 전문화된 에이전트 팀

ChatGPT와 같은 AI 챗봇이 등장했을 때, 이를 뒷받침하는 대규모 언어 모델(LLM)은 비즈니스 운영을 간소화하기 위해 빠르게 주목받았습니다. 처음에는 모든 것을 처리할 수 있는 다재다능한 단일 챗봇을 갖는 것이 목표였습니다.

"지난 2년 동안 AI는 하나의 거대한 단일 창구로, 모든 필요와 호기심을 처리하는 것처럼 느껴졌습니다," 벡텔은 말했습니다. "이제 우리는 분열적 폭발을 보고 있습니다. 앞으로는 수십, 수백, 그리고 결국에는 수천 개의 도메인별 데이터를 기반으로 훈련된 도메인별 에이전트들(AIs)로 나아갈 것입니다."

보고서는 SLM이 유연성 덕분에 보조금 신청, 재무 보고서 전달, 검사 보고서 요약과 같은 특정 작업에 맞춰질 수 있다고 강조합니다. 이러한 작업은 LLM을 훈련시키는 것이 비효율적일 수 있는 경우입니다.

이러한 SLM들은 함께 작동하여 조직이 다양한 작업에 의존할 수 있는 가상 비서 팀을 형성할 수 있습니다. 이 접근 방식은 오늘날 우리가 앱을 사용하는 방식과 유사하여 '그에 맞는 에이전트가 있다'는 개념으로 이어집니다.

"단일 슈퍼 슈트보다는, 특별한 능력을 가진 전문화된 에이전트들로 구성된 팀, 즉 어벤져스 팀과 같은 모습입니다," 벡텔은 언급했습니다.

SLM은 또한 추가적인 이점을 제공합니다: 디바이스에서 실행 가능하며, 비용 효율적이고, 데이터 요구량이 적으며, 종종 오픈 소스로 제공됩니다.

하드웨어에서의 AI

지난 1년 동안 AI 중심의 하드웨어가 급증하며, 디바이스에서 AI 애플리케이션을 실행하고 AI 기능 및 워크플로우를 통합할 수 있는 향상된 컴퓨팅 파워를 갖추게 되었습니다.

"기업과 직원의 물리적 컴퓨터 리프레시가 시작되려고 합니다. 이는 지난 15년 동안 보지 못했던 규모입니다," 벡텔은 말했습니다. "한 세대 만에 처음으로 프로세서, 서버, 네트워킹, 노트북과 같은 물리적 장비가 원하는 미래로 나아가거나 과거에 머무르는 것 사이의 열쇠가 될 수 있습니다."

이 트렌드는 기업들이 직원들의 디바이스를 업그레이드하도록 밀어붙이고 있으며, 적절한 하드웨어 지원 없이는 상상했던 AI 전환이 이루어질 수 없기 때문입니다.

보고서는 이를 여섯 가지 트렌드 중 하나로 식별하며, 이를 "하드웨어가 세상을 집어삼키고 있다"고 이름 붙였습니다. 대표적인 예로 Nvidia의 급등하는 인기를 들 수 있으며, 그 GPU는 매우 수요가 높아져 회사를 세계에서 가장 가치 있는 기업 중 하나로 자리 잡게 했습니다. 딜로이트는 글로벌 AI 칩 시장이 2024년 500억 달러에서 2027년 보수적으로 1100억 달러, 낙관적으로는 최대 4000억 달러로 성장할 것이라고 예측합니다.

하드웨어 업그레이드에 언제 투자해야 하는지에 대해 벡텔은 "필요를 우선시하라"고 조언합니다. 그는 "전략적 역량을 제공하고 싶어 안달이 나 있고 하드웨어 자산이 제한 요인이라면, 당연히 지금이 적기입니다. 반짝이는 하드웨어만 보고 구매하려 한다면, 그것은 가장 가치 있는 결정이 아닐 수 있습니다."

AI 시작하기

2023년 이후 AI 환경이 진화했음에도 불구하고, 비즈니스의 시작점은 여전히 데이터입니다. 기업이 LLM이나 SLM을 사용하려 하든, 정확한 결과를 얻기 위해서는 깨끗하고, 체계적이며, 최신화된 데이터가 필수적입니다.

"모든 부문과 지역의 모든 고객에게 주는 첫 번째 권장 사항은 AI에 데이터를 쏟아붓기 전에 개별 데이터 세트를 정리하고 정규화하며 관리하는 것입니다," 벡텔은 조언했습니다.

그는 약 4분의 3의 고객이 처음에는 AI 프로젝트를 원하며 회의에 참석하지만, 결국 데이터 관리 및 거버넌스 프로젝트가 먼저 필요하다는 것을 깨닫고 떠난다고 언급했습니다.

"쓰레기 입력, 쓰레기 제곱" 시나리오를 방지하기 위해, 보고서는 데이터 라벨링 비용이 AI 투자의 주요 원동력이라고 강조합니다. 또한, 딜로이트의 2024년 기업 내 생성 AI 상태 Q3 보고서에 따르면, 조사 대상 조직의 75%가 생성 AI로 인해 데이터 주기 관리에 대한 투자를 늘렸다고 밝혔습니다.

"IT라는 단어를 보면 T, 즉 '기술 반짝임'을 생각하기 쉽지만, 정보 부분은 쉽게 게임의 절반을 차지합니다," 벡텔은 결론지었습니다.