[인터스트리 리포트] 기업 업무 AI 활용은 이제 필수… 흩어진 데이터 통합·접근성 관건

AI 워크로드 지원에 큰 기술적 한계 '데이터 통합'

데이터 보안 문제도…국내 51%, 데이터 침해·유출 우려

AI 구현 위해 데이터 활용도 높여야…데이터 중심 접근방식↑

[사진=아주경제 그래픽]

대다수 기업들이 핵심 업무에 인공지능(AI)을 적용하고 있는 가운데 데이터에 대한 접근성이 AI 구현의 가장 큰 걸림돌로 꼽힌다.

18일 클라우데라의 'AI의 진화: 기업용 AI와 데이터 아키텍처의 현황' 보고서에 따르면, AI 워크로드 지원에서 가장 큰 기술적 한계는 데이터 통합(37%)인 것으로 나타났다. 그 다음으로 스토리지 성능(17%), 컴퓨팅 성능(17%)이 뒤따랐다. 데이터 접근성 또한 큰 장애물이었다. 전체 기업의 9%만이 모든 데이터를 AI 이니셔티브에 활용할 수 있다고 답했고, 38%는 대부분 데이터에 접근할 수 있다고 답했다.

데이터 통합 문제는 기업들의 데이터가 여러 환경에 흩어져서 저장돼 있기 때문에 발생한다. 기업 데이터가 어디에 저장되어 있는지 묻는 질문에 응답자의 63%는 프라이빗 클라우드, 52%는 퍼블릭 클라우드, 42%는 데이터 웨어하우스에 저장돼 있다고 답했다. 국내에서는 프라이빗 클라우드(55%), 퍼블릭 클라우드(51%), 온프레미스 분산(48%)으로 나타났다.

또한 AI 통합 과정에서 보안 문제도 풀어야 할 숙제다. 응답자의 48%는 무단 데이터 접근을, 43%는 안전하지 않은 타사 AI 도구 사용에 대한 우려를 표명했다. 국내의 경우 51%의 기업이 데이터 침해 및 유출에 대한 우려를 AI 가속의 장애물로 꼽았다.

대부분의 기업들이 AI를 핵심 업무에 도입하고 있는 상황이다. 보고서에 따르면, IT 리더의 96%가 핵심 비즈니스 프로세스에 AI를 일부 혹은 완전히 통합했다고 나타났다. 이는 지난해 88%에서 증가한 수치다. AI가 실험 단계를 넘어 기업의 핵심 업무에 통합됐음을 의미한다. 국내의 경우, 응답자의 55%가 핵심 비즈니스 프로세스에 AI를 일부 혹은 상당히 통합했다.

또한 응답자 중 70%는 AI 이니셔티브에서 상당한 성공을 거두었다고 답했고, 아직 성과를 보지 못한 응답자는 1%에 불과했다. 국내의 경우 57%의 기업이 측정 가능한 비즈니스 가치를 실현 중이라고 답했다.

기업은 AI 성과를 달성하기 위해 △생성형(60%) △딥러닝(53%) △예측형(50%) 등 다양한 AI를 활용하고 있다. 국내에서는 △예측형(56%) △딥러닝(51%) △분류(49%), △생성형(49%), △에이전틱(45%) 순으로 다양한 AI를 활용하는 것으로 나타났다.

기업들은 AI 구현을 위해 데이터의 활용도를 높이고 있다. 24%의 기업은 기업 문화가 데이터 중심적이라고 답했는데, 이는 작년 17%에서 증가한 수치다. 이러한 기업의 데이터 접근 방식의 변화로 AI 포트폴리오 다각화에 대한 확신 또한 높아졌다. IT 리더의 67%는 1년 전보다 AI 에이전트와 같은 새로운 형태의 AI를 관리할 준비가 더 잘 돼 있다고 답했다. 국내에서는 응답자의 76%가 AI를 관리할 준비가 돼 있다고 답했다.

특히 한국 기업들은 글로벌 평균보다 데이터 중심의 접근 방식을 중요하게 보고 있다. 국내 응답자의 35%는 자신의 조직이 극도로 데이터 중심적이라고 생각하고, 41%는 매우 데이터 중심적이라고 답했다.

최승철 클라우데라코리아 지사장은 "글로벌적으로는 생성형 AI가 가장 많이 사용되는 데 비해, 국내 기업들이 예측형 AI를 가장 많이 활용하는 것은 주목할 만한 일"이라면서 "예측 모델은 대용량 데이터보다는 고품질 데이터를 사용해야 그 결과가 가장 정확하기 때문에, 데이터 기반 인사이트 도출 문화가 점차 국내에서 자리잡고 있음을 방증한다"고 설명했다.

이어 그는 "한국 기업들의 83%가 데이터를 약간 혹은 그 이상 신뢰하고 있지만, 그중 오직 10%만이 훨씬 신뢰한다고 답해 신뢰할 수 있는 데이터 플랫폼의 필요성이 여전히 큰 상황이다"라고 덧붙였다.