조직은 ROI가 부족함에도 불구하고 AI 계획을 가속화해야 한다는 압력에 직면해 있습니다.

기업은 AI에 대한 투자를 우선시하고 있지만 필요한 인프라와 배포로 인한 이점이 부족합니다.

조직은 인공 지능(AI) 채택을 가속화해야 한다는 압박감을 느끼고 있지만 아직 예상되는 이익을 얻지 못했습니다. 이는 배포를 확장하는 데 필요한 인프라가 부족하다는 것과 결합됩니다.

Cisco의 2024년 AI 준비 지수(2024 AI Readiness Index)에 따르면 현재와 미래의 AI 수요를 충족하는 데 필요한 GPU를 보유하고 있다고 응답한 비율은 23%에 불과합니다. 이 지수는 일본과 중국을 포함한 14개 아시아 태평양 시장의 고위 비즈니스 리더 3,600명을 대상으로 설문조사를 실시했습니다.

또 다른 30%의 응답자는 엔드투엔드 암호화, 보안 감사, 지속적인 모니터링 및 즉각적인 위협 대응을 통해 AI 모델의 데이터를 보호할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

또한 응답자의 15%만이 AI 기반 기술을 배포하고 활용할 준비가 되어 있다고 밝혔습니다. 이는 지난해 17%에 비해 크게 늘어난 수치입니다. 이 지수는 AI 준비 상태를 측정하기 위해 전략, 데이터, 거버넌스, 문화 등 6개 영역을 평가합니다. 미국 네트워킹 공급업체는 "이러한 감소는 기업이 AI를 채택, 배포 및 최대한 활용하는 데 직면한 어려움을 강조합니다"라고 말했습니다. "빠른 시장 진화와 AI가 비즈니스 운영에 미칠 상당한 영향을 고려할 때 이러한 준비 상태 격차는 특히 중요합니다."

아시아 태평양 지역에서 응답자의 98%는 지난 1년 동안 AI 배포의 시급성이 높아졌다고 답했으며, 49%는 CEO와 리더십 팀을 압박의 주요 원인으로 지목했습니다. 또 다른 40%는 중간 경영진이 AI 채택에 대한 압력을 받고 있다고 답했으며, 36%는 이사회를 인용했습니다.

이러한 조직은 AI 배포에 IT 예산의 10~30%를 50% 할당하여 AI용 리소스를 확보하고 있습니다. 약 30%는 향후 4~5년 동안 IT 예산의 최소 40%를 AI 이니셔티브에 지출할 계획인데, 이는 현재 같은 비율을 지출하는 기업보다 5% 더 많은 수치입니다.

응답자 중 절반은 IT 인프라의 확장성과 관리성을 개선하는 것이 최우선 과제라고 강조했습니다.

약 42%는 AI 자금을 사이버 보안에 지출하고 있으며, 40%는 IT 인프라에, 34%는 데이터 분석 및 관리에 투자하고 있습니다.

대부분의 응답자는 AI 투자를 통해 시스템, 프로세스, 운영, 수익성, 혁신 능력, 경쟁력 유지 및 수익 증대의 효율성이 향상되기를 바랍니다.

그러나 40% 이상은 투자에 대한 수익을 전혀 얻지 못했거나 현재 프로세스를 강화, 지원 또는 자동화하려는 기대에 미치지 못하는 이익을 얻었다고 연구에서 밝혔습니다.

Cisco의 아시아 태평양, 일본 및 중국 지역 사장인 Dave West는 "기업이 AI 여정을 가속화함에 따라 구현에 대한 포괄적인 접근 방식을 채택하고 AI 야망과 준비성을 연결하는 점을 연결하는 것이 중요합니다"라고 말했습니다. "올해 AI 준비 지수(AI Readiness Index)는 AI의 잠재력을 최대한 활용하려면 기업이 AI 워크로드 증가로 인해 진화하는 전력 요구 사항과 네트워크 대기 시간 요구 사항을 충족할 수 있는 최신 디지털 인프라가 필요하다는 것을 보여줍니다. 이는 비즈니스 목표를 달성하기 위해 올바른 가시성을 통해 지원되어야 합니다. ."

AI 성공에 대한 필요성 증가

금요일에 발표된 IDC의 별도 보고서에 따르면 아시아 태평양 비즈니스 리더들은 생성적 AI(gen AI) 이니셔티브에 대해 현재 62%의 성공률에서 2027년까지 80%의 성공률을 요구할 것으로 예상됩니다.

IDC는 이러한 통계가 조직 내 AI 통합을 심화하기 위한 "쟁탈전"에서 벗어나 효율성을 개선하고 수익을 증대시키는 방향으로 나아가고 있음을 의미한다고 밝혔습니다.

"이러한 변화는 기업이 파일럿 프로젝트를 넘어 AI를 핵심 운영에 포함시켜 2027년까지 측정 가능한 성공과 전략적 결과를 목표로 삼도록 촉구합니다."라고 리서치 회사는 말했습니다.

또한 AI에 대한 지출이 향후 3년 동안 총 디지털 기술 투자보다 1.7배 빠르게 증가할 것으로 예상되는 아시아 태평양 지역에서는 AI가 중요한 경제 성장 동력이 될 것으로 예상합니다.

이번 증가로 인해 2027년 말까지 이 지역 전체에 1조 6천억 달러의 경제적 영향이 미칠 것으로 예상됩니다.

IDC는 또한 2025년까지 조직의 70%가 윤리적, 개인 식별 정보를 포함하여 AI 위험을 해결하기 위한 정책과 감독을 공식화할 것이라고 예측합니다.

AI 성공에 중요한 고품질 데이터를 통해 제품으로서의 데이터 아키텍처를 사용하면 2027년까지 대규모 아시아 태평양 일본 조직의 50%에서 데이터 사일로를 무너뜨리는 데 도움이 될 것입니다.

그러나 2026년까지 조직의 3분의 1 이상이 AI 실험의 실험적인 포인트 솔루션 단계에 "고착"되어 있을 것입니다.

IDC 그룹 부사장 겸 총괄 관리자인 Sandra Ng는 "2025년은 'AI Pivot'의 해가 될 것입니다."라고 말했습니다. "끝나지 않는 것처럼 보이는 AI 실험에서 대규모 AI 실행으로의 전환을 의미합니다. 조직은 경쟁에서 앞서기 위해 비즈니스 전략에 AI를 통합해야 하며, 고립된 파일럿 프로젝트를 넘어 구조화된 접근 방식, 거버넌스, 품질을 통해 실질적이고 측정 가능한 비즈니스 결과를 달성해야 합니다. 데이터, 목적에 맞게 확장 가능한 인프라를 제공합니다."