AI 공격에 준비가 되어 있지 않은 조직은 다음 4가지를 수행해야 합니다.
설문 조사에 참여한 임원 중 13%만이(작년보다 적은 수) AI의 잠재력을 포착할 준비가 되어 있다고 느꼈습니다. 숙련된 직원, 고용량 인프라, AI 지원 데이터가 부족합니다.
인공 지능 이니셔티브와 관련하여 비즈니스 리더는 신속하게 행동해야 한다는 압박감을 느끼고 있습니다. 그러나 그들의 조직이나 기술 인프라는 AI 애플리케이션의 급증에 대비되어 있지 않습니다.
Cisco가 발표한 7,985명의 고위 비즈니스 리더를 대상으로 한 설문 조사에 따르면 98%는 AI 구현의 시급성이 증가했다고 답했으며, 85%는 실행에 옮길 수 있는 시간이 18개월도 채 안 남았다고 생각했습니다. 절반 이상(59%)이 12개월만 사용합니다.
그러나 현재 시점에서 AI의 잠재력을 포착할 준비가 완전히 되어 있다고 응답한 비율은 13%에 불과합니다. 이는 작년에 그러한 준비가 되어 있다고 보고한 14%보다 나은 수준이 아닙니다. 숙련된 직원, 고용량 인프라, AI 지원 데이터가 부족합니다.
AI의 수익 제공 능력에 대한 의구심은 목록 도구에 남아 있습니다. 응답자의 50%가 AI를 활용하라는 CEO와 리더십 팀의 압력을 언급했지만, 이 수준에서 AI의 변혁적 힘에 대한 열정은 다소 쇠퇴했습니다. 올해 응답자의 66%는 조직의 이사회가 "수용적"이라고 답했고, 75%는 경영진이 "수용적"이라고 답했습니다. 이는 작년의 82%에 비해 감소한 수치입니다.
설문조사 작성자는 "우리 설문조사에 참여한 다수의 응답자는 AI 투자가 아직 기대한 만큼의 이익을 얻지 못했다고 지적했습니다."라고 밝혔습니다. 거의 50%에 달하는 응답자가 프로세스나 운영 지원, 강화, 자동화와 같은 영역에서 기대 이하의 이익을 얻지 못했다고 보고했습니다. 결과는 기업들이 AI를 채택하고 배포하는 데 열중하고 있지만 AI를 완전히 활용할 수 있는 능력과 준비가 여전히 제한적이라는 점을 강조합니다. 가시적인 결과가 부족한 이유는 조직이 AI의 영향을 정확하게 측정하기 위한 적절한 프로세스를 갖추지 않았기 때문일 수도 있으며, 응답자의 3분의 1(38%)이 이를 위해 명확하게 정의된 지표가 있다고 답했습니다."
돈은 AI 기술과 프로젝트로 계속 흘러갑니다. 설문조사에 참여한 응답자 중 최소 50%는 현재 IT 예산의 10~30%가 AI에 할당되어 있다고 답했습니다.
AI 기술은 AI를 통해 발전하려는 기업의 주요 관심사입니다. 조직의 31%만이 자신의 인재가 AI를 최대한 활용할 준비가 되어 있다고 주장합니다. 24%는 성공적인 AI 배포에 필요한 내부 인재 측면에서 조직의 리소스가 부족하다고 말했습니다.
이번 조사에 따르면 이러한 부족은 의도하지 않은 또 다른 결과를 가져왔다. 숙련된 인재를 확보하기 위한 경쟁 심화로 인해 비용이 상승하고 있으며 응답자의 48%가 주요 과제로 꼽았습니다.
약 54%는 새로운 인재를 채용하기 위해 더 많은 예산을 할당하고 있으며, 40%는 조직이 기존 인재의 기술 향상 및 재교육에 투자하고 있다고 말했습니다. 또 다른 51%는 직원 교육을 위해 외부 공급업체를 고용한다고 답한 반면, 내부 교육 프로그램이 있다고 답한 비율은 39%입니다.
AI에 대한 인프라 준비 상태(또는 준비 부족)는 또 다른 우려 사항입니다. 현재와 미래의 AI 수요를 충족하는 데 필요한 GPU를 보유하고 있다고 응답한 비율은 21%에 불과합니다. 단 30%만이 엔드투엔드 암호화, 보안 감사, 지속적인 모니터링 및 즉각적인 위협 대응을 통해 AI 모델의 데이터를 보호할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다.
보고서 작성자는 "인프라에 대한 낮은 준비 수준은 우려스럽습니다. 특히 응답자의 93%가 AI 기반 기술의 배포로 인해 조직의 인프라 작업량이 증가할 것이라고 예측하고 있기 때문에 더욱 그렇습니다"라고 지적했습니다. 한편, 54%는 증가하는 요구 사항을 수용할 수 있는 인프라의 확장성과 유연성이 제한적이거나 보통 수준이라는 점을 인정했습니다.
또한 응답자의 3분의 1(32%)만이 데이터 관점에서 AI 기술을 적용, 배포 및 완전히 활용하기 위한 높은 준비 상태를 보고했습니다. 대부분의 기업(80%)은 AI 프로젝트의 데이터 전처리 및 정리에서 불일치나 단점을 보고합니다. 이는 1년 전(81%)과 거의 비슷한 수준이다. 또한 64%는 데이터 출처 추적에 개선의 여지가 있다고 생각한다고 보고했습니다.
AI가 성장과 수익에 미치는 영향을 측정하는 것도 문제가 되는 또 다른 영역입니다. 경영진의 87%는 자신의 조직이 AI의 영향을 측정하기 위한 프로세스를 갖추고 있다고 말했지만, 38%만이 명확하게 정의된 지표를 갖고 있습니다. 재정적 준비 측면에서는 81%(작년 84%에서 감소)가 AI 배포를 지원하기 위한 재정 전략을 갖추고 있지만, 장기 재정 계획이 있다고 응답한 비율은 43%에 불과했습니다.
보고서 작성자는 급증하는 AI 수요에 맞춰 조직과 기술을 최신 상태로 유지하기 위해 다음과 같은 권장 사항을 제시합니다.
- 확장 가능하고 적응력이 뛰어나며 안전한 인프라에 투자: 확장성과 보안은 성공적인 AI 계획의 핵심입니다. "생성 AI 도구에 대한 접근성이 높아짐에 따라 기업은 무단 데이터 공유 및 손실로부터 자신을 보호하고 즉각적인 주입, 데이터 및 모델 중독, 기타 AI 관련 공격으로부터 방어할 수 있는 기술과 정책을 마련해야 합니다. "
- 데이터 관리, 통합 및 거버넌스 강화: 조직에서 살펴봐야 할 두 가지 주요 측면은 데이터 품질과 거버넌스입니다. "필요에 따라 조직 전체의 데이터 흐름이 관련 규정을 준수하도록 보장하기 위해 포괄적인 거버넌스 프레임워크를 구현합니다.
- 인재 개발 및 유지에 집중: "AI에 대한 과대 광고로 인해 적절한 기술을 갖춘 인재가 부족해지고 고용 비용이 증가하고 있습니다." Cisco 저자는 기존 인재 풀에 투자할 것을 촉구합니다. "여기에는 직원을 위한 지속적인 학습 기회 창출, 다기능 팀이 AI 프로젝트에 대한 지식 공유 및 협업을 장려하고, 가장 중요하게는 기존 역할에서 AI에 초점을 맞춘 역할로 이전할 수 있는 기술을 찾아 가용 인재를 확대하는 것이 포함됩니다. 수영장."
- 지원적인 조직 문화 및 AI 비전 조성: AI 전략을 정기적으로 재검토하고 재평가하여 회사의 중요한 비즈니스 목표와 일치하는지 확인합니다. 또한 "조직은 비즈니스 영역 전반에 걸쳐 AI를 채택하고 배포할 때 AI의 잠재적 이점을 강조할 뿐만 아니라 직원이 자신의 직무와 역할에 미칠 수 있는 모든 우려를 인정해야 합니다." 직원들이 "지속적인 성장과 경쟁 우위를 보장하면서 경계를 넓히고 회사의 AI 중심 목표에 기여하도록" 장려하십시오.