Deloitte의 기술 동향 보고서에 따르면 AI는 2025년에 직장에서 잠복하게 움직일 것입니다.

제16차 연례 딜로이트 기술 동향 보고서는 지난 한 해 동안 AI 환경 전반에 걸친 많은 변화를 분석하고 향후 18~24개월 동안 무엇을 기대할 수 있는지에 대한 지침을 제공합니다.

매년 Deloitte는 지난 해의 기술 환경을 심층 분석하고 향후 18~24개월 동안 디지털 변혁에서 중추적인 역할을 할 거시 산업 동향을 식별하는 기술 동향 보고서를 발표합니다. 당연히 오늘 출시된 올해 에디션의 핵심 영역은 인공지능(AI)이었습니다. 하지만 과거와 같은 방식은 아니었습니다.

올해도 AI가 2년 전 폭발적인 인기를 끌었던 때와 마찬가지로 떠들썩하지만, 소비자와 조직이 기술을 인식하고, 적용하고, 배포하는 방식에 업계에서 상당한 변화가 있었습니다. 보고서에 따르면 " 우리 삶의 구조 속으로 엮어지고 있습니다."

딜로이트의 수석 미래학자이자 보고서 작성자 중 한 명인 마이크 벡텔(Mike Bechtel)은 사람들이 일상적으로 거의 생각하지 않지만 자신의 역할에 의존하는 기술인 전기나 월드와이드웹과 마찬가지로 AI가 주요 비즈니스 운영의 기본 계층이 되고 있다고 설명했습니다.

벡텔은 “향후 18~24개월과 지난 18~24개월의 차이점은 AI가 비밀리에 움직인다는 점”이라고 말했다. "우리가 보고 있는 것은 그것이 우리가 해야 할 일과 생각해야 할 다른 모든 비즈니스 지향적 일의 기초 또는 하위 구조로 녹아드는 것입니다."

AI가 거의 모든 비즈니스 운영에 스며들면서 기술에 대한 초기 우려는 사라지고 있습니다. 이제 비즈니스 리더는 AI에 올인해야 할지 고민하는 대신 기술을 활용하는 방법을 결정하고 하드웨어 업그레이드, 소규모 언어 모델(SLM), 에이전트 AI 등과 같은 개념을 탐구하는 새로운 장애물에 직면하게 되었습니다.

비즈니스 AI: 특수 능력을 갖춘 에이전트 보유

ChatGPT와 같은 AI 챗봇이 전 세계를 강타했을 때 비즈니스 운영을 최적화하기 위해 기본 LLM(대형 언어 모델)이 요구되었습니다. 이러한 경우 기업은 모든 것을 할 수 있는 하나의 챗봇을 보유하게 됩니다.

Bechtel은 "지난 2년 동안 AI는 하나의 단일 채팅 창으로 우리의 모든 요구와 모든 호기심을 충족하는 단일체처럼 느껴졌습니다."라고 말했습니다. "우리가 보기 시작한 것은 AI(복수형), 수십, 수백, 결국에는 도메인별 데이터에 대해 훈련된 도메인별 에이전트가 수천 개가 될 프랙탈 폭발입니다."

또한 보고서에서는 SLM의 유연한 특성으로 인해 각 보조원이 조직이 보조금 신청, 재무 보고서 전달, 검사 보고서 요약과 같은 특정 작업을 수행하는 데 도움을 줄 수 있다고 설명합니다. LLM은 비효율적입니다.

이러한 SLM은 함께 작동하여 조직이 많은 작업을 완료하기 위해 의존할 수 있는 가상 비서 팀을 구성합니다. 조직은 앱과 유사하게 AI에 접근할 수 있습니다. '그것을 위한 앱이 있다'는 '그것을 위한 에이전트가 있다'가 될 수도 있습니다.

Bechtel은 "이것은 단일 슈퍼슈트라기보다는 특수한 요구에 따라 특수한 초능력을 갖춘 특수 능력을 갖춘 요원으로 구성된 어벤저스 팀에 가깝습니다."라고 말했습니다.

SLM의 다른 이점은 기기 내에서 실행할 수 있고, 비용 효율적이며, 데이터가 덜 필요하고, 오픈 소스인 경우가 많다는 것입니다.

하드웨어 속의 AI

지난 한 해 동안 더욱 발전된 컴퓨팅 성능을 갖춘 AI 중심 하드웨어의 양이 폭발적으로 증가했습니다. 이 하드웨어는 기기에서 AI 애플리케이션을 실행하고 AI 기능과 워크플로를 통합할 수 있습니다.

Bechtel은 "기업과 직원의 물리적 컴퓨터 교체가 곧 시작될 예정인데, 이는 지난 15년 동안 본 적이 없는 일입니다."라고 말했습니다. "한 세대 만에 처음으로 물리적 키트, 프로세서, 서버, 네트워킹, 노트북 등이 원하는 미래에 도달하는 것과 과거에 갇히는 것 사이의 열쇠가 될 수 있습니다."

이러한 발전으로 인해 기업은 직원의 물리적 장치 업그레이드를 고려하게 되었습니다. 기업이 구상하는 AI 혁신은 이를 지원하는 적절한 하드웨어 없이는 불가능하기 때문입니다.

디지털 변혁 목표를 달성하기 위해 하드웨어 투자의 우선순위를 다시 정하는 이러한 현상으로 인해 보고서는 6가지 추세 중 하나를 "하드웨어가 세상을 잠식하고 있습니다."라고 명명했습니다.

이러한 추세의 가장 분명한 예는 GPU가 가장 인기 있는 상품 중 하나가 되었고 회사를 세계에서 가장 가치 있는 회사 중 하나로 자리매김하면서 지난 한 해 동안 Nvidia의 엄청난 인기 성장입니다. 딜로이트는 전 세계 AI 칩 시장이 2024년 500억 달러에서 2027년 1,100억 달러(보수적 전망), 2027년 최대 4,000억 달러(낙관적 전망)로 성장할 것으로 내다봤다.

궁극적으로 조직의 하드웨어 업그레이드에 자원을 투자할 시기를 결정할 때 Bechtel은 "필요에 따라 주도하라"고 조언합니다.

Bechtel은 "만약 당신이 제공해야 할 전략적 역량 세트가 있고 하드웨어 자산이 제한적인 시약이라면, 이제 때가 왔습니다"라고 말했습니다. "반짝이는 하드웨어를 윈도우 쇼핑하는 경우, 그것이 반짝거린다는 이유만으로 그것은 가장 부가가치가 높은 결정이 아닐 수도 있습니다."

AI는 어디서 시작할 수 있나요?

2023년부터 전반적인 AI 환경이 크게 바뀌었지만 기업이 어떤 영역에서 시작해야 하는지에 대한 조언은 지난해와 동일하다. 바로 데이터다.

궁극적으로 회사가 LLM 또는 SLM 사용에 관심이 있든 올바른 결과를 얻으려면 깨끗하고 체계적이며 최신 데이터가 필요합니다.

Bechtel은 "모든 지역, 모든 부문의 모든 고객에게 제가 제공하는 첫 번째 권장 사항은 개별 데이터 세트를 AI에 덤프하기 전에 깨끗하고 정규화하고 관리하는 것입니다."라고 말했습니다.

그가 말하는 고객 중 약 4분의 3은 AI 프로젝트를 원한다고 생각하고 회의에 참석했지만 데이터 관리 및 거버넌스 프로젝트가 필요하다는 사실을 깨닫고 자리를 떠났습니다.

보고서는 "쓰레기가 들어오고, 쓰레기가 쌓이는 현상"을 피하기 위해 데이터 라벨링 비용이 AI 투자의 큰 동인임을 시사합니다. 또한 Deloitte의 2024년 기업 내 제너레이티브 AI 현황 3분기 보고서에 따르면 조사 대상 조직의 75%가 제너레이티브 AI로 인해 데이터 사이클 관리에 대한 투자를 늘린 것으로 나타났습니다.

Bechtel은 "'IT'라는 단어를 보면 '아, 빛나는 기술'처럼 T 오른쪽을 생각하는 경향이 있지만 정보 부분은 쉽게 게임의 절반입니다."라고 말했습니다.