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2024년이 AI 도입의 해였다면 2025년은 AI 실용화의 해입니다. 화려한 기술 시연을 넘어 실제 비즈니스 문제를 해결하는 도구로 진화하고 있습니다. 가트너는 2025년까지 AI 에이전트가 사람의 안내 없이 기업 관련 업무를 수행하는 최고의 기술 트렌드가 될 것으로 전망했습니다.
글로벌 AI 시장은 2025년 약 4천억 달러 규모로 성장할 것으로 예상됩니다. 하지만 중요한 변화는 시장 규모가 아니라 개발 방향입니다. 모든 문제를 최신 거대 언어 모델로 해결하려던 시도들은 자연스럽게 사그라들고 있습니다. 대신 업무 특성에 맞는 적정 규모의 솔루션을 선택하는 접근이 트렌드로 자리잡았습니다.
국내에서도 73.5%의 기업이 AI 기술을 도입했거나 시범 운영 중입니다. AI를 도입한 기업은 미도입 기업 대비 부가가치가 7.8% 높고 매출도 4% 증가했습니다. 이제 AI 개발은 기술 경쟁력의 문제가 아니라 생존의 문제입니다.
삼성전자는 2023년 자체 개발한 생성형 AI 모델 삼성 가우스를 공개했습니다. 텍스트와 코드를 생성하는 세 가지 모델로 구성되어 이메일 작성과 문서 요약을 효율화했습니다. 특히 AI 코딩 에이전트 코드아이를 통해 사내 소프트웨어 개발을 지원하고 있습니다. 보안 문제로 외부 AI 서비스 대신 자체 개발을 선택한 사례입니다.
네이버는 자체 개발한 AI 모델 클로바X를 활용해 검색과 쇼핑 서비스를 개선했습니다. 이미지 및 음성 검색 기능을 도입하고 AI 추천 시스템으로 맞춤형 상품을 제안합니다. 한국어에 특화된 대규모 언어 모델 하이퍼클로바X도 서비스 수준을 높이는 데 기여하고 있습니다.
포스코그룹은 사내 지식정보와 GPT 언어모델을 결합한 P-GPT 서비스를 2024년 9월부터 시작했습니다. 현대자동차그룹은 협력사 탄소 배출 이력 관리에 AI 모델링을 도입해 규제 대응과 배출량 관리를 효율화했습니다.
스타트업도 주목받고 있습니다. 업스테이지는 2025년 4월 약 1천억원 규모의 투자를 유치하며 국내 AI 기업 역대 최대 투자 기록을 세웠습니다. 자체 개발한 LLM 솔라로 글로벌 리더보드 1위를 차지했습니다.
트웰브랩스는 4년 연속 CB인사이트 AI 100에 선정됐습니다. 영상 내용을 깊이 이해하는 멀티모달 AI 분야에서 글로벌 리더십을 증명했으며 엔비디아와 인텔에서 투자를 받았습니다.
△ AI 에이전트의 확산
△ 적정 규모 AI의 부상
△ 산업 특화 AI 개발
△ 멀티모달 AI의 확장
AI 개발에서 가장 중요한 것은 데이터 품질입니다. 불량 데이터는 AI 성능을 저해하며 아무리 좋은 모델이라도 제대로 작동하지 않습니다. 조직은 근본적인 데이터 문제부터 해결해야 합니다.
클라우드에 최적화된 데이터와 AI 플랫폼을 활용하면 모델 개발 효율성을 높일 수 있습니다. 불필요한 중복 작업과 자원 낭비를 줄이고 에너지 소비를 최소화하는 데 기여합니다. AI 도입으로 클라우드 리소스 소비와 탄소 배출량이 급증하고 있어 환경에 대한 책임도 중요해졌습니다.
AI 전문 인력 확보도 과제입니다. AI 기획과 개발을 할 수 있는 전문 인력이 부족하며 이를 해결하기 위한 투자가 필요합니다. 초기 투자 비용 부담도 있지만 장기적으로는 생산성 향상과 비용 절감 효과가 더 큽니다.
보안과 윤리적 사용도 고려해야 합니다. 삼성전자가 외부 AI 서비스 대신 자체 개발을 선택한 것처럼 기업 데이터 보안은 중요한 요소입니다.
먼저 명확한 목표를 설정해야 합니다. AI가 해결할 구체적인 문제나 기회가 무엇인지 파악합니다. 막연하게 AI를 도입하는 것이 아니라 비즈니스 목표에 어떻게 부합하는지 매핑합니다.
작은 프로젝트부터 시작하는 것이 좋습니다. 18개월에 걸쳐 반복적인 테스트와 조정을 통해 단계적으로 구현하는 것이 성공에 중요합니다. 한 번에 큰 시스템을 구축하려 하지 말고 검증된 사용 사례부터 확대합니다.
기존 인프라와의 통합을 고려합니다. 현재 데이터가 사일로화되어 있거나 일관성이 없다면 AI 배포 전에 데이터 정리와 통합 작업을 수행해야 합니다. AI 모델이 안정적이고 포괄적인 데이터에 접근할 수 있도록 합니다.
직원 교육도 중요합니다. AI를 도입한 자동차 회사는 광범위한 교육과 워크숍을 실시하여 보다 원활한 전환과 직원 참여도를 높였습니다. 새로운 기술에 익숙해지도록 지원하면 더 효과적으로 활용할 수 있습니다.
AI 개발은 계속 진화하고 있습니다. 대규모 언어 모델이 상품화되면서 기본 기능이 무료로 제공됨에 따라 과금 모델이 붕괴할 것입니다. 이에 따라 전문화된 서비스와 특정 영역에 특화된 애플리케이션이 주목받게 됩니다.
온디바이스 AI의 상용화도 가속화됩니다. 갤럭시 S24의 갤럭시 AI와 아이폰16의 애플 인텔리전스처럼 스마트폰에 탑재된 내부 AI 모델이 확산됩니다. 인터넷 없이도 사용할 수 있어 더 편리합니다.
물리 AI 개발도 본격화됩니다. AI가 물리적 세계를 이해할 수 있도록 하는 세계 모델 구축이 진행되고 있습니다. 인간과 로봇 상호작용 분야의 기술이 발전하며 실생활에서 AI 활용이 확대될 것입니다.
중요한 것은 AI를 완전히 활용하는 기업이 2025년 IT 경쟁에서 승리한다는 점입니다. 생성형 AI가 일상적인 AI로 자리잡으면서 반복적인 업무를 자동화하고 직원들이 더 중요한 업무에 집중할 수 있게 됩니다.
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