연구에 따르면 AI '혁명'이 기업에서 천천히 진행되고 있습니다.

Home AI 뉴스 연구에 따르면 AI '혁명'이 기업에서 천천히 진행되고 있습니다.

최근 cnvrg.io(인텔의 일부)에서 실시한 조사에 따르면, 생성적 AI에 대한 열광에도 불구하고 기업의 인공지능(AI) 솔루션 도입은 더디고 있습니다. 2023 ML Insider 설문조사는 3년째 진행 중이며, 생성적 AI 솔루션을 실무에 적용하는 데 있어 인프라 문제와 인재 부족과 같은 지속적인 장애물이 있음을 드러냈습니다.

주요 발견 내용은 다음과 같습니다:

- 오직 10%의 조직만이 생성적 AI 솔루션을 성공적으로 배포했습니다. 금융 서비스, 은행, 국방, 보험 부문이 효율성과 고객 경험을 향상시키기 위해 AI를 선도하고 있습니다. 반면, 교육, 자동차, 통신 산업은 여전히 신중한 태도를 보이며 많은 AI 프로젝트가 초기 단계에 머무르고 있습니다.

- 인텔의 Developer Cloud 부문 부사장 Markus Flierl은 “조직들이 대형 언어 모델(LLM) 도입에 있어 장애물 때문에 생성적 AI를 채택하는 데 주저할 수 있다. 그러나 cnvrg.io와 Intel Developer Cloud가 제공하는 비용 효율적인 인프라에 대한 접근성이 높아지면 LLM의 맞춤화와 배포가 더 수월해져 광범위한 AI 인재 없이도 Adoption이 용이해질 수 있다”고 설명했습니다.

조사의 추가 인사이트는 다음과 같습니다:

- 응답자의 46%가 LLM 배포에 있어 인프라가 주요 장애물이라고 답했습니다.

- 84%는 언어 모델에 대한 증가하는 관심을 지원하기 위해 기술 향상이 필요하다고 느끼며, 오직 19%만이 이러한 모델을 통한 콘텐츠 생성에 완전히 숙련되었다고 답했습니다.

- AI 사용 사례로는 챗봇과 번역이 주를 이루며, 2023년 생성적 AI의 발전을 반영하고 있습니다. 그러나 오직 25%의 조직만이 생성 모델을 배포했습니다.

- 58%의 조직이 AI 통합이 낮다고 답하며, 5개 이하의 모델만을 활용하고 있으며, 이는 2022년 이후 큰 변화가 없는 수치입니다. 대기업은 50개 이상의 모델을 배포하는 경우가 더 많습니다.

- 62%의 조직이 성공적인 AI 프로젝트 실행에 어려움을 느끼며, 대기업은 AI 배포에 더 큰 어려움을 겪고 있습니다.

이 결과는 ChatGPT와 같은 도구의 소문에도 불구하고 기업 수준의 AI 도입이 가시적인 장애물로 인해 제약을 받는다는 점을 강조합니다. 기업들은 생성적 AI를 완전히 통합하기보다는 실험적으로 활용하고 있으며, 기술 부족, 규제 제약, 신뢰성 문제, 인프라 한계와 같은 도전에 직면해 있습니다.

인텔의 소프트웨어 아키텍트인 Tony Mongkolsmai는 “2023 ML Insider Survey는 대다수 AI 개발자들이 기술 부족이 기계 학습 및 LLM 채택을 저해하고 있다고 믿고 있음을 보여줍니다. 산업 차원에서 우리는 개발자들이 이 빠르게 진화하는 환경에서 지원받을 수 있도록 프로세스를 단순화하고 복잡성을 줄이는 데 집중해야 합니다”라고 전했습니다.

자세한 내용은 회사 웹사이트에서 ML Insider 2023 보고서를 확인하십시오.

데이터 엔지니어가 AI 중심의 미래를 효과적으로 대비하는 방법

제로 트러스트 보안 환경에서 생체 인식의 역할: 미래를 엿보다