“Pilots to Reusable Platforms: A Blueprint for Scaling Enterprise AI”(실험 프로젝트에서 확장 가능한 플랫폼으로: 기업 규모의 AI 개발 로드맵) 연구는 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 일본의 4대 경제 지역에서 397명의 기업 및 기술 리더를 대상으로 한 설문 조사와 금융, 제조, 자동차, 의료, 에너지 및 스포츠와 같은 여러 분야의 고위 리더와의 심층 인터뷰를 결합하여 수행되었습니다.
AI는 여전히 전환 초기 단계에 있습니다.
보고서 설문 조사 데이터에 따르면 AI는 운영 효율성 문제를 해결하기 위해 기업에서 적극적으로 투자하고 있습니다. AI를 구현한 기업은 더 빠르고 일관성 있는 의사 결정, 운영 효율성 개선과 같은 명확한 이점을 기록했습니다.
그러나 현재 AI는 기업 운영 모델을 재설계하는 대신 기존 프로세스를 최적화하는 데 주로 사용되고 있습니다. 34%의 기업만이 AI를 중심으로 한 운영 모델(AI-first)로 전환하는 것을 우선시한다고 밝혔으며, 이는 AI 응용과 AI 기반의 포괄적인 전환 간의 상당한 격차를 반영합니다.
가장 큰 과제는 AI 기술이 아니라 기업 기반에 있습니다.
연구에서 가장 주목할 만한 발견 중 하나는 현재 AI의 가장 큰 장벽이 더 이상 AI 모델 자체에 있는 것이 아니라 기업의 기반에 있다는 것입니다.
기업이 조직 전체로 AI를 확장하려고 할 때 데이터, 시스템 및 관리 모델의 제한이 주요 병목 현상이 됩니다. 설문 조사에 참여한 리더의 41%가 가장 큰 어려움은 AI를 기존 시스템 및 프로세스와 통합하는 것이라고 답했고, 38%의 기업은 시범 프로젝트에서 기업의 공통 플랫폼으로 AI를 확장하는 것이 큰 과제라고 생각합니다.
기업의 절반 이상이 AI에 정보 기술 예산의 최소 5%를 할당했지만, 26%만이 AI 운영에서 높은 성숙도를 달성했다고 스스로 평가합니다.
반대로 AI 에이전트에 대한 기대는 빠르게 증가하고 있습니다. 현재 AI 에이전트는 기업의 핵심 프로세스의 평균 17%를 담당하고 있습니다. 이 비율은 향후 12개월 동안 26%, 향후 2년 동안 39%로 증가할 것으로 예상됩니다.
기업, 포괄적인 동반 파트너 우선시
연구에 따르면 AI가 대규모 구현 단계에 접어들면서 파트너 선택 기준도 크게 변경됩니다. 기술 공급업체를 찾는 대신 기업은 전략 컨설팅, 설계, 통합, 관리에서 시스템 운영 및 최적화에 이르기까지 AI 수명 주기에 동행할 수 있는 파트너를 우선시합니다.
파트너 선택에서 가장 중요한 세 가지 기준은 기업 규모의 AI 구현 및 운영 능력, AI 관리 및 보안 능력, 기존 정보 기술 시스템과의 AI 통합 능력입니다.
보고서는 또한 AI의 다음 단계는 더 이상 개별 응용 사례를 테스트하는 문제가 아니라 기업 전체에서 재사용하고 확장할 수 있는 AI 플랫폼을 구축하는 것이라고 지적합니다. 이 목표를 실현하기 위해 기업은 기술 인프라, 데이터, 관리, 보안 및 통합 운영 모델을 결합한 동기화된 접근 방식이 필요합니다.
이것이 포레스터가 AI 시대의 경쟁 우위가 체계적으로 AI를 운영할 수 있는 조직에 속할 것이라고 평가한 이유이기도 합니다. 건설-운영-최적 모델에 따라 AI의 전체 수명 주기를 지원할 수 있는 파트너의 지원을 받아 구현 시간을 단축하고, 위험을 줄이고, 장기 성장 능력을 창출하는 기업 규모의 AI 이니셔티브를 구현하는 데 도움이 됩니다.
