"생성형 AI, 기업 IT 지출 영향 적지만 대비는 필요" 가트너 IT 지출 전망

생성형 AI에 대한 과대광고가 한창이지만, 지금까지 기업의 IT 지출에 미치는 영향은 미미한 것으로 나타났다. 

가트너의 분기별 IT 지출 전망 보고서에 따르면, 2023년 전 세계 IT 지출은 2022년보다 4.3% 증가한 총 4조 7,000억 달러에 달할 것으로 예상된다. 데이터센터 시스템 지출은 전년 대비 소폭 감소했지만 소프트웨어, IT 및 통신 서비스 지출을 포함한 대부분 영역은 증가할 것으로 보인다.
 

가트너의 애널리스트 존 데이비드 러브락은 발표문을 통해 "IT 프로젝트는 매출 및 고객 경험과 같은 외부 결과물에 초점을 맞추던 것에서 최적화에 초점을 맞춘 내부 노력으로 전환하고 있다"고 밝혔다. 또 "소프트웨어 부문은 조직이 활용도를 높이고 ERP 및 CRM 애플리케이션과 같이 효율성 향상을 지원하는 핵심 애플리케이션 및 플랫폼에 예산을 재할당함에 따라 2023년에 두 자릿수 성장을 보일 것"이라고 전망했다. 공급업체의 가격 인상도 올해까지 소프트웨어 지출 증가에 기여할 것으로 보인다.

한편, 생성형 AI는 많은 비즈니스 및 IT 책임자가 주목하고 있지만 아직 IT 지출에 큰 영향을 미치지는 않고 있다고 분석했다. 러브락은 "생성형 AI가 시장에 진출하는 가장 좋은 채널은 조직이 이미 사용하고 있는 소프트웨어, 하드웨어, 서비스를 이용하는 것"이라며, "매년 기술 제품 및 서비스에 새로운 기능이 추가된다. 대부분 기업은 이미 IT 예산에 포함된 툴의 업그레이드를 통해 느리고 통제된 방식으로 생성형 AI를 통합할 것"으로 전망했다.

또 기업이 프로덕션 환경에 AI를 도입하지 않고도 성공할 수 있지만, 스토리와 전략 없이는 성공할 수 없다고 덧붙였다. 
 

식지 않는 생성형 AI 열풍에 관련 지출 증가 전망

한편, 다른 가트너 설문조사에 따르면 생성형 AI와 챗GPT 열풍이 궁극적으로 IT 지출 증가로 이어질 것으로 예상된다.

지난 5월 가트너가 2,500명 이상의 기업 경영진을 대상으로 실시한 설문조사에서 경영진의 45%는 챗GPT의 인기로 인해 AI 투자를 늘릴 것이라고 답했다. 또한 70%는 조직이 생성형 AI 조사 및 탐색 모드에, 19%는 이미 파일럿 또는 프로덕션 모드에 있다고 답했다.

가트너 애널리스트인 프란시스 카라무지스는 "생성형 AI 열풍은 수그러들 기미가 보이지 않는다"며, "기업은 생성형 AI 솔루션에 얼마나 많은 자금을 투입할지, 어떤 제품이 투자할 가치가 있는지, 언제 시작할지, 그리고 새로운 기술에 동반된 위험을 완화할 방법을 찾기 위해 분주히 움직이고 있다"고 밝혔다.

같은 설문조사에 따르면, 경영진의 68%가 생성형 AI의 이점이 위험보다 크다고 생각하는 반면, 위험이 이점보다 크다고 생각하는 응답자는 5%에 불과했다.

카라무지스는 "새로운 기술에 대한 초기의 열광은 위험과 구현 과제에 대한 보다 엄격한 분석으로 이어질 수 있다. 기업은 생성형 AI를 개발하고 배포하기 시작하면서 신뢰, 위험, 보안, 개인 정보 보호 및 윤리적 문제에 직면하게 될 것"이라고 전망했다.

데이터브릭스가 후원하고 600명의 데이터 및 기술 책임자가 참여한 MIT 테크놀로지 리뷰 인사이트의 보고서는 거의 모든 산업에서 가까운 미래에 생성형 AI를 활용할 것으로 예상했다. 유통업체는 무거운 상품의 배송 일정과 설치에, 제조업체는 서비스 및 수리 기술자를 위한 가상 '부조종사'로, 언론 매체는 기사와 헤드라인을 작성하는 데 생성형 AI를 사용할 수 있다.

또한, 생성형 AI의 등장으로 기존 비즈니스 AI 사용례가 개선될 것이란 기대도 커지고 있다. 예를 들어 고객 및 직원 지원용 챗봇은 생성형 AI의 광범위한 도입과 데이터 저장소 통합 등을 통해 개선될 가능성이 크다.
 

생성형 AI에 집중하는 네트워킹 솔루션 업체

최근 몇 주 동안 여러 네트워킹 솔루션 업체가 생성형 AI 기술 계획을 발표했다. 예를 들어, 주니퍼 네트웍스는 클라우드 기반 미스트(Mist) 관리 시스템의 AI 기반 대화형 인터페이스를 확장하고 새로운 보안 액세스 제어 서비스를 추가해 엔터프라이즈 네트워크 제어를 단순화할 계획이라고 밝혔다.

주니퍼는 챗GPT AI 기반 대규모 언어 모델을 미스트의 가상 네트워크 어시스턴트인 마비스(Marvis)와 통합하고 있다. 마비스는 장애가 반복되는 유선 또는 무선 클라이언트, 불량 케이블, AP 서비스 범위의 허점, WAN 링크 문제, 무선 주파수 용량 부족 등 무수히 많은 네트워크 문제를 감지하고 설명할 수 있다.

주니퍼는 챗GPT 기능을 추가함으로써 마비스의 역할을 확장하고 문서 및 지원 옵션을 강화해 IT 관리자가 문제나 과제에 대해 필요한 지원을 신속하게 받을 수 있도록 지원하고 있다고 설명했다.

시스코는 수년간 축적해 온 네트워크 및 보안 인텔리전스를 생성형 AI의 대규모 언어 모델(LLM)과 통합해 운영을 간소화하고 실용적이고 효과적인 기술로 위협에 대처할 방안을 모색하고 있다고 밝혔다.

이런 노력의 첫 번째 결실은 포괄적인 통합 보안 플랫폼인 시스코 시큐리티 클라우드(Cisco Security Cloud)에 적용될 예정이다. 시스코는 연말이면 AI 기반 정책 엔진인 폴리시 어시스턴트(Policy Assistant) 기능을 시큐리티 클라우드에서 사용할 수 있다고 밝혔다. 폴리시 어시스턴트는 자연어 인터페이스를 사용해 관리자의 정책 관리를 간소화할 수 있도록 지원한다. 또한 지난 6월에 공개된 시스코 네트워킹 클라우드(Cisco Networking Cloud)의 일부 기능에도 포함될 예정이다.

IBM은 메인프레임에 AI를 통합하겠다고 발표했다. IBM에 따르면 최신 z16 빅 아이언은 핵심 텔럼 프로세서에 내장된 AI 가속기를 통해 1ms의 지연 시간으로 하루에 3,000억 건의 딥러닝 추론을 수행할 수 있다. 최신 버전의 z/OS 운영체제에는 시스템 운영을 위한 새로운 AI 프레임워크가 포함되어 IT 프로세스를 최적화하고 관리를 간소화하며 성능을 개선하고 기술 요구 사항을 줄일 수 있다.

또한 IBM은 기업의 AI 확장을 지원하는 왓슨엑스(Watsonx) 시스템도 출시했다. 왓슨엑스는 새로운 기반 모델, 생성형 AI, 머신러닝을 위한 Watsonx.ai 스튜디오, 데이터 저장소인 Watsonx.data, 설명 가능한 AI 워크플로우를 구축할 수 있도록 지원하는 Watsonx.governance 툴킷의 세 가지 요소로 구성된다. IBM에 따르면, 왓슨엑스를 통해 다양한 기업 AI 사용례에 맞는 모델을 전문화 및 배치하거나 자체적으로 구축할 수 있다.
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