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하지만 기업의 생성형 AI 도입이 순조롭지만은 않은 것으로 나타났다. 생성형 AI 도입 과정에서 장애를 만났다는 응답이 무려 99%였다. 아무런 장애없이 AI를 구현한 기업은 거의 없다고 해도 과언이 아니다. 가장 큰 도전과제는 42%의 응답률을 기록한 데이터 품질과 40% 응답률의 데이터 프라이버시 및 보호였다. AI만의 독특한 과제도 큰 장애물인데, AI 윤리(38%), LLM 교육 및 미세 조정을 위한 전문 데이터의 양(38%), AI 거버넌스(36%) 등이었다.
이번 조사에 따르면, AI에 대한 관심이 높아지면서 기업의 데이터 전략도 조정되고 있다. 인포매티카에 따르면, 작년 조사에서 기업 데이터 전략은 초점은 데이터 및 데이터 프로세스 거버넌스 개선에 맞춰져 있었다. 하지만 올해 조사에서 데이터 전략의 우선순위는 생성형 AI에 적합한 안정적이고 일관된 데이터를 제공하는 것과 데이터 기반 문화 및 데이터 기술(각각 39%)을 촉진하는 것이었다.
이런 결과를 고려할 때, 생성형 AI에 대한 관심이 높아지면서 데이터 관리에 대한 투자가 증가하는 것은 당연한 일이다. 응답자들은 데이터 관리에 더 많은 투자가 필요하다는 데 동의했는데, 주로 데이터 보호 및 보안, 데이터 품질 및 데이터 통합 가시성, 데이터 통합 및 처리에 투자해야 한다고 답했다.
한편, 데이터 파편화와 복잡성 문제는 2024년에도 계속되고, 심지어 증가할 것으로 보인다. 기업의 41%는 이미 1,000개 이상의 데이터 소스를 사용하고 있으며, 79%는 올해도 데이터 소스의 수가 계속 증가할 것이라고 답했다.
인포매티카의 최고 제품 책임자 지테시 가이는 이번 조사 결과에 대해 "현재 대부분의 데이터 관리자가 가장 관심을 기울이고 있는 것은 생성형 AI의 구현과 이에 필요한 데이터 전략”이라고 설명했다. 또 데이터 관리자가 극복해야 할 기술적, 조직적 장애물은 여전히 많지만, “총체적이고 고도로 통합된 데이터 관리 역량에 투자하는 것이 생성형 AI의 엄청난 잠재력을 실현하는 열쇠라는 점은 분명하다”고 강조했다.
editor@itworld.co.kr
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