기업의 인공지능 접근 방식이 최근 급격히 변화하고 있는 것으로 조사됐다.
지능형 데이터 인프라 기업인 넷앱(Netapp)이 시장조사 업체 IDC에 의뢰해 수행한 글로벌 엔터프라이즈 인공지능 성숙도 연구에 따르면, 인공지능 성숙도가 높은 조직일수록 현재와 차세대 인공지능을 뒷받침할 ‘영향력 있는’ 인프라와 투자 결정을 내리며, 데이터 준비·보호·보안을 최우선순위로 올려놓는 새로운 단계로 진입하고 있는 것으로 나타났다.
IDC는 2024년 1월과 2025년 6월, 정보기술 운영, 데이터 사이언스, 데이터 엔지니어링, 소프트웨어 개발 등 인공지능 이니셔티브 관련 부문의 글로벌 의사결정자 1,200명 이상을 대상으로 두 차례 설문조사를 실시했다.
지난해 조사에서는 인공지능의 잠재력을 강조하는 한편 인프라, 거버넌스, 기술의 격차도 드러났지만, 올해는 투자대비수익(ROI) 압박, 단편적 채택, 초기 단계부터 데이터 거버넌스·보안 내재화 필요성에 직면한 것으로 파악됐다.
이번 조사에서 IDC는 핵심 특징을 네 가지로 요약했다.
첫째, 성숙은 성과로 이어진다. ‘인공지능 마스터'(AI Master, 즉, 진보된 인공지능 인프라, 데이터 거버넌스, 보안 접근 방식을 추구하는 조직)는 모든 인공지능 비즈니스 지표에서 덜 성숙한 동종 기업을 능가한다. 마스터 조직은 매출은 24.1% 개선되고, 비용은 25.4% 절감했다.
둘째, 인프라 병목은 여전하다. 스토리지의 ‘대대적인 점검’이 필요하다고 본 응답 비율은 2024년 63%에서 2025년 37%로 낮아졌지만, 여전히 84%는 스토리지가 인공지능에 최적화돼 있지 않다고 답했다.
셋째, 보안이 최우선이다. 인공지능 마스터 조직의 62%가 지난해 인공지능 이니셔티브 보안 예산을 증액한 반면, 덜 성숙한 조직은 16%에 그쳤다.
넷째, 에이전트 AI(Agentic AI)가 격차를 벌린다. 데이터·보안·인프라 기반이 견고한 마스터 조직은 이미 에이전트 AI에서 앞서가고 있다. 반면 덜 성숙한 조직은 생성형 AI의 ‘고립된’ 채택에 머물러 전사적 요 구사항에 맞춘 확장이 어렵다.
IDC는 인공지능을 책임 있게 확장하려면 실험을 넘어, 신뢰할 수 있고 현대적이며 지능적인 데이터 인프라가 필요하다고 강조했다. IDC 인프라 솔루션 담당 리서치 부사장인 데이브 피어슨(Dave Pearson)은 “데이터 파이프라인, 거버넌스 프레임워크, 보안 접근 방식, 스토리지 아키텍처를 현대화하는 기업만이 인공지능 파일럿을 ‘측정 가능한 최고의 비즈니스 결과’를 내는 프로덕션급 애플리케이션으로 전환한다”고 말했다.
지난해와 올해 조사를 종합하면, ‘인공지능 과대광고’와 ‘인공지능의 실질적 영향’의 차이가 데이터 관행과 아키텍처에 달려 있음을 시사한다고 IDC는 진단했다. 성숙도가 낮은 조직도 핵심성과지표(KPI) 개선을 보고할 수 있지만, 가장 크고 지속 가능한 비즈니스 영향은 기본 데이터 품질과 인프라 투자를 우선하는 데서 비롯된다고 덧붙였다.
마스터 조직은 단편적 업그레이드를 넘어 클라우드-스마트(cloud-smart), 확장 가능하고 데이터 인지형이며, 적응형·자동화된 아키텍처로 이동하고 있다는 설명이다. 인공지능 시대에 속도·규모·보안·적응성은 선택이 아니라 인공지능 이니셔티브의 비즈니스 가치를 극대화하는 핵심 요소라고 강조했다.
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