2026년: 기업용 도메인 특화 AI의 해

인공지능(AI) 도입에 박차를 가하는 기업들에게 기술이 아무리 빠르게 발전하더라도 끊임없이 다시 나타나는 장벽이 하나 있습니다. 바로 환각입니다. 최근 한 연구에서는 이러한 현상을 지적했습니다. 베인 앤 컴퍼니 한 보고서에 따르면, 지난 한 해 동안 기업의 실험 및 투자가 크게 증가했음에도 불구하고, 출력 품질은 여전히 ​​차세대 AI 도입의 가장 큰 장애물로 남아 있습니다. 더욱이, ChatGPT, Copilot, Perplexity와 같은 AI 비서들이 뉴스 콘텐츠를 왜곡한다는 지적도 있습니다. 시간의 45 %맥락이 누락되거나, 오해의 소지가 있는 세부 정보, 잘못된 출처 표기 또는 완전히 날조된 정보를 도입하는 경우.

우리는 AI에 대한 '놀라움' 단계를 벗어나 실질적인 성과가 더욱 중요해지는 성능 중심의 단계로 접어들고 있습니다. 이러한 부정확한 정보는 신뢰를 훼손할 뿐만 아니라 기업의 의사 결정 자체를 위태롭게 할 수 있습니다. 단 하나의 잘못된 통찰력이 평판 손상, 잘못된 전략 수립 또는 그 이상의 결과를 초래할 수 있습니다. 비용이 많이 드는 운영상의 실수하지만 많은 조직들은 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 자사 산업의 특수한 워크플로우와 규제 제약 조건에 맞춰 개발되지 않은 범용 AI 모델을 계속해서 도입하고 있습니다.

범용 인공지능에 의존할 때의 위험성

범용 모델은 분명한 강점을 가지고 있습니다. 광범위한 아이디어 구상, 초안 작성, 일상적인 커뮤니케이션 작업 가속화에 매우 효과적입니다. 그러나 기업들이 AI 활용 범위를 더욱 전문화되거나 규제된 워크플로로 확장함에 따라 새로운 유형의 위험이 나타나기 시작합니다. 허구적인 인공지능(AI)은 위험의 일부일 뿐입니다. 탈옥, 신속 실행, 민감 데이터 노출과 같은 심각한 취약점들이 점점 더 많이 등장하고 있습니다. 이러한 위협은 AI가 핵심 업무 워크플로에 적용될 때 더욱 심각해집니다.

올해 초, 의료 애플리케이션에서 여러 건의 문제가 드러났습니다. 임상적으로 중요한 환각여기에는 오진 확률 증가도 포함됩니다. 이는 중대한 상황에서 비전문 모델을 사용하는 것이 얼마나 위험한지를 드러냈습니다. 잘못 해석된 의학적 요약이나 잘못된 권고는 원활하게 진행되던 업무 흐름을 방해할 뿐만 아니라, 인생을 바꿀 만한 결과를 초래할 수 있습니다.

놀랍지 않습니다 S&P 72 기업의 500% 현재 기업들은 AI 관련 위험을 보고하고 있으며, 이는 2023년 12%에서 크게 증가한 수치입니다. 이들의 우려는 데이터 프라이버시 및 편향성부터 지적 재산권 유출 및 규제 준수에 이르기까지 다양하며, 이는 기업 이사회와 투자자들이 AI 위험을 사이버 보안과 동일한 수준으로 심각하게 받아들이고 있다는 광범위한 변화를 시사합니다.

전문화된 AI 시스템으로의 전환

2025년은 규모만으로는 더 이상 획기적인 발전을 이끌어낼 수 없다는 것을 증명했습니다. GenAI 초기에는 "크면 클수록 좋다"는 기조가 지배적이었지만, 이제는 모델 크기와 훈련 데이터를 늘려도 점진적인 향상만 이루어지는 정체기에 접어들었습니다.

특정 분야에 특화된 AI 모델은 모든 것을 알려고 하지 않습니다. 오히려 특정 산업이나 워크플로의 맥락에서 무엇이 중요한지 파악하도록 설계되었습니다.

목적에 맞게 설계된 AI는 세 가지 중요한 이점을 제공합니다.

1. 더 높은 정확도: 기업 및 산업 정보를 활용한 모델은 광범위한 정보를 기반으로 한 모델보다 정확성과 신뢰성 면에서 우수한 성능을 보입니다.
2. 더 빠른 ROI: 이러한 시스템은 정의된 작업 및 워크플로에 직접적으로 연결되므로 측정 가능한 효과를 더 빠르게 제공합니다.
3. 더욱 안전한 배포: 목적에 맞게 설계된 시스템은 해당 분야의 규정에 더욱 자연스럽게 부합하여 위험을 줄이고 내부 도입을 용이하게 합니다.

AI 시장은 이에 맞춰 대응하고 있습니다. Harvey(법률 운영)와 같은 도구들이 그 예입니다. OpenAI의 프로젝트 머큐리 (재무 모델링 및 분석), 그리고 앤트로픽의 클로드 생명과학 전공 (과학 연구 및 발견)은 전문화로의 광범위한 전환을 반영합니다.

이유는 간단합니다. 오직 회사의 39 % 현재 AI 투자로부터 직접적인 수익을 보고하는 기업들이 많다는 것은 일반적인 도구만으로는 기업 수준의 투자 수익률(ROI)을 창출할 수 없다는 것을 의미합니다.

실질적이고 측정 가능한 AI 투자 수익률(ROI) 제공

목적에 맞게 설계된 AI는 구조화되고 반복 가능하며 명확하게 정의된 워크플로에 적용될 때 최고의 성능을 발휘합니다. 수백만 개의 주제에 걸쳐 광범위하지만 피상적인 지식을 제공하는 대신, 이러한 시스템은 인수합병 분석, 규정 준수, 위험 평가, 고객 프로필 개발 및 운영 예측과 같은 작업에서 정확한 성능을 제공합니다.

기능적인 측면과 경제적인 측면 모두에서 차이가 나타납니다. 실험 단계에서 대규모 구현 단계로 전환하는 기업들은 점점 더 AI 투자에 대한 ROI(투자 수익률)를 기준으로 평가합니다. 가장 뛰어난 성과를 거두는 많은 기업들은 공통적으로 세 가지 우선순위를 가지고 있습니다.

• 집중적이고 직무에 부합하는 영향력: 인공지능은 단순히 인상적인 결과물을 만들어내는 데 그쳐서는 안 되며, 생산성, 수익성 또는 의사결정 과정을 실질적으로 개선해야 합니다.
• 규제 조정: 규정 준수를 염두에 두고 개발된 도구는 후속 작업의 마찰을 줄여줍니다.
• 인력 채택: 역량 강화, 거버넌스 및 문화적 준비성은 기술적 성과만큼이나 중요합니다.

벤더를 평가할 때 기업은 실제로 필요한 의사결정을 내릴 수 있도록 시스템이 구축되었는지 확인해야 합니다. 먼저 정확성을 살펴보세요. 모델이 해당 분야의 용어, 제약 조건, 그리고 예외 상황을 제대로 처리할 수 있는지 확인해야 합니다. 다음으로 투명성을 살펴보세요. 벤더는 모델의 기반, 활용하는 데이터 소스, 그리고 출력 결과를 명확하게 인용할 수 있는지 설명할 수 있어야 합니다. 기업 환경에서는 답변 자체만큼이나 신뢰할 수 있는 출처를 통해 결과를 확인할 수 있는 것이 중요합니다. 마지막으로 시스템이 기존 워크플로에 얼마나 쉽게 통합되는지 평가하세요. 가장 효과적인 AI 구축은 팀이 복잡성을 추가하지 않고도 신뢰하고, 관리하고, 통합할 수 있는 시스템입니다.

신뢰할 수 있는 기업용 AI의 미래는 도메인별 특성에 따라 달라집니다.

기업들이 AI에 대한 기대감을 넘어 실질적인 운영 단계로 나아가면서, 신뢰와 안정성은 성공적인 AI 도입의 핵심 요소가 될 것입니다. 더 이상 규모만으로는 성능 향상을 보장할 수 없습니다. 기업의 AI 도입 다음 단계는 모델이 제공하는 인사이트의 관련성과 가치에 따라 결정될 것입니다.

2026년은 생성형 AI가 개별 도구에서 통합 시스템으로 완전히 전환되는 해가 될 것입니다. 또한 AI가 더욱 능동적이고, 내재화되고, 산업별 특성에 맞게 발전하는 해이기도 합니다. 생성형 AI는 모든 제품, 서비스, 워크플로에 자연스럽게 녹아들면서 점차 배경의 존재감은 줄어들 것입니다. 진정한 차별화는 맥락을 이해하고 측정 가능한 성과를 제공하는 시스템에서 비롯될 것입니다. 2026년에는 기업이 실제로 내려야 할 결정에 맞춰 설계된 모델을 활용하는 데서 진정한 가치가 창출될 것입니다.