AI “슬롭”이 기업을 향해 오고 있다

AI에는 “슬롭” 문제가 있습니다. 일부 사람들에게 이것은 일상적인 소셜 미디어 스크롤에서 AI 생성 비디오의 형태로 나타날 수 있거나, 더 깊이 인터넷에 들어가면, 인간으로 구현된 AI 과일의 현실 TV 드라마와 같은 형태로 나타날 수 있습니다. 이러한 예들은 무해한 재미로 간주될 수 있지만, 더 심각하고 위험한 환경인 기업에서 AI 생성 콘텐츠가 나타나는 경우에 우리는 어디서 경계선을 긋나요?

기업의 AI 슬롭은 얇고, 접근할 수 없거나 부정확한 데이터에 기반한 정교하고 자신감 있는 통찰력으로 나타납니다. 그리고 기업들은 이미 이에 대한 비용을 느끼고 있습니다. AlphaSense 데이터에 따르면, 2025년 4분기에서 2026년 1분기까지 뉴스와 미디어에서 AI 슬롭에 대한 언급이 20% 증가했습니다.

일반적인 목적의 AI 도구를 사용하는 많은 사용자들이 경험하는 단점은 보안이 높은 프리미엄 소스를 접근할 수 없는 것입니다. 모든 결정이 웹에서 가져온 소스에 기반할 수는 없습니다. 더 높은 스테이크가 있는 결정급 지능의 경우, 표면적인 답변을 생성하는 도구와 도메인 특정 통찰력을 제공하는 도구 사이에 명확한 구분이 나타나고 있습니다.

도전은 bahwa AI 생성 콘텐츠의 폭발이 저품질 입력과 출력의 거대한 피드백 루프를 유발하고 있다는 것입니다. 이 루프를 깨고 도메인 특정 입력에 집중할 수 있는 조직들은 기업 AI의 다음 단계를 정의할 것입니다. 실제 통찰력을 인공적인 노이즈와 구분할 것입니다.

기업 AI의 가장 큰 제한은 데이터입니다

일반적인 AI 도구는 여러 도메인에서 이해, 학습, 추론할 수 있는 시스템입니다. 이러한 도구는 근본적인 기능인 추론과 학습에 중점을 두어 워크플로우 프로세스를 간소화하고 생산성을 높이는 데 도움이 됩니다. 그러나 이러한 모델을 훈련하는 데 사용되는 일반적인 데이터는 동일하게 일반적인 출력을 생성하여 대규모로 사용될 때 AI 슬롭을 생성합니다.

기술 산업 전반에서 많은 회사들이 이러한 일반적인 AI 도구와 대규모 언어 모델(LLM)을 다양한 워크플로우와 시간 절약을 위해 사용하고 있습니다.

회사들은 더 이상 이러한 모델을 테스트하는 것이 아니라, 엔드투엔드 태스크를 완료하기 위해 기업 데이터, API 및 외부 애플리케이션과 상호작용하는 에이전트 워크플로우에 이러한 모델을 통합하고 있습니다. 이는 기업들이 종종 입증할 수 없거나 접근할 수 없는 데이터에 제한되도록 만들며, 결과적으로 가치가 없는 출력이 생성됩니다.

일반적인 AI 도구의 사용은 기업에서 AI 슬롭을 일으키는 여러 도전을 가져옵니다:

• AI 생성 콘텐츠는 내부 지식 베이스를 압도하여 더 difícil로 만들고, 사용하기 어렵게 만듭니다.
• 피드백 루프를 통해 오류가 재생산되어 콘텐츠가 일반적이고 관련이 없는 정보로 채워집니다.
• AI는 생성 프로세스를 간소화하지만,同時에 일반적으로 통합되는 품질 관리 체크를 줄입니다.

반면에, 도메인 특정 AI는 깊이보다 넓이를 중시하여 특정 도메인 내에서 정의된 문제를 해결하는 시스템을 설계합니다. 광범위하게 공개된 훈련 데이터에 의존하는 대신, 이러한 도구는 소유하고 큐레이션된 데이터셋을 기반으로 구축되어 훨씬 더 높은 품질과 맥락적으로 관련된 출력을 생성할 수 있습니다. 도메인 전문 지식에 기반한 AI를 사용하면 기업에서 사용할 수 있는 정밀도와 책임성을 갖춘 통찰력을 제공할 수 있습니다. 투명한 소스, 인용된 출력, 더 깊은 연구 능력과 같은 기능은 정보가 추적 가능하고 검증되고 신뢰할 수 있음을 보장합니다.

이러한 정밀도는 대규모로 운영되는 기업에서 선택이 아닙니다. 여기서 AI 슬롭의 위험은 치명적인 실수로 이어질 수 있습니다.

피드백 루프를 깨기

나쁨 입력과 출력은 시간이 지남에 따라 응답을 악화시키며, AI 슬롭 도전을 더욱 악화시키고 부정적인 피드백 루프를 생성합니다.

예를 들어, 일반 모델을 사용하는 환경에서 AI 생성 콘텐츠는 품질이 낮은 사이클을 생성했습니다. AI 시스템은 종종 접근할 수 있는 내부 정보를 학습하며, 이는 과거 출력과 오류를 포함합니다. 이러한 자료에 오류가 포함되어 있다면, 오류가 재생산되고 일반적인 패턴이 강화됩니다. 이는 매우 간단합니다. 기본적인 훈련 데이터가 품질이 낮다면, 모델의 출력도 동일한 표준을 따를 것입니다.

원래 생각도 인간의 참여가 줄어들면서 감소합니다. 그리고 프로세스가 계속되면, 루프가 반복되고 출력의 품질은 지속적으로 감소합니다. AI 도구는 일반적으로 정확성에 대한 검증을 우선하지도 않고, 콘텐츠의 간격을 채우는 단어 선택에 신경을 쓰지 않습니다. 따라서 AI 슬롭은 인공적인 노이즈로 콘텐츠를 채우는 속도가 점점 더 빨라집니다.

이 경향은 주요 회사 커뮤니케이션에서 매우 뚜렷하게 나타나고 있습니다. 최근 Barron’s 기사는 AlphaSense의 데이터를 기반으로 기업 커뮤니케이션 채널에서 AI의 특徵적인 “이것이 아니라 그것” 형식을 사용한 경우를 탐구했습니다. 기사에 따르면, 이러한 용어가 2024년과 2025년에 거의 두 배로 증가했습니다.

커뮤니케이션을 넘어서, AI 슬롭의 위험은 기업의 다양한 기능에서 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 특히 AI가 의사 결정 기능에서 더 많이 사용됨에 따라, 정확하지 않거나 중복된 정보에 의해 중요한 의사 결정이 영향을 받을 수 있습니다. 이러한 경우 팀은 출력에 대해 확신할 수 없습니다.

가장 효율적인 AI 시스템은 의사 결정급 지능을 제공합니다

기업이 AI 사용을 확대하고 ROI를 평가할 때, 유용한 통찰력과 AI 슬롭 사이의 차이는 결정적인 경쟁 우위를 제공할 것입니다. 일반적인 목적의 AI 도구만을 사용하여 데이터 품질과 도메인 맥락을 적극적으로 시행하지 않는 조직은 운영을 불신할 수 있으며, 시간을浪費할 수 있습니다. 신뢰할 수 없는 출력으로 채울 수 있습니다.

적용된 AI는 더 안전하고 통찰력이 있는 길을 제공하지만, 조직은 또한 이러한 도구를 명확한 인간의 감독, 검증 표준 및 워크플로우와 출력의 지속적인 평가와 함께 사용해야 하며, AI 슬롭을 감지해야 합니다. 일괄적인 접근 방식은 없습니다.

이것을 올바르게 수행할 수 있는 회사들은 더 나은, 더 информ된 결정을 내릴 것입니다. 그리고 점점 더 AI에 의해 영향을 받는 시장에서, 이러한 차이는 이미 경쟁 우위를 제공하고 있습니다.