인공지능

AI 성숙도에 대한 경로 – 2023 LXT 리포트

Published February 24, 2023

Updated April 5, 2026

Haziqa Sajid

오늘날, 혁신을 주도하는 기업들은 자신의 AI 성숙도 여정을 발전시키기 위해 인공 지능(AI) 시스템에 상당한 자원을 투자하고 있습니다. IDC에 따르면, AI 중심 시스템에 대한 세계적인 지출은 2026년까지 300억 달러를 초과할 것으로 예상되며, 이는 2022年的 118억 달러와 비교됩니다.

과거에는 AI 시스템이 더 자주 프로세스 성숙도의 부족으로 인해 실패했습니다. 약 60-80%의 AI 프로젝트는 poor planning, lack of expertise, inadequate data management, 또는 ethics and fairness issues로 인해 실패했습니다. 그러나, 매년이 지날수록, 이 숫자는 개선되고 있습니다.

오늘날, 평균적으로, AI 프로젝트 실패율은 46%로 떨어졌습니다. 이는 latest LXT report에 따르면, 기업이 자신의 AI 성숙도 여정에 앞으로 나아갈수록, AI 실패의 가능성은 36%로 줄어듭니다.

조직의 AI 성숙도에 대한 경로,采用할 수 있는 다양한 모델과 프레임워크, 그리고 효과적인 AI 전략을 구축하기 위한 주요 비즈니스 드라이버를 더 자세히 살펴보겠습니다.

AI 성숙도란 무엇인가?

AI 성숙도는 기업이 비즈니스 프로세스, 제품, 또는 서비스를 개선하기 위해 AI 기반 기술을採用, 구현, 확장하는 데에 도달한 발전 및 정교함의 수준을 말합니다.

LXT AI 성숙도 리포트 2023에 따르면, 중대형 미국 기업의 48%가 더 높은 수준의 AI 성숙도(아래에서 논의됨)를 달성했으며, 이는 이전 연도의 조사 결과와 비교하여 8%의 증가입니다. 또한, 52%의 기업이 현재 AI를 실험 중입니다.

리포트에 따르면, 가장 유망한 작업은 자연어 처리(NLP) 및 음성 인식 도메인에서 수행되었습니다. 이는 AI의 하위 범주로, 산업 전반에 걸쳐 가장 많은 솔루션이 배포되었습니다.

또한, 제조 및 공급망 산업은 가장 낮은 AI 프로젝트 실패율(29%)을 보였으며, 소매 및 전자 상거래가 가장 높은 실패율(52%)을 보였습니다.

다양한 AI 성숙도 모델 탐색

일반적으로, AI 주도적인 기업들은 자신의 비즈니스 필요에 따라 맞춤형 AI 성숙도 모델을 개발합니다. 그러나, 모델 전반에 걸쳐 성숙도의 기본 아이디어는 일관되며, 최적의 비즈니스 성능을 달성하기 위해 AI 관련 능력을 개발하는 데 중점을 둡니다.

Gartner, IBM, Microsoft와 같은 유명한 성숙도 모델이 있습니다. 이러한 모델은 기업이 자신의 AI採用 여정에 대한 지침으로 служ을 수 있습니다.

Gartner와 IBM의 AI 성숙도 모델을 간략하게 살펴보겠습니다.

Gartner AI 성숙도 모델

Gartner는 5단계의 AI 성숙도 모델을 가지고 있으며, 기업은 이를 통해 자신의 성숙도 수준을 평가할 수 있습니다. 아래에서 이를 논의하겠습니다.

Gartner AI 성숙도 모델 일러스트레이션. 출처: LXT 리포트 2023

레벨 1 – 인식: 이 레벨의 기업은 가능한 AI 솔루션에 대해 논의를 시작합니다. 그러나, 이 레벨에서는 이러한 솔루션의 타당성을 테스트하기 위한 파일럿 프로젝트 또는 실험이 진행 중이 아닙니다.
레벨 2 – 활성화: 기업은 AI 실험과 파일럿 프로젝트의 초기 단계에 있습니다.
레벨 3 – 운영: 이 레벨의 기업은 구체적인 단계를 통해 AI採用을 진행하고 있으며, 최소한 하나의 AI 프로젝트를 생산에 이동했습니다.
레벨 4 – 체계적: 이 레벨의 기업은 대부분의 디지털 프로세스에서 AI를 사용합니다. 또한, AI 기반 애플리케이션이 기업 내외에서 생산적인 상호 작용을 촉진합니다.
레벨 5 – 변혁적: 기업은 비즈니스 워크플로의 본质적인 부분으로 AI를採用했습니다.

이 모델에 따르면, 기업은 레벨 3부터 AI 성숙도를 달성하기 시작합니다.

IBM AI 성숙도 프레임워크

IBM은 자신의 고유한 용어와 기준을 개발하여 AI 솔루션의 성숙도를 평가했습니다. IBM의 AI 성숙도 프레임워크는 세 단계로 구성됩니다:

IBM AI 성숙도 프레임워크 단계

실버: 이 레벨의 AI 能力에서, 기업은 AI採用을 준비하기 위해 관련 도구와 기술을 탐색합니다. 또한, 비즈니스에 대한 AI의 영향, 데이터 준비, 및 기타 AI와 관련된 비즈니스 요인을 포함합니다.
골드: 이 레벨에서, 기업은 의미 있는 비즈니스 결과를 통해 AI를 통해 경쟁 우위를 달성합니다. 이 AI 能力은 데이터에 의거한 추천과 설명을 제공하며, 비즈니스 사용자에게 사용 가능하며, 좋은 데이터 하이기니와 자동화를 제공합니다.
플래티넘: 이 정교한 AI 能力은 미션 크리티컬 워크플로우에 대해 지속 가능합니다. 또한, 사용자 데이터에 적응하며, AI 결과에 대한 명확한 설명을 제공합니다. 또한, 강력한 데이터 관리 및 거버넌스 조치가 있으며, 자동화된 의사 결정에 지원합니다.

AI 성숙도 달성에 대한 주요 장벽

기업은 여러 가지 도전을 직면하여 성숙도에 도달합니다. LXT 2023 리포트는 11개의 장벽을 식별했습니다. 아래에서 일부를 논의하겠습니다.

AI 성숙도 도전 그래프. 출처: LXT 리포트 2023

1. 기존 기술과 AI 통합

약 54%의 기업이 기존 기술이나 레거시 시스템을 AI 시스템에 통합하는 도전을 직면합니다. 이는 가장 큰 장벽입니다.

2. 데이터 품질

높은 품질의 훈련 데이터는 정확한 AI 시스템을 구축하는 데에 필수적입니다. 그러나, 높은 품질의 데이터를 수집하는 것은 성숙도에 도달하는 데에 큰 도전입니다. 리포트에 따르면, 87%의 기업은 높은 품질의 훈련 데이터를 얻기 위해 더 많은 비용을 지불할 의향이 있습니다.

3. 기술 격차

적절한 기술과 자원이 없으면, 기업은 성공적인 AI 사용 사례를 구축하는 데에 어려움을 겪습니다. 사실, 31%의 기업은 AI 성숙도에 도달하기 위한 적절한 기술과 자원이 부족합니다.

4. 약한 AI 전략

대부분의 실제 시스템에서 관찰되는 AI는 약하거나 狭い 범위의 AI입니다. 약 20%의 기업은 포괄적인 AI 전략이 없습니다.

이 도전을 극복하기 위해, 기업은 자신의 AI 목표를 명확하게 정의하고 문서화해야 하며, 높은 품질의 데이터에 투자하고, 각 작업에 맞는 모델을 선택해야 합니다.

AI 전략을 발전시키기 위한 주요 비즈니스 드라이버

LXT 성숙도 리포트는 10개의 주요 비즈니스 드라이버를 식별했습니다. 아래에서 일부를 논의하겠습니다.

AI의 주요 비즈니스 드라이버 일러스트레이션. 출처: LXT 리포트 2023

1. 비즈니스 민첩성

비즈니스 민첩성은 기업이 디지털 트렌드와 기회에 빠르게 적응할 수 있는 능력을 말합니다. 이는 49%의 기업에서 AI 전략의 최상위 드라이버입니다.

AI는 기업이 더 빠르고 정확한 의사 결정, 반복적인 작업의 자동화, 및 운영 효율성을 개선함으로써 비즈니스 민첩성을 달성하는 데에 도움이 될 수 있습니다.

2. 고객의需求 예측

약 46%의 기업이 고객의需求을 예측하는 것을 AI 전략의 주요 비즈니스 드라이버로 간주합니다. AI를 사용하여 고객 데이터를 분석함으로써, 기업은 고객의 행동, 선호도, 및需求에 대한 통찰력을 얻을 수 있으며, 이를 통해 고객의 기대에 부응하는 제품과 서비스를 제공할 수 있습니다.