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2026๋ AI ๋ถ์ฑ๋ฅผ ์ฒญ์ฐํ๋ ๋น์ฆ๋์ค ๋ฆฌ๋์๊ฒ
최근 몇 개월 동안 글로벌 경제는 공격적인 AI 지출이 실제 이익으로 실현되지 않을 것이라는 두려움에 사로잡혔습니다. 투자자와 비즈니스 리더에게 2026년은 이러한 전환의 약속이 현실이 되고, 명백한 ROI와 AI를 전면에 걸쳐 확장하는 명확한 경로가 있는 해가 되어야 합니다. AI 실험의 관용 기간은真正로 끝났습니다.
이와 직면하여, 2025년 MIT의 충격적인 보고서는 AI 붐이 처음 시작된 이후 수년이 지나도 95%의 기업 AI 프로젝트가 파일럿 단계를 넘어서서 성과를 내지 못하고 있음을 나타내고 있습니다. 이는 새로운 도구를 채택하는 데 필요한 기반을 갖추지 못한 채로 kolektif 러시로 인해 발생합니다.
이ような 비효율적인 통합은 AI 부채로 축적되었습니다. 이는 AI 프로젝트에서 단축을 취한 결과로 발생하는 미완의 디지털 변혁의 미래 비용입니다.
이는 기업 인프라 내부에 깊이埋藏된 보이지 않는 그러나 누적되는 부채입니다. AI 부채는 완전히 폐기되지 않은 레거시 시스템, 통합되지 않은 데이터 실로, 완전히 완료되지 않은 클라우드 마이그레이션으로 인해 발생합니다. 이러한 결정은 당시 요구되는 속도로 AI를 통합하는 데에는 실용적인 방법이었을 수 있지만, 현재는 AI를 확장하는 데 숨을 막히는 복잡한 레거시와 현대 플랫폼의 웹을 만들었습니다.
이것은 모든 재정 부채와 마찬가지로 이제는 관리되고 전략을 통해 기반을 구축하여 기업 AI가真正로 필요로 하는 것을 지불해야 합니다.
AI 부채의 비용
이 미완의 사업의 비용은 상당하며, 최근 McKinsey의 분석은重大한 기회를 놓친 것을 강조합니다. 오늘날 AI 도구의 普及에도 불구하고, 63%의 비즈니스들은 아직 실험 또는 초기 단계의 AI 프로젝트를 진행하고 있습니다. 이는 전반적인 가치의 2.6조 달러에서 4.4조 달러 사이로 추정되는 생성적 AI를 완전히 포착하지 못하는 것을 나타냅니다.
이것은 순수한 구조적 비효율성으로 인해 테이블에 남겨진財産입니다. IT 리더들은 수년간의 볼트온 시스템과 충돌하는 데이터 모델로 인해 발생하는 고도로 분산된 디지털 아키텍처에 직면해 있으며, 이는緊密하게 얽힌 데이터 에스테이트를 만들며, 이는 각 조직이 시도하는 새로운 AI 이니셔티브를 모두 차단합니다. 그리고 이러한 부족한 기반 위에 자율적인 AI 플랫폼을 겹치면, 역전이 점점 더 어려워집니다. 또한 오래된 시스템과 새로운 시스템을並行으로 실행하면 유지 보수 비용을 20-50% 증가시키고 GDPR 및 DORA 프레임워크하에서 심각한 보안 위험을 도입합니다.
전반적으로, 추정에 따르면 효과적인 AI 통합에 필수적인 기업 데이터의 50-70%는 아직 실로화되어 연결되지 않은 채로 남아 있습니다. 기반을 구축하여 변경하지 않으면, 가장 유망한 AI 파일럿조차도渐渐적으로衰退할 것입니다.
기계의 결节
독립적인 의사 결정이 가능한 자율 시스템을 위한 추진은 최근 몇 년 동안 이 문제를 더욱 악화시켰으며, 실패의 위험을 크게 증가시켰습니다.
대부분의 조직은 近期에 AI 에이전트를 배포할 계획이지만, 데이터를 중앙화하거나 인프라가 예상되는 워크로드의 급증을 처리할 수 있는지 확인한企業는 소수입니다. 시스코의 최근 조사에 따르면, 5명 중 1명 미만의 기업이 AI 액세스를 위한 데이터를 완전히 중앙화했습니다.
또한, 60% 이상의 기업은 향후 몇 년 내에 워크로드가 30% 이상 증가할 것으로 예상하고 있지만, 3명 중 1명 미만의 기업만이 새로운 위협에 대비하여 자율적인 AI 시스템을 보호할 준비가 되어 있다고 생각합니다.
가장 디지털화된 기업조차도 컴퓨팅 비용의 증가와 사이버 보안 및 AI 엔지니어링 분야의 인재 부족에 고통을 받고 있습니다. 이전에 기술 부채가 소프트웨어 개발을 늦추었던 것처럼, AI 인프라 부채는 의미있는 수익을 창출하기 전에 현재의 변혁을 막을 위협합니다.
이것은 근본적으로 데이터 문제입니다. AI 시스템은 훈련 데이터를 증폭시키므로, 데이터가 불완전하거나 문맥적으로 열화되면 출력은 결함이 있습니다. 우리는 종종 LinkedIn에서 이러한 결과를 ‘AI 슬럽’이라고 불리는 비즈니스 리더들을 듣습니다. 이것은 기술과 그 뒤에 있는 회사에 대한 신뢰를 침식하는 상업적 및 평판 위험을 만들며, 이를 방치하면 됩니다.
청구서를 정리하다
진짜로 AI에 대해 진지하게 하려면, 조직은 단기적인 妥協의 사이클을 멈추고 분할의 근원에 대한 해결책을 찾아야 합니다. Cirata에서 우리는 클라이언트에게 첫 번째 단계는 출처를 중앙화하는 것이라고 조언합니다. 이는 산재한 스프레드시트와 실로화된 서버를 현대적인 클라우드 플랫폼으로 옮기는 것을 의미하며, 여기서 정보는 쉽게 액세스할 수 있고 실시간입니다.
다음 우선 순위는 정보 흐름을 자동화하는 것입니다. 수동 데이터 이동은 본질적으로 느리고 오류가 발생하기 쉽지만, 데이터 솔루션이 자동화된 데이터 파이프라인을 생성하여 데이터를 준비하고 사용할 수 있게 할 수 있습니다.
마지막으로, 규칙을 설정하여 좋은 治理를 구축하는 것이 중요합니다. 데이터의 소유권, 액세스 권한, 검증 방법을 정의하면 전체 시스템의完整性를 보장할 수 있습니다. 데이터 오케스트레이션을 기본 인프라에서 분리하면, 조직은 중단 없이 온프레미스 및 멀티 클라우드 환경에서 데이터를 이동하고 통합할 수 있습니다.
튼튼한 기반 위에 구축하다
AI 프로젝트가 실패하는 것과 비즈니스에 변화를 가져오는 것의 차이는 거의 AI 자체와 관련이 없습니다. 그것은 AI를 aliment하는 데이터와 관련이 있습니다. AI의 약속은 여전히 엄청나지만, 어떤 알고리즘도 약한 기반을 보상할 수 없습니다. 건물이 추가 층을 추가하기 전에 구조적 完全性을 필요로 하는 것처럼, AI는 지속적인 가치를 제공하기 전에 신뢰할 수 있는 데이터 인프라를 필요로 합니다.
