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2026๋ AI ๋ฒ๋ธ์ด ํฐ์ง๊น? – AI ํฌ์ ํ์ค ํ์
있거나不存在 – 2026년 AI 버블이 터질 것인지에 대한 질문이다.
간단하게 말하면 터지지 않는다. 그게 전부이다. 계속 읽어야 할까?
네, 이유를 알고 싶을 것이다. 그리고 내 생각을 바꾸게 할 수 있는 상황이 무엇인지, 그리고 가장 중요한 것은 어떻게 하면 회사에서 потен셜적인 영향을 피할 수 있는지 알아야 할 것이다.
하지만 먼저, 매일 몇 개월 동안 헤드라인을 장식하고 있는 임박한 버블 붕괴에 대한 대규모 투기背后的 이유를 살펴보자.
공포의 해석: 투자자 패닉과 AI 투자 급증
이러한 투기의 가장 큰 원인은 투자자들의 패닉이다. 매일 매일 수십억 달러가 AI 풍선에 투자되고 있으며, 모든 투자자와 벤처 자본가들은 다음 큰 금광을 찾으려 한다. 사적 AI 투자는 2014년 이후 13배 이상 증가했으며, 2024년에는 2523억 달러에 달했으며, 그 중 33억 달러 이상이 생성적 AI에 집중되었다. 투자금이 손실될 가능성이 있는 경우, 투자자 커뮤니티와 비즈니스 세계에 충격파를 일으키며, 스타트업과 다른 기업체들이 연간 예산이나 다음 라운드의 자금 조달을 걱정하게 된다. 최근에 대부호 투자자 피터 틸이 NVIDIA의 AI 주식을 매도한다고 발표했을 때, 더 많은 불안감을 조성했다.
ROI 딜레마: GenAI의 고민과 기업의 AI 실험
GenAI는 투자와 투기의 촉매제가 되었다. 그러나 이익 마진과 과대평가에 대한 우려 외에도, 기업의 컴플라이언스, 보안, 법률 담당자들은 책임감 있게 AI를 사용하고 모델 위험 관리를 위한 정책을 주장하기 시작했다.
그 위에 MIT 연구 보고서가 나타났는데, 95%의 GenAI 투자가 ROI를 돌려주지 못하고 있으며, 대부분이 시험 또는 실험 단계에 머물러 있는 것으로 나타났다. 이는 많은 조직이 AI 투자를 전면 재검토하게 만들었다.
이것은 실제로 AI 버블 붕괴에 대한 불안감의 근본적인 문제를 제기한다. 즉, 기업들이 자신의 실제 필요와 그것을 어떻게 해결할 수 있는지 제대로 평가하지 않고 먼저 뛰어드는 것이다.
FOMO와 그 여파: 서두르는 AI 배치가 운영 혼란을 일으키는 방법
우리는 이미 기업들이 전략 없이 뛰어들면 어떻게 되는지 보았다. 즉, 직원과 IT 부서에서 혼란이 발생한다. 실제로 2024년에 조사한 60%의 IT 의사 결정자들은 ABBYY에 따르면, AI에 투자하는 동기는 경쟁에서 뒤처지는 것을恐れる 것이었다. 네, 다음 큰 것을 놓치지 않으려는 страх과 잠재적으로 라이벌에게 앞서게 하는 것을恐れる 것이 많은 의사 결정자의 급진적인 반응을 유발했다.
1년 후, ABBYY의 최근 연구 – 2024년 7월 Opinium Research에 의해 수행됨 – 에 따르면, 기업 리더들은 최신 기술인 GenAI에 대한 지출을 증가시켰지만, 대부분이 그것을 사용하는 데 어려움을 겪고 있다. 거의 3분의 1(31%)은 GenAI 모델을 훈련시키는 것이 예상보다 어려웠으며, 28%는 도구를 통합하는 것이 데이터와 현재 프로세스와의 문제로 인해 어려웠다고 한다. 또한, 26%는 적절한 거버넌스를 가지고 있지 않았으며, 걱정스럽게도 21%는 직원이 GenAI 도구를 잘못 사용하고 있으며, 같은 수의 사람들이 잠재적으로 유해한 환상을 경험하고 있다.
하지만 여기서 핵심이다. 대부분의 응답자들은 다른 기술이 필요하다고 인정했다. 4분의 1(40%)의 미국 기업은 AI 에이전트를 도입했고, 3분의 1 이상(36%)은 프로세스 인텔리전스를 사용했으며, 31%는 문서 AI를 보강했고, 23%는 검색 보강 생성(RAG)을 추가했다.
멀티 툴 접근법: GenAI와 보완 기술의 결합
이러한 다른 기술과 GenAI를 결합하면, 비즈니스 리더들은 출력의 일관성을 더 잘 보게 되며(58%), 기존 워크플로에 더 잘 통합되며(50%), 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있으며(48%), 비용 효율성과 절약이 더 커지며(44%), 사용자 신뢰가 증가한다(42%).
교훈은 명확하다. GenAI에 대한 무분별한 지출은 종종 가치를 제공하지 못한다. 기업들은 더 많은 것을 약속하는 도구에 돈을 쓰고 있다. 어떤 경우에는 필요하지도 않다. 이러한 행동이 AI 버블에 대한 두려움을 조성한다. 기업들이 실패를 반성하고, 잠재적으로 낮은 ROI가 경고를 울리기 시작할 때, 기업들이 계속해서 최신 기술에 돈을 투자하는 것을 멈추면, AI 버블은 더 이상膨脹하지 않을 것이다.
전략적인 단계 전진
GenAI 도구나 에이전트 AI를 사용하기 전에, 기업들은 먼저 현재 프로세스를 평가하고, 데이터 분석 도구를 사용하여 워크플로의 가시성 맵을 생성해야 한다. 이 도구는 문제를 식별하고, 자동화 기회를 식별하며, 성능을 모니터링한다.
OpenAI와 같은 기업들은 계속해서 새로운 문제를 해결하는 방법을 제공할 것이다. 그러나 그들은 결코 일원화된 솔루션이 될 수 없다. 다른 벤더와 기술이 항상 필요하다. 월 스트리트 저널은 최근에, 대형 언어 모델(LLM)이 모든 관심을 받지만, 작은 모델이 실제로 기업들이 도구에서 필요한 가치를 얻는 데 필요하다고 보도했다. 이는 NVIDIA와 조지아 공과 대학의 연구에서 언급된 바와 같이, AI 에이전트가 좁고 반복적인 작업에 사용되며, 작은 언어 모델이 더 적합하다고 한다. 사람들은 비용을 절감하는 방법을 인식하기 시작할 것이다. 즉, 3만 개의 문서에 모델을 훈련시키고 컴퓨팅 자원을 소모할 필요가 없다는 것을 알게 될 것이다. 또한, 오픈 소스 커뮤니티는 빠르게 발전하고 있으며, 고객에게 더 많은 선택肢과 실험의 기회를 제공한다.
따라서, 2026년에 여전히 AI에 대한 투자가 많이 있을 것이다. 그러나 더 목적적인 도구에 대한 투자이며, 실제 비즈니스 문제를 해결하는 데 중점을 둔 도구에 대한 투자이다. C 수준의 우선순위를 재조정하고, 지금까지 약속된 것과 실제 성과를 비교하며, 공통적인 의미로 기술을 사용하는 벤더가 성공할 것이다. 그리고 그 AI 붐은 전략, 구체적인 수익, 수요에 의해 추진될 것이며, 과장된 이야기에 의해 추진되지 않을 것이다.
