선결 조건들이 갖춰지고 있는 AX
Global Insights
26.10.21.
읽는시간 1분
■ AX를 가로막던 요소들에 변화가 생기면서 AI 활용의 폭이 넓어질 2027
AI는 이미 적잖게 똑똑하고 많은 일을 할 수 있지만 준비되지 않은 환경.
사람들은 AI가 앱을 만들거나 영상을 만드는 것처럼 눈에 보이는 결과물을 보면서 감탄.
하지만 AI가 실제 업무에 활용되려면, 단순히 개별 기능이 뛰어난 것으로는 부족.
AI를 사용하기 위한 현실적인 문제들도 많음.
AI를 마음 놓고 사용하기에는 지출 제약이 있기도 하고, AI가 업무를 명확하게 파악하고 처리할 수 있는 데이터가 갖춰지지 않기도 하고, 여기까지 다 갖춰져 있어도 기존에 사람이 사용하던 소프트웨어나 서비스에 AI가 연결되어서 작업을 진행할 수 있는 상태가 아니어서 결국 사람 손을 타는 과정에서 발생하는 비효율이 AX (AI Transformation)를 더디게 만들고 있음.
그러나 이 문제들이 하나씩 걷히기 시작
1) 토큰 가격 하락.
올해 초에 토큰맥싱 (Token-maxxing) 분위기를 타고 많은 기업들이 AI를 적극 활용.
그러나 예상치 못한 비용이 나오면서, 예산 한도를 설정하거나 AI 추가 도입을 멈추는 사례들도 생김.
예산을 통제해야 하는 관리자 (CFO) 입장에서 보면, AI의 효용성이 전사적으로 확인되지 않은 상황에서 AI 관련 지출 증가를 마냥 허용해줄 수는 없음.
그러나 토큰 가격 인하 압력이 거세지면서, 프론티어 AI 모델 개발사들도 토큰 가격 인하에 동참했고, 토큰 가격이 낮아지면서 토큰이 제공하는 지능을 적극 활용할 수 있는 환경이 만들어지기 시작
AI는 이미 적잖게 똑똑하고 많은 일을 할 수 있지만 준비되지 않은 환경.
사람들은 AI가 앱을 만들거나 영상을 만드는 것처럼 눈에 보이는 결과물을 보면서 감탄.
하지만 AI가 실제 업무에 활용되려면, 단순히 개별 기능이 뛰어난 것으로는 부족.
AI를 사용하기 위한 현실적인 문제들도 많음.
AI를 마음 놓고 사용하기에는 지출 제약이 있기도 하고, AI가 업무를 명확하게 파악하고 처리할 수 있는 데이터가 갖춰지지 않기도 하고, 여기까지 다 갖춰져 있어도 기존에 사람이 사용하던 소프트웨어나 서비스에 AI가 연결되어서 작업을 진행할 수 있는 상태가 아니어서 결국 사람 손을 타는 과정에서 발생하는 비효율이 AX (AI Transformation)를 더디게 만들고 있음.
그러나 이 문제들이 하나씩 걷히기 시작
1) 토큰 가격 하락.
올해 초에 토큰맥싱 (Token-maxxing) 분위기를 타고 많은 기업들이 AI를 적극 활용.
그러나 예상치 못한 비용이 나오면서, 예산 한도를 설정하거나 AI 추가 도입을 멈추는 사례들도 생김.
예산을 통제해야 하는 관리자 (CFO) 입장에서 보면, AI의 효용성이 전사적으로 확인되지 않은 상황에서 AI 관련 지출 증가를 마냥 허용해줄 수는 없음.
그러나 토큰 가격 인하 압력이 거세지면서, 프론티어 AI 모델 개발사들도 토큰 가격 인하에 동참했고, 토큰 가격이 낮아지면서 토큰이 제공하는 지능을 적극 활용할 수 있는 환경이 만들어지기 시작
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