기고 | AI 투자의 딜레마, 단기 성과와 장기 성장 사이

데이터 플랫폼의 발전 계획(로드맵)이 조직이 보유해야 할 기술 역량과 잘 맞는다면, 두 가지 선택지 사이에서 더 나은 의사결정을 할 수 있다. 첫 번째는 조직 내부 직원의 기술 역량을 개발하는 것이고, 두 번째는 외부에서 필요한 기술 인력을 채용하거나 서비스를 구매하는 것이다. 이 두 가지 접근 방식 사이에서 조직의 상황에 맞는 최적의 균형점을 찾을 수 있다. 데이터브릭스, 애저 데이터 팩토리(Azure Data Factory), AWS 레드시프트 등 유사한 클라우드 데이터 플랫폼도 같은 맥락에서 이해할 수 있다. 모든 경우에 있어 단기 성과와 장기 비전을 고려할 때 기초적인 데이터 플랫폼 로드맵이 중요하다.

기업은 자사의 데이터 플랫폼과 비즈니스 상황에 적합한 생성형AI 도입 방안이 있는지 먼저 살펴봐야 한다. 이때 단계적 접근이 중요한데, 데이터 플랫폼에 대한 초기 투자를 시작으로, 머신러닝을 거쳐 최종적으로 생성형AI까지 발전하는 현실적인 발전 경로를 수립할 수 있다. 이러한 단계적 접근을 통해 시간이 지나면서 조직은 기술 선택, 투자 시기, 투자 규모 등을 최적화할 수 있다.

생성형 AI는 인사, 조달, 금융, 고객 서비스, 영업, 마케팅, 기업 운영, 공급망 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 일부 사용 사례에서는 명확한 비즈니스 가치와 운영 효율성을 제공하지만, 단기 및 장기 투자 측면에서 높은 비용 장벽이 존재할 수 있다.