[디지털경제뉴스 박시현 기자] SAS가 ‘데이터 및 AI 현황: 2024 아시아 태평양 지역’ 보고서를 발표했다.
이 보고서는 한국, 중국, 일본, 호주, 인도 등 8개 아태지역의 금융, 제조, 정부, 의료 및 생명과학 분야 기업 및 기관 임원 509명을 대상으로 2024년 6월에 진행한 조사 결과로, AI 투자 결정, 조직에서 원하는 AI 사용 사례, AI 구축 관련 과제, 신뢰할 수 있는 AI 결과물을 위한 프로세스 관리 방안 등을 살펴봤다.
보고서에 따르면 한국은 AI 채택 및 통합에서 빠르게 발전하고 있는 것으로 나타났다. 특히 제조업 분야에서 선도 국가인 한국은 자율주행차, 헬스케어, 스마트 제조업 등의 AI 개발이 상당한 진전을 이루고 있는 것으로 밝혀졌다.
이번 조사에서 한국 기업은 AI 시스템의 투명성, 공정성, 윤리적 기준을 충족하는 데 중점을 두고, 신뢰할 수 있는 AI를 구축하기 위해 균형 잡힌 접근 방식을 채택하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 강력한 데이터 관리와 모델 관리를 통해 AI 애플리케이션의 정확성과 신뢰성을 유지하고자 노력하고 있으나, 실제적인 사용 사례 평가와 AI 투자에 대한 입증된 사례 확보에 어려움을 겪는 기업이 많은 것으로 조사됐다..
한국 기업들은 AI 성능을 보장하기 위한 다섯 가지 핵심 요소로 ▲보안 및 데이터 프라이버시 ▲강력한 모델 학습 및 검증 기술 ▲지속적인 데이터 모니터링 ▲모델 관리/모델옵스(ModelOps) ▲규제 준수 등을 꼽았다.
여기에다 한국 기업은 AI 기술 구현의 주요 과제로 ▲전문 기술 인력 부족(36%) ▲명확한 비즈니스 사례 부족 및 잠재적 투자 수익(ROI) 실현의 어려움(28%) ▲AI 솔루션 평가 기준의 불명확성(28%) 등을 꼽았다.
또한 데이터 접근의 한계와 비효율성도 AI 성공의 저해 요인으로 나타났다. 41%의 응답자가 인프라의 제약으로 데이터 접근이 불가능함을 문제로 제기했고, 데이터셋의 변동성과 빠른 만료(36%), 대용량 데이터로 인한 분석의 어려움(36%)도 지적됐다.
한편, 아태 지역 내에서도 국가마다 AI 환경이 다르고, 각국의 도입 양상도 다르게 나타났다. 중국은 AI 투자에서 선도적인 위치에 있는 것으로 나타났는데, 59%의 응답자가 향후 1년 내 AI 투자를 20% 이상 대폭 늘릴 계획이라고 밝혔으며, 인도(51%)와 일본(46%)이 그 뒤를 이었다. 한국과 중국 모두 다른 국가들보다 AI 도입 및 통합이 빠르게 진행되고 있는 것으로 조사됐다. 이러한 차이는 투자 수준, 규제 프레임워크, AI 인재 및 인프라의 가용성 등 여러 요인에 영향을 받고 있다.
