2024년에는

• 생성형 AI(genAI) 시범 프로젝트의 급증

• 높은 실험 비용 및 불확실한 효과에 대한 우려 제기

• 이는 기업들이 비즈니스 결과에 초점

• 데이터 품질 개선

• 인재를 육성하는 데 집중

2025년에는

• 대기업들은 AI 전략 우선

• GenAI 프로젝트를 지원하기 위해 비즈니스-IT 협업 강화

• 대규모 언어 모델(LLM) 시범 프로젝트에서 실제 프로덕션 전환 예상

• SLM(소규모 언어 모델)도 주목받으며 특정 작업을 효율적으로 처리하는 데 기여

• 기업들은 데이터를 관리하고 AI를 보다 효과적으로 활용하기 위해 새로운 기술 및 아키텍처를 채택 예정

[ 예측 AI와 생성형 AI]

• 예측 AI

  • 기계 학습과 통계를 사용하여 과거 데이터를 기반으로 미래 이벤트나 행동을 예측하는 기술

  • Forrester는 전체 AI 사용 사례 중 50% 이상이 예측 AI로 전환될 것으로 전망

  • 유지보수, 개인화, 공급망 최적화, 수요 예측 등에서 검증된 응용 프로그램으로 투자 이동 전망

• 생성형 AI

  • GAN(생성적 적대 신경망)과 같은 심층 학습 방법을 활용하여 새로운 콘텐츠(예: 이미지, 텍스트, 비디오, 합성 데이터) 생성

• 생성형 AI와 예측 AI의 시너지

  • 미래에는 예측 결과를 활용하여 생성형 AI의 출력을 향상시키는 접근 방식 증가 예상

  • Forrester는 현재 28%에서 2025년까지 35%로 증가 예상

[ SLM(small language models)의 부상 ]

• SLM

  • 경량화된 생성형 AI 모델, 100억 개 이하의 매개변수를 가진 모델

  • 모델의 뉴럴 네트워크 크기, 매개변수 수, 훈련 데이터 양이 적어 더 적은 컴퓨팅 리소스 소비

  • LLM보다 비용 효율적이며, 정확성과 관련성 면에서도 더 나은 성능 제공

• 효율성

  • SLM은 온프레미스나 프라이빗 클라우드에서 배포 가능

  • 이는 보안과 프라이버시를 자연스럽게 강화

• 범위

  • SLM은 금융, 헬스케어, 법률 서비스와 같은 전문화된 산업에서 우수한 성능 발휘

• 대표 모델

  • Google Gemini Nano, Microsoft Orca-2–7b, Meta Llama-2–13b 등

[ 에이전틱 AI(Agentic AI)의 가능성 ]

• 과제: 다중 모델 간의 시너지, RAG(정보 검색 강화 생성) 기술, 특수화된 전문 지식 간의 정렬은 여전히 해결되지 않은 과제

• 성공 요인: 2025년까지 기업 CIO의 30%가 데이터 최고 책임자(CDO)를 IT 팀에 통합하여 AI 이니셔티브를 주도할 것으로 예상

[ 멀티모달(Multimodal) AI의 성장 ]

• 멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오와 같은 다양한 데이터 유형을 처리하며, 이들의 상관관계를 분석

• 응용 분야

  • 의료: 의료 영상, 환자 기록, 실험실 결과를 통합하여 진단 및 치료 개선

  • 금융: 고객 전화 문의 분석으로 문제 해결 지원

  • 자동차: 카메라, GPS, LiDAR 데이터를 통합하여 자율주행, 응급 대응, 내비게이션 최적화

[ AI의 성공을 위한 준비와 리더십 ]

2025년에는 다음 세 가지 요소가 조직의 성공을 좌우할 것으로 예상

• 강력한 리더십: AI 전략을 주도하는 리더십의 중요성

• 데이터 품질: 깨끗한 데이터 인프라를 구축하는 것이 필수

• AI 인재 개발: 기업 요구를 충족시킬 수 있는 전문 인력을 양성

결론

• 생성형 AI는 2025년에도 계속해서 진화하며, 예측 AI와의 시너지를 통해 새로운 혁신 구현

• 조직들은 효율적이고 지속 가능한 AI 솔루션을 통해 복잡한 문제를 해결하며, 비즈니스 성과를 극대화에 집중

• source: https://www.computerworld.com/article/3627484/whats-next-for-generative-ai-in-2025.html?utm_date=20241231130752&utm_campaign=US%20AI%20in%20the%20Enterprise&utm_content=slotno-1-title-What%27s%20next%20for%20generative%20AI%20in%202025%3F&utm_term=Editorial%20-%20IDG%27s%20Top%20Enterprise%20Stories&utm_medium=email&utm_source=Adestra&huid=9d4dd075-c27c-4c62-a1cb-bedd06fa7033