가트너(Gartner)가 하이프 사이클(Hype Cycle)을 기반으로 생성형 AI에 대한 기대치가 가장 높은 단계에 있다고 설명했습니다.

이는 부풀려진 기대치의 정점에 위치하며, 과도한 기대감이 환멸 단계로 데려간 Web3의 상황과 유사하다는 의견이 있습니다. 이 말인즉슨, 안정기로 도입하는 것일 수 있지만 현재 과대광고(거품)이 끼어 있을 수 있다는 점입니다.

그렇다면 하이프 사이클📈📉은 무엇일까요?

이는 5단계로 구분되는, 기술의 성숙도를 표현하기 위한 시각적 도구입니다.

1. 기술 촉발(Technology Trigger)

   잠재적 기술이 관심을 받기 시작하는 시기. 초기 단계의 개념적 모델과 미디어의 관심이 대중의 관심을 불러 일으킨다. 상용화된 제품은 없고 상업적 가치도 아직 증명되지 않은 상태이다.

2. 부풀려진 기대의 정점(Peak of Inflated Expectations)

   초기의 대중성이 일부의 성공적 사례와 다수의 실패 사례를 양산해 낸다. 일부 기업이 실제 사업에 착수하지만, 대부분의 기업들은 관망한다.

3. 환멸 단계(Trough of Disillusionment)

   실험 및 구현이 결과물을 내놓는 데 실패함에 따라 관심이 시들해진다. 제품화를 시도한 주체들은 포기하거나 실패한다. 살아 남은 사업 주체들이 소비자들을 만족시킬만한 제품의 향상에 성공한 경우에만 투자가 지속된다.

4. 계몽 단계(Slope of Enlightenment)

   기술의 수익 모델을 보여 주는 좋은 사례들이 늘어나고 더 잘 이해되기 시작한다. 2-3세대 제품들이 출시된다. 더 많은 기업들이 사업에 투자하기 시작한다. 보수적인 기업들은 여전히 유보적인 입장을 취한다.

5. 생산성 안정 단계(Plateau of Productivity)

   기술이 시장의 주류로 자리잡기 시작한다. 사업자의 생존 가능성을 평가하기 위한 기준이 명확해진다. 시장에서 성과를 거두기 시작한다.

물론 이러한 결과물이 주관적인 단어로 객관적인 기술 자체의 특성을 반영하지 못하거나, 기술 개발 속도에 따른 변화를 반영하지 못한다는 점이 단점이지만 과도한 경쟁과 발전하는 AI기술은 분명 우리의 삶을 바꿀 것이지만 그 것이 정말로 필요한 분야, 산업인지 확인하는 것이 중요합니다.

https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-08-16-gartner-places-generative-ai-on-the-peak-of-inflated-expectations-on-the-2023-hype-cycle-for-emerging-technologies