AI 구현의 최우선 과제는 데이터 가용성과 품질…가트너, AI 성숙도 높으면 전담 리더 임명

AI 성숙도가 높은 조직에서 프로젝트 지속 기간이 길고, 솔루션에 대한 신뢰가 높은 것으로 나타났다. 지극히 당연한 말이지만 실제로 달성하려면 넘어야 할 산이 적지 않다. 이를 위해 ‘사업적 가치와 기술적인 실행 가능성을 기반으로 AI 프로젝트 선택하고, 견고한 거버넌스 구조와 엔지니어링 관행을 확립해야 한다’고 가트너(Gartner)는 강조한다.

가트너(Gartner)가 ‘기업에서의 AI 및 생성형 AI 도입과 성숙도’를 묻는 설문 조사를 실시했다. 조사 결과 AI 성숙도가 높은 조직의 리더 중 45%가 AI 이니셔티브를 최소 3년 이상 운영하며 지속적인 영향과 가치를 보장하고 있다고 답변했다. 반대로 성숙도가 낮은 조직에서는 20%에 불과한 것으로 나타났다.

AI 성숙도가 높은 기업에서는 AI 도입하는 데 넘어야 할 장애물로 보안 위협, 데이터 가용성과 품질, 다른 응용 프로그램이나 시스템과 AI의 통합 등을 꼽았다. (자료 : Gartner)

성숙도가 높은 조직은 ‘새로운 AI 솔루션을 신뢰하고 사용할 준비가 되어 있다’고 답변한 경우가 57%였지만, 성숙도가 낮은 조직은 신뢰한다는 비율이 14%에 그쳤다. 결국 AI 도입을 통해 가치를 창출하려면 처음부터 신뢰 구축에 방점을 찍고 신중하게 진행해야 한다. ‘일단 해놓고 안되면 말고’ 식의 묻지 마 도입은 피해야 한다는 의미다.

특히, ‘데이터 가용성과 품질’은 AI 성숙도와 관계없이 AI 프로젝트를 진행하는 데 중요한 과제라고, 설문에 참여한 성숙도가 낮은 조직(34%)과 높은 조직(29%)의 리더가 각각 응답했다. 또한, AI 구현의 가장 큰 장애물로 성숙도가 높은 조직의 리더는 ‘보안 위협(48%)’을, 성숙도가 낮은 조직의 리더는 ‘적합한 활용 사례를 찾는 것(37%)’이라고 답변했다.

성숙도가 높은 조직에서는 이미 AI 전담 리더를 두고 있다고 답변한 경우가 91%에 달했다. AI 전담 리더들은 AI 혁신 촉진(65%), AI 인프라 구축(56%), AI 조직 및 팀 구축(50%), AI 아키텍처 설계(48%)를 우선순위로 두고 있었다. 성숙도가 높은 조직의 리더 60%는 AI 전략, 거버넌스, 데이터 및 인프라 역량을 중앙 집중화해 일관성과 효율성을 높였다고 답변했다.

AI 효율성을 높이기 위해서는 최적의 AI 결과를 측정할 수 있는 지표를 만드는 것도 중요하다. 성숙도가 높은 조직은 정량화된 다양한 지표를 활용한 정기적인 평가를 통해 AI 프로젝트를 진행하고 있었다. 성숙도가 높은 조직의 63%가 위험 요소에 대한 재무 분석과 ROI 분석을 수행하고 고객 영향을 구체적으로 측정하고 있다고 답변했다.

이번 설문 조사는 2024년 4분기 미국, 영국, 프랑스, 독일, 인도, 일본 기업의 총 432명이을 대상으로 진행했다. 가트너 AI 성숙도 모델(Gartner AI Maturity Model)을 기반으로 7개 문항으로 구성된 설문조사를 통해 기업의 AI 성숙도를 평가했다. 각 영역은 레벨 1(계획/시작)부터 레벨 5(리더십)까지 구분했고, 성숙도가 높은 기업은 평균 4.2~4.5점을 받았고, 성숙도가 낮은 기업은 평균 1.6~2.2점을 받았다.

 

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