알테어는 전 세계 기업의 데이터 및 AI 기술 도입과 활용 현황을 다룬 ‘2023 마찰없는(Frictionless) AI 글로벌 연구 보고서’를 11일 발표했다.
이 연구는 세계 주요 10개국의 2천37명의 데이터 유관 직무 종사자 대상으로 진행됐다. 자동차, 항공우주, 은행 및 금융, 전자, 중공업, 기술 산업 종사자 중 데이터 과학, 데이터 분석, 데이터 아키텍처, 머신러닝, 재무 분석 및 제품 개발 분야 현업 담당자가 참여했다. 설문조사는 조직의 AI 활용 수준 및 현황, AI 기술 도입 시 직면하는 문제를 중점적으로 다뤘다.
조사 결과 AI 전략 도입을 방해하는데 조직적, 기술적, 재정적 마찰이 주요 요인으로 나타났다.
설문조사에 따르면 사내 AI 도입에서 ‘조직적 마찰’이 가장 큰 문제로 꼽혔다. 전체 응답자의 75%가 ‘데이터 과학 인재를 찾는데 어려움을 겪고 있다’고 답했으며, 58%가 ‘내부 데이터 과학 교육 프로그램이 마련되어 있지 않다’, 35%가 ‘조직 내 AI 기술 활용 역량이 부족하다’고 답했다. 특히 한국은 ‘데이터 과학 인재를 찾는데 어려움을 겪고 있다’는 질문에 85%로 전체 10개국 중 1위를 차지했다.
응답자의 절반 이상이 조직에서 AI 활용 프로젝트의 속도를 늦추는 ‘기술적 마찰’을 겪는 경우가 많다고 답했다. 응답자의 3분의 2인 63%는 ‘조직이 AI 도구를 활용한 작업을 필요 이상으로 복잡하게 만드는 경향이 있다’고 답했으며, 33%는 ‘기존에 도입한 레거시 시스템이 AI와 머신러닝 기술 개발에 제약을 준다’고 답했다. 한국 응답자가 느낀 조직 내 기술적 한계로32%가 '데이터 전문 용어로 인한 타 부서간 소통의 어려움'을 꼽았다.
응답자의 25%는 조직 내 AI 이니셔티브에 부정적인 영향을 미치는 것으로 ‘재정적 마찰’을 주요한 요소로 꼽았다. 응답자의 28%는 ‘경영진이 전략의 초기 비용에만 집중하여 AI 및 머신러닝에 대한 투자가 조직에 어떤 이점을 가져다 줄지 이해하지 못한다’고 답했으며, 33%는 ‘프로젝트를 완료하기 위해 높은 구현 비용이 든다는 인식 문제가 있다’고 답했다.
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여전히 많은 조직들이 AI 기술 도입에 어려움을 겪고 있음에도 불구하고 ‘AI 낙관론’이 우세한 것으로 나타났다. 응답자의 42%는 지난 2년간 AI 활용에 실패를 경험했다고 답한 가운데 한국은 49%로 전체 평균보다 높은 비율로 3위를 기록했다. AI 활용 실패를 경험한 후에도 장기적 관점에서 AI가 기능이나 혹은 서비스 수준을 높일 것이라 기대한다는 응답이 78%에 달했다.
짐 스카파 알테어 CEO 겸 설립자는 “전 세계 많은 조직들이 데이터를 전략적 자산으로 사용해 경쟁 우위를 확보해야 한다고 인식하지만, 전반적으로 데이터 기반 통찰력을 얻는데 조직적, 기술적, 재정적 마찰이라는 요인이 적지 않은 영향을 미친다”며 “알테어는 조직 내 일반 기술 수준의 사용자가 AI 활용에 어려움을 겪지 않도록 누구나 사용하기 쉬운 데이터 분석을 지원한다”고 강조했다.