2025년 인공지능 발전 동향 예측에서는 데이터 품질과 거버넌스가 기업이 AI를 성공적으로 적용하는 데 핵심 요소가 될 것이며, 그 중요성은 생성적 AI 기술 자체보다 훨씬 더 중요하다는 것을 보여준다. 기업은 확장 가능하고 유연한 AI 솔루션에 주의를 기울이고 고품질 실시간 데이터에 투자하며 개방형 플랫폼을 구축하여 다양한 시스템 간의 원활한 통합을 달성해야 합니다. 이 기사에서는 AI 개발을 추진하는 데 있어 독점 비즈니스 데이터의 중심 역할과 AI 혁신 및 데이터 통합을 촉진하는 데 있어 개방형 플랫폼의 중요한 중요성을 살펴보겠습니다.
산업분야에서 인공지능(AI) 기술이 빠르게 발전함에 따라 전문가들은 생성기술(Generative Technology)보다 양질의 데이터와 데이터 거버넌스가 더 중요할 것이라고 지적한다. 2025년까지 기업은 AI 도입 시 생성 AI(GenAI)에만 의존하기보다는 확장 가능하고 유연한 솔루션에 더 중점을 두어야 합니다.
사진 출처 참고: 사진은 AI가 생성한 것이며, 사진 인증 서비스 제공업체 Midjourney가 제공한 것입니다.
Qlik 분석가에 따르면 AI의 잠재력을 최대한 실현하는 열쇠는 기업이 고품질 실시간 데이터에 투자하고 다양한 생태계 간의 원활한 통합을 가능하게 하는 개방형 플랫폼을 구축하는 것입니다. 데이터 추출에 있어 LLM(대형 언어 모델)의 영향에도 불구하고 많은 기업에서는 구조화되지 않은 자체 데이터를 작업할 때 이를 최대한 활용하지 않는 경우가 많습니다.
Qlik의 분석 및 AI 최고 기술 책임자인 Charlie Farah는 다음과 같이 말했습니다. “2025년에는 신뢰와 데이터 품질이 AI의 성공을 정의할 것입니다. AI의 진정한 가치는 기업이 책임감 있게 데이터를 운영하고 제어, 보안, 규정 준수와 혁신의 균형을 맞추도록 돕는 데 있습니다.”
예측에 따르면 2025년에는 독점 비즈니스 데이터가 고급 AI 결과를 이끄는 핵심 요소가 될 것으로 나타났습니다. AI 모델의 성능이 점차 한계에 도달함에 따라 비즈니스 데이터 활용은 AI 효율성을 높이고 업계에서 경쟁 우위를 확보하는 핵심이 될 것입니다.
Qlik 호주 및 뉴질랜드 지역 관리자인 Mark Fazackerley는 다음과 같이 설명합니다. "비즈니스 데이터는 AI를 발전시키는 원동력이지만 단순한 데이터가 아니라 독점적이고 실시간이며 잘 통합된 데이터입니다."
자율 지능형 AI의 등장으로 이는 비즈니스 기술의 큰 발전을 의미합니다. 자율 지능형 AI를 효과적으로 활용하기 위해 Qlik의 전문가는 개방형 및 불가지론적 플랫폼을 배포하여 혁신을 방해할 수 있는 독점 시스템의 한계를 피할 것을 권장합니다. 이러한 플랫폼은 데이터의 지속적인 흐름을 보장하고 AI의 협업 기능을 촉진합니다.
Charlie Farah는 "AI의 성공은 클라우드 플랫폼 간에 원활하게 통합되고 지속적인 데이터 흐름을 보장할 수 있는 시스템에 달려 있습니다. 폐쇄된 생태계는 혁신을 제한하고 기업을 오래된 기술에 가두어 둡니다. AWS를 사용하면 Snowflake Databricks와 같은 환경과 통합되는 불가지론 플랫폼은 데이터 단편화를 통해 AI가 통합되고 적응 가능한 단위로 작동할 수 있게 됩니다.”
데이터와 그 거버넌스의 역할에 대한 강조는 업계 내에서 보다 책임감 있는 AI 전략으로의 전환을 의미합니다. 이는 또한 독점 데이터와 개방형 시스템을 통합하는 특정 솔루션이 가져올 이점을 강조합니다.
가장 밝은 부분:
생성 기술이 아닌 데이터 품질과 거버넌스가 AI의 성공을 좌우할 것입니다.
2025년에는 독점 비즈니스 데이터가 AI 효율성과 경쟁력을 높이는 핵심이 될 것입니다.
개방형 플랫폼과 불가지론적 시스템은 AI 혁신과 데이터의 원활한 통합을 촉진합니다.
전체적으로 AI의 미래 성공은 데이터 품질과 거버넌스에 대한 강조와 기업의 개방적이고 유연한 플랫폼 채택에 달려 있습니다. 독점 비즈니스 데이터와 개방형 시스템은 기업이 경쟁 우위를 확보하고 보다 안전하고 신뢰할 수 있으며 책임감 있는 방향으로 AI 기술 개발을 촉진하는 핵심 요소가 될 것입니다.