2025년 AI는 어느방향으로 갈것인가 | 매거진에 참여하세요

2025년 AI 예측은 기술이 혁신에서 대규모 구현으로 이동하는 중대한 순간을 가리키고 있습니다.

기업들은 더 이상 인공지능을 도입해야 할지 말지를 묻지 않고, 어떻게 효과적으로 통합하여 경쟁력을 유지할 수 있을지를 고민하고 있습니다.

비즈니스 도입률을 추적하거나 규제의 역할을 탐구하고 있다면, 이 글은 당신을 위한 것입니다. 전 세계 산업 전반에 걸친 AI의 미래와 그 변혁적인 잠재력을 명확히 엿볼 수 있을 것입니다.

AI 도입률이 급증하고 있습니다.

Forrester에 따르면, 2025년까지 기업의 AI 도입률이 70%를 넘어설 것으로 예상됩니다.

이는 기업들이 더 이상 시험적으로 접근하지 않고, 생산성을 높이고 운영을 효율화하며 의사 결정 과정을 개선하기 위해 AI를 적극적으로 활용하고 있음을 의미합니다.

경제적 영향은 엄청납니다. Deloitte는 AI가 2030년까지 글로벌 경제에 15.7조 달러를 추가할 것으로 추정하며,

이 성장은 2025년부터 본격적으로 가속화될 것입니다. 예측, 데이터 분석, 고객 지원과 같은 작업이 더 빠르고 정확하며 확장 가능해지고 있습니다.

AI 에이전트가 주목받고 있다

AI 에이전트는 2025년 AI 예측에서 가장 큰 트렌드 중 하나로 부상하고 있습니다.

이러한 봇은 독립적으로 작동하도록 설계되어 목표를 설정하고 결정을 내리며 여러 작업을 동시에 처리할 수 있습니다.

AutoGPT와 Microsoft의 AutoGen과 같은 도구들은 이미 프로젝트 관리, 데이터 분석, 고객 상호작용 개선에 어떻게 활용될 수 있는지를 보여주고 있습니다.

그러나 모든 "AI 에이전트"가 진짜는 아닙니다. 많은 회사들이 대형 언어 모델(LLM)의 맞춤형 버전을 AI 에이전트라고 부르고 있습니다.

이러한 시스템은 여전히 유용하지만, 진정한 AI 에이전트의 자율성이나 다중 작업 능력과는 거리가 있습니다.

Wordware와 같은 스타트업들은 특정 비즈니스 요구에 맞춘 대화형 AI 에이전트로 한계를 넘어서고 있습니다.

이러한 에이전트들은 고객 서비스를 개선하고 워크플로를 자동화하며 복잡한 작업을 최소한의 감독으로 처리할 수 있도록 돕고 있습니다.

멀티모달 모델이 게임 체인저이다

멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 오디오를 함께 처리할 수 있는 기술로, 더 상호적이고 다용도의 애플리케이션을 생성합니다.

Claude 3, GPT-4o, Gemini 1.5와 같은 모델들이 이 트렌드를 주도하고 있습니다.

예를 들어, 여러 모델이 사진을 분석하고 동반 텍스트를 요약하며 오디오 피드백을 제공할 수 있습니다.

애플의 MM1 모델은 프라이버시를 우선시하는 접근 방식으로 경쟁을 뒤흔들 것으로 예상됩니다.

클라우드 처리에 의존하는 다른 모델들과 달리, MM1은 사용자 데이터 보안을 우선시하면서도 고성능 멀티모달 기능을 제공할 것입니다.

RAG가 검색 시스템을 변혁하고 있다

검색 증강 생성(RAG)은 방대한 양의 데이터를 처리하는 기술로, AI 모델의 생성 능력과 외부 소스에서 실시간 정보를 가져오는 능력을 결합합니다.

RAG는 특히 2025년에 정확하고 최신 정보에 의존하는 산업에 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

Amazon Bedrock과 NVIDIA의 RAG 도구와 같은 인기 있는 프레임워크는 기업들이 이 기술을 도입하기 쉽게 합니다.

이러한 솔루션은 트렌드 분석, 보고서 생성, 고객 상호작용과 같은 작업을 위한 실시간 통찰력을 지원하기 위해 RAG를 워크플로에 원활하게 통합할 수 있도록 돕습니다.

Miquido의 AI Kickstarter 프로그램은 RAG와 같은 기술을 활용하는 방법에 대한 맞춤형 지침을 제공합니다.

이 프로그램은 비즈니스의 요구를 식별하고 솔루션을 프로토타입화하는 데 도움을 주도록 설계되었습니다.

생성형 AI가 텍스트를 넘어 확장되고 있다

맞춤형 생성형 AI 솔루션은 더 이상 텍스트에 국한되지 않습니다.

HeyGen, Sora, Runway ML과 같은 도구들은 이미 현실적이고 개인화된 비디오 콘텐츠 생성을 지원하고 있습니다.

기업과 크리에이터들은 고가의 장비나 대규모 제작 팀 없이도 고품질 비디오를 제작할 수 있게 되었습니다.

앞으로 1년 동안, 생성형 AI는 고객의 이름을 불러주는 맞춤형 비디오를 통해 마케팅 분야를 혁신할 것으로 예상됩니다.

이를 통해 고도로 개인화된 경험을 제공할 수 있게 됩니다.

교육 분야에서는 생성형 AI가 각 학생의 학습 속도에 맞춘 개인화된 학습 자료를 제공할 것입니다.

이로 인해 수업은 더욱 흥미롭고 효과적이게 될 것입니다.

생성형 AI 도구들은 비디오 제작을 민주화하여 소규모 기업과 개인 크리에이터들이 대형 스튜디오와 경쟁할 수 있게 합니다.

기업들이 생성형 AI의 위험을 넘어서는 것을 보게 되면서, 비디오는 더욱 동적이고 상호작용적이며 생생해질 것으로 예상됩니다.

민감한 산업을 위한 로컬 모델

클라우드 기반 AI와 달리, 로컬 모델은 데이터를 조직의 자체 시스템 내에 보관합니다.

이는 제3자 데이터 센터에 데이터를 저장하는 것과 달리, 데이터 유출이나 규제 문제의 위험을 최소화합니다.

2025년에는 보안과 규제 준수 요구가 엄격한 산업에서 로컬 모델과 에지 컴퓨팅이 주목받을 것입니다.

Llama 1B 및 3B와 같은 모델들은 온프레미스에서 안전하게 운영될 수 있는 능력으로 인정받고 있습니다.

이러한 모델들은 은행, 의료, 핀테크와 같은 민감한 분야에 이상적입니다.

예를 들어, 병원이 로컬 AI 모델을 사용하면 환자 데이터를 현장에서 안전하게 분석할 수 있습니다.

이는 HIPAA와 같은 개인정보 보호 법규를 준수하면서도 AI의 강력한 통찰력을 활용할 수 있게 합니다.

이러한 변화는 신뢰와 보안이 중요한 은행 및 금융 분야에서 특히 중요합니다.

로컬 배포 가능 모델을 통해 금융 기관들은 민감한 고객 정보를 외부 서버에 노출하지 않고도 사기 탐지, 리스크 분석, 개인화된 서비스를 구현할 수 있습니다.

AI 규제가 미래를 형성한다

전 세계 정부들은 주요 AI 기능이 책임감 있게 개발되고 사용되도록 보장하기 위해 행동에 나서고 있습니다.

2025년까지 새로운 규제들은 AI 시스템이 어떻게 운영되어야 하는지를 정의하며, 사용자 보호, 윤리적 관행, 투명성을 우선시할 것입니다.

이러한 표준들은 신뢰를 높이고 AI가 사회에 효과적이고 안전하게 기여하도록 하는 것을 목표로 합니다.

EU AI 법은 대표적인 예시입니다. 이 법은 AI 애플리케이션을 위험 수준에 따라 분류합니다.

얼굴 인식이나 의료 진단과 같은 고위험 사용 사례는 안전성과 공정성을 보장하기 위해 더 엄격한 요구 사항을 충족해야 합니다.

또한 이 법은 사용자들이 AI와 상호작용할 때 이를 알 수 있도록 투명성을 강조합니다.

미국에서는 행정 명령이 혁신과 보안을 우선시합니다. 이 명령은 편견을 방지하고 책임성을 강화하며 윤리적 관행을 촉진하는 동시에 진전을 장려합니다.

호주 역시 사용자를 보호하고 혁신과 책임 사이의 균형을 맞추는 AI 거버넌스 접근 방식을 형성하고 있습니다.

보안 강화가 우선시된다

AI가 비즈니스 운영에 더욱 통합됨에 따라 보안이 중심에 서게 되었습니다.

2025년 예측에 따르면, 개발 팀들은 AI 모델의 취약점을 보호하기 위해 노력을 강화하고 있으며, "AI 레드 팀링"이 중요한 관행으로 부상하고 있습니다.

AI 레드 팀링은 AI 시스템의 약점을 탐색하기 위해 특수 팀이 적대적 공격을 시뮬레이션하는 것을 포함합니다.

이러한 팀들은 AI 모델의 견고성, 신뢰성, 보안을 테스트합니다.

예를 들어, 그들은 오해의 소지가 있는 데이터를 입력하여 시스템이 부정확한 예측을 하거나 AI 기반 의사 결정 과정의 약점을 악용하는지 확인할 수 있습니다.

이러한 사전 대응 방식은 악의적인 행위자가 취약점을 악용하기 전에 잠재적인 결함을 식별하고 해결하는 데 도움을 줍니다.

이는 금융, 의료, 자율 시스템과 같은 산업에서 특히 중요합니다. 이러한 분야에서는 작은 오류도 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.

보안 AI 프레임워크(SAIF)

AI가 계속 발전함에 따라, 그에 따른 위협도 증가하고 있습니다.

이러한 도전을 해결하기 위해 Google과 같은 회사들은 적대적 공격으로부터 AI 기술을 보호하고 신뢰성을 보장하기 위한 보안 AI 프레임워크(SAIF)를 개발했습니다.

SAIF 프레임워크는 더 견고한 AI 시스템을 구축하기 위한 최선의 관행, 도구, 프로토콜 세트입니다.

이 프레임워크는 강력한 모델 훈련, 적대적 테스트, 지속적인 모니터링과 같은 영역에 초점을 맞춰 취약점을 해결합니다.

예를 들어, SAIF 규격을 준수하는 시스템은 성능을 속이거나 방해하기 위해 조작된 입력을 더 잘 처리할 수 있습니다.

이러한 프레임워크는 의료 및 자율 주행과 같이 오류의 여지가 거의 없는 고위험 환경에서 특히 유용합니다.

2025년 AI 예측에 따르면, 보안 AI 프레임워크는 표준 관행이 될 것으로 예상됩니다. 이는 위험을 사전에 해결하고 AI 투자가 안전하고 신뢰할 수 있도록 보장하는 데 도움을 줄 것입니다.

제3자 안전 장치가 인기를 끌고 있다

AI 안전은 안전한 시스템을 설계하는 것을 의미합니다. 그러나 여기에는 외부 보호 장치를 추가하는 것도 포함됩니다.

Guardrails AI와 같은 도구들은 AI 워크플로에 직접 안전 검사를 내장할 수 있도록 하여 필수적이 되고 있습니다.

이러한 안전 장치는 AI의 행동을 모니터링하여 출력이 윤리적 및 비즈니스 표준을 충족하는지 확인합니다.

예를 들어, 이들은 편향되거나 부적절한 응답을 식별하고 플래그를 지정하여 AI 개발 팀이 애플리케이션의 신뢰성과 공정성을 유지할 수 있도록 돕습니다.

또한 산업 규제를 준수하고 대규모로 AI를 배포할 때의 위험을 줄이는 데도 도움이 됩니다.

Guardrails AI는 특히 LLM이나 생성형 AI를 사용하는 기업들에게 가치가 있습니다.

예측 불가능성이 도전 과제가 될 수 있는 이러한 기술에서, 제3자 안전 장치를 추가함으로써 기업들은 기술이 더 복잡해져도 AI 시스템을 통제할 수 있습니다.

모델 평가의 중요성이 증가한다

AI 경쟁이 치열해짐에 따라, 철저한 모델 평가는 개발에 필수적이 되고 있습니다.

2025년까지 기업들은 AI 애플리케이션이 안전하고 신뢰할 수 있으며 효과적인지 확인하기 위해 테스트와 평가에 더욱 집중할 것입니다.

모델 평가는 기본적인 기능 검사를 넘어서 다양한 조건에서 시스템을 스트레스 테스트하는 것을 포함합니다. 이는 다음과 같은 요소를 평가합니다:

• - 보이지 않는 데이터에 대한 성능

• - 엣지 케이스 처리

• - 출력을 조작하기 위한 적대적 공격에 대한 견고성

많은 산업에서는 중요한 고위험 시나리오에서 일관되고 정확한 결과를 제공하는 AI 시스템이 필요합니다.

경쟁 압력은 기업들이 이러한 표준을 충족하도록 밀어붙이고 있으며, 강력한 평가는 시장에서 주요 차별화 요소가 되고 있습니다.

제3자 벤치마킹 도구와 인증의 가용성이 증가함에 따라 이러한 트렌드가 더욱 가속화되고 있습니다.

이러한 도구들은 AI 회사들이 자신들의 AI 솔루션의 보안과 효과성을 입증할 수 있도록 합니다. 궁극적으로, 이는 사용자, 이해관계자, 규제 당국과의 신뢰를 구축하는 데 도움을 줄 것입니다.

비즈니스 관점: 주저와 영향 사이의 간극을 메우다

AI 도입은 급증하고 있지만, 주저 없이 진행되지는 않습니다.

잠재력은 분명하지만, 많은 CEO들은 인공지능이 너무 미성숙하거나 고객 대면 역할에 너무 위험하다고 여기며 신중하게 접근하고 있습니다.

일부 기업들은 신뢰성, 구현 비용, 명확한 ROI(투자 수익률) 부족에 대한 우려로 인해 AI에 완전히 투자하기를 주저하고 있습니다.

그러나 이러한 우려는 실제 결과에 의해 종종 상쇄됩니다. 다양한 산업에서의 성공적인 프로젝트들은 AI가 실행 가능하고 변혁적임을 보여줍니다.

기업들이 명확한 목표에 집중하고 효과적으로 계획할 때, AI 앱 개발 비용은 측정 가능한 ROI를 창출하는 투자가 됩니다.

1. AI 구현의 성공 사례

Miquido에서 우리는 다양한 산업과 사용 사례에서 20개 이상의 성공적인 생성형 AI 프로젝트를 구현했습니다.

Huuuge Games를 위해, 우리는 내부 운영을 효율화하기 위해 AI 기반 챗봇을 개발했습니다.

이 챗봇은 반복적인 작업을 자동화하여 팀원들의 업무 부담을 줄이고 전반적인 효율성을 개선했습니다. 이 스마트 어시스턴트는 상당한 시간을 절약하여 팀이 더 높은 가치의 활동에 집중할 수 있도록 했습니다.

Pangea를 위해, 우리는 복잡한 데이터 세트를 처리하기 위해 RAG를 활용한 AI 기반 문서 정보 추출 도구를 구축했습니다.

이 시스템은 비정형 문서에서 주요 정보를 추출하고 조직화하는 작업을 자동화했습니다. 이로 인해 데이터 처리 속도와 정확성이 크게 향상되었습니다.

AI Kickstarter 프레임워크를 사용하면 시간과 비용의 일부로 AI의 혜택을 누릴 수 있습니다.

우리의 모든 생성형 AI 사용 사례는 AI가 어떻게 워크플로를 변혁할 수 있는지에 대한 훌륭한 예시입니다.

우리가 개발한 애플리케이션들은 더 스마트한 의사 결정을 가능하게 하고, 명확한 AI ROI를 제공하며, 측정 가능한 비즈니스 가치를 창출했습니다.

2. 산업 전반의 영향

AI는 단순한 실험을 넘어 측정 가능한 결과를 제공하며 다양한 산업에서 파장을 일으키고 있습니다.

의료 분야에서는 AI 기반 진단 도구가 환자 치료를 혁신하고 있습니다. AI는 의료 이미지, 검사 결과, 환자 기록을 분석하여 오류율을 20-30%나 줄이고 있습니다.

은행 부문에서는 AI 기반 사기 탐지가 금융 손실을 크게 줄이고 있습니다.

실시간으로 의심스러운 거래와 패턴을 식별할 수 있는 알고리즘은 사기 관련 손실을 최대 40%까지 감소시켰습니다. 금융 기관들은 이제 자신들과 고객들을 더 효과적으로 보호할 수 있습니다.

소매업은 AI가 고급 개인화 엔진을 통해 고객 경험을 향상시키는 또 다른 대표적인 예입니다.

이러한 시스템은 쇼핑 행동, 선호도, 트렌드를 분석하여 맞춤형 제품 추천을 제공합니다.

결과는 고객 참여와 매출이 종종 25% 이상 증가하며, AI가 제공하는 개인화된 쇼핑 경험의 가치를 입증합니다.

3. 컨설팅과 기술 간극

더 많은 기업들이 AI를 도입함에 따라, 일부는 비즈니스를 안내하는 데 초점을 맞추고 다른 일부는 기술을 구축하는 데 집중하는 분명한 간극이 생기고 있습니다.

컨설팅 회사들은 전략을 계획하고 AI 솔루션을 구현하는 데 초점을 맞추는 반면, 기술 전문가들은 더 스마트하고 진보된 시스템을 구축하는 데 몰두하고 있습니다.

그러나 많은 비즈니스 리더들은 AI가 자신들의 특정 요구에 어떻게 부합하는지 이해하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

그들은 잠재력은 이해하지만, 실제 사용 사례나 측정 가능한 결과에 대한 명확성이 부족합니다.

이러한 불확실성은 기업들이 어디서 시작해야 할지, 성공을 어떻게 평가해야 할지 모르기 때문에 주저하게 만듭니다.

이 간극을 메우기 위해 기업들은 단순히 도구가 아닌 맞춤형 솔루션이 필요합니다.

명확한 예시, 관련 사례 연구, 산업별 애플리케이션은 AI가 실제 문제를 어떻게 해결하는지 보여줄 수 있습니다.

이를 통해 기술 산업은 기업들이 AI를 자신 있게 도입하고 그 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 돕는 데 기여할 수 있습니다.

4. 기업을 위한 행동 촉구

AI는 지금 준비되어 있습니다. 이것은 이미 오늘날 산업을 변혁하고 있는 성숙하고 접근 가능한 도구입니다.

AI 도입을 지연하는 기업들은 효율성, 의사 결정, 고객 경험을 향상시키기 위해 AI를 활용하는 기업들에 뒤처질 위험이 있습니다.

대규모 구현을 즉시 목표로 삼기보다는, 기업들은 작고 집중된 파일럿 프로젝트로 시작할 수 있습니다.

작은 시작은 저위험 시나리오에서 AI의 잠재력을 테스트하고, 그 영향을 측정하며, 초기 경험에서 배울 수 있게 합니다.

이는 단일 워크플로를 자동화하거나 특정 고객 상호작용을 개선하는 것일 수 있습니다. 작은 단계는 자신감을 키우고 성공적인 솔루션을 확장하기 위한 기반을 제공합니다.

2025년: 실용적인 AI의 해

AI 발전의 빠른 속도를 고려할 때, 2025년은 실용적인 혁신과 산업 전반의 광범위한 도입으로 정의되는 전환점이 될 것입니다.

이 해는 AI 리더와 그 애플리케이션이 실험적인 것으로 여겨지던 것을 넘어 실용적이고 필수적인 도구로 자리 잡는 해가 될 것입니다.

모바일 앱 분야의 주요 AI 트렌드 중 하나는 더 현실적이고 신뢰할 수 있는 시스템의 창출이 될 것입니다.

보안 안전 장치와 평가 프레임워크의 혁신 덕분에, 인공지능은 더 나은 성능을 발휘하고 더

안전하며 예측 가능하게 작동할 것입니다. AI 환경은 더 많은 신뢰를 얻고 중요한 애플리케이션에 더 의존할 수 있게 될 것입니다.

2025년의 또 다른 특징은 멀티모달 기능의 확산입니다.

AI 모델은 더욱 다재다능해져 텍스트, 이미지, 오디오를 사용자 친화적인 경험으로 원활하게 통합할 것입니다.

AI는 더 접근 가능해질 것입니다. 기술 중심 산업을 넘어 일상적인 비즈니스 운영에서도 가치 있는 도구로 확장될 것입니다.

규제 감독도 중심에 설 것입니다. 전 세계 당국들은 AI가 투명하고 윤리적으로 운영되도록 보장하기 위한 AI 거버넌스 프레임워크를 구축하고 있습니다.

책임성에 대한 강조는 사용자와 이해관계자들 사이에서 더 큰 신뢰를 촉진하며, 더 광범위한 도입을 장려할 것입니다.

위의 글은 원문을 해석 및 재가공한 글로, 원문은 아래에서 확인하실 수 있습니다.

https://www.miquido.com/blog/ai-predictions/