기업 현장에서 생성형 AI에 대한 기대


CIO 코리아에서 2025년 8월 29일에 발행된 기사 “생성형 AI, 환멸의 골짜기로 추락하다”의 주요 내용을 정리한 것입니다. 기업 현장에서 생성형 AI에 대한 기대가 어떻게 변화하고 있고, 향후 어떤 방향으로 나아갈 수 있는지를 핵심적으로 다루고 있습니다. 

1. ‘환멸의 골짜기’에 빠진 생성형 AI

  • 생성형 AI에 대한 기업들의 기대감은 이미 정점을 지났으며, 현재는 Gartner 하이프 사이클의 “환멸의 골짜기” 단계에 깊숙이 들어가 있다는 분석입니다.

  • 이 흐름을 벗어나려면 더 신뢰할 수 있는 결과와 실질적 활용 사례가 필요합니다.

2. 기대 하락 요인

  • 신뢰성과 견고함 부족: 생성형 AI는 ‘환각’, 즉 사실과 다른 결과를 생성하는 문제가 빈번합니다. 이런 불안정성을 감내하기 어려워 실제 활용이 저조합니다.

  • 과대광고와 현실의 괴리: “데이터만 넣으면 마법처럼 다 해결된다”는 식의 홍보는 현실과 동떨어져 있으며, 결과에 대한 검증이 부족하다는 지적도 큽니다.

  • 비용과 에너지 부담: 복잡한 생성형 AI 모델을 운용하는 데 드는 비용과 에너지 소비가 상당하며, 이를 정당화할 수 있는 효과적인 활용이 필수적입니다.

3. 에이전트형 AI에 대한 불신 증가

  • AI 에이전트 기술에 대한 기대 역시 높았지만, 조만간 생성형 AI처럼 환멸 단계로 진입할 가능성이 큽니다.

  • 신뢰할 수 없는 것을 자동화할 수는 없으며, 많은 AI 에이전트가 LLM 기반으로 구축되어 안정성과 신뢰 문제를 공유하기 때문입니다.

  • Lucidworks의 보고서에 따르면, 전자상거래 기업 중 에이전트형 AI를 부분적이라도 도입한 곳은 고작 6%, 그리고 3분의 2 이상은 효과적인 인프라도 갖추지 못한 상태입니다.

4. 대안으로 떠오른 ‘복합 AI (Composite AI)’

  • 다양한 AI 기법(예: 컴퓨터 비전, 머신러닝, 에이전트)을 조합해 활용하는 복합 AI는, 단일 기술의 한계를 보완하며 주목받는 기술로 평가됩니다.

  • Gartner는 복합 AI를 혁신 촉발 단계에 놓인 유망 기술로 지목했습니다.

5. 잠재력은 여전히 크다

  • 평가 프레임워크 강화를 통해 성능을 점검하고, 지속적인 개선과 데이터를 통한 제어가 가능해질 경우 생성형 AI는 강력한 효율성을 제공할 수 있다는 전망도 있습니다.

  • Planview 최고 데이터 과학자는 “100개의 프로젝트 중 단 한 개만 성공해도 장기적으로는 충분한 투자 가치가 있다”고 말하며 빠른 실패(fail fast) 문화의 중요성을 강조했습니다.

기업 현장에서의 생성형 AI 도입은 초기 기대감에서 전환점에 접어든 모습입니다. 기술의 신뢰성과 실제 성과 확보가 핵심 과제이며, 복합 AI 모델을 통한 보완적인 활용과 강력한 검증 체계 마련이 앞으로의 성장 열쇠로 보입니다.



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