2025년 인공지능 트렌드: 기업들이 대비해야 할 전략과 방향성

1. 요약

• 2025년은 인공지능(AI) 기술의 혁신이 가속화되면서, 산업 내 경쟁력 확보를 위한 AI의 중요성이 더욱 부각될 것으로 예상됩니다. 특히, 각 산업에서 요구되는 특화된 분석 모델의 활용이 광범위하게 이루어질 것이며, 이는 기업들이 데이터 분석과 예측을 통해 시장의 변화에 빠르게 대응할 수 있는 기회를 제공할 것입니다. 제조업, 의료, 금융 분야는 이러한 변화의 중심에 서 있으며, 각 산업에 맞춤형 솔루션의 개발과 도입이 진행될 것입니다.

• AI 기술의 발전은 클라우드 컴퓨팅과 상호작용하며, 기업들은 데이터 처리의 효율성을 높이는 동시에 필요한 자원을 유연하게 활용할 수 있게 됩니다. 이러한 환경에서 AI 모델의 신속한 배포와 실시간 데이터 분석이 가능해지는 등, 기업들은 경쟁력 강화를 위한 다양한 기회를 누릴 수 있게 됩니다.

• 더불어, 인공지능 기술의 발전과 함께 규제 문제 및 환경적 지속 가능성 또한 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. AI의 불법적인 데이터 사용 및 허위 정보 생성 등의 문제는 사회적 신뢰를 저하시킬 수 있으며, 이러한 문제를 해결하기 위한 윤리적 기준의 수립이 기업의 필수 과제가 될 것입니다. 또한, AI 기술이 탄소 배출에 미치는 영향은 무시할 수 없으므로, AI를 환경 친화적으로 개발하고 운영하는 것도 필수적입니다.

• 따라서 2025년에는 기업들이 AI 기술을 도입하면서 발생하는 문제를 인식하고, 전반적인 AI 도입 전략을 수립하는 것이 중요시될 것입니다. 특히, 데이터 보호와 질적 관리 방안에 대한 고민이 필요하며, 효과적인 생성형 AI 도입을 통해 기업의 변화에 적응할 수 있는 기반을 마련할 수 있을 것입니다.

2. AI 기술 발전의 현황과 이슈

• 2-1. 2025년 AI 기술의 발전 방향

• 2025년에는 인공지능(AI) 기술의 발전이 더욱 가속화될 것으로 보입니다. 특히, 산업별 특화된 분석 모델의 활용이 증가할 것으로 예상됩니다. 기업들은 AI를 통해 더욱 정교한 데이터 분석과 예측을 수행하고, 이를 기반으로 시장의 변화에 신속하게 대응할 수 있는 능력을 갖추게 될 것입니다. 이러한 발전은 특히 제조업, 의료, 금융 분야에서 두드러지며, 각 산업에 맞춤형 솔루션이 등장할 것입니다.

• 또한, AI 기술의 발전은 클라우드 컴퓨팅의 확산과도 깊은 관련이 있습니다. 클라우드 기반 AI 솔루션은 데이터 처리의 효율성을 높이고, 기업들이 필요한 자원을 유연하게 활용할 수 있게 합니다. 이러한 환경 아래에서 기업들은 AI 모델을 신속하게 배포하고, 실시간 데이터 분석이 가능해지는 등 많은 혜택을 누리게 될 것입니다.

• 2-2. 특화된 분석 모델의 중요성

• 특화된 분석 모델은 특정 산업이나 분야의 요구에 맞춰 설계된 AI 시스템을 의미합니다. 2025년에는 이러한 모델들이 기업의 경쟁력을 좌우하는 중요한 요소로 자리매김할 것입니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 환자의 데이터를 분석해 맞춤형 치료법을 제공하는 AI 솔루션이 개발되며, 이는 생명과 직결될 정도로 중요한 이슈입니다.

• 그 외에도, 제조업체들은 생산라인에서 발생하는 데이터를 실시간으로 분석해 고장 예측 및 예방 유지 보수를 수행할 수 있는 AI 모델을 활용하게 됩니다. 이러한 특화된 솔루션의 활용은 기업이 시장에서의 리더십을 확보하는 데 기여할 것입니다.

• 2-3. AI 규제와 환경적 지속 가능성

• AI 기술의 발전과 함께 규제 문제와 환경적 지속 가능성도 중요한 이슈로 대두되고 있습니다. AI의 사용이 확산됨에 따라 불법적인 데이터 사용, 허위 정보 생성 등의 문제가 발생할 수 있습니다. 이는 사회적 신뢰를 떨어뜨리고, 민주주의에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 기업들은 AI 사용의 윤리적 기준을 세우고, 이를 준수하는 것이 중요합니다.

• 또한, AI 기술이 탄소 배출에 미치는 영향도 무시할 수 없습니다. 에너지를 많이 소비하는 AI 모델들은 지속 가능한 에너지 사용을 촉진하는 한편, 에너지 효율이 높은 모델을 개발해야 한다는 필요성도 커지고 있습니다. 기업들은 이러한 규제를 준수하여 지속 가능한 성장을 추구해야 할 것입니다. 이러한 관점에서 기업들이 AI 기술을 환경 친화적으로 개발하고 운영하는 것이 필수적이라 할 수 있습니다.

3. 기업의 생성형 AI 도입 현황

• 3-1. 기업의 생성형 AI 도입 검토 상황

• 2025년 현재 90% 이상의 기업이 생성형 AI의 도입을 검토하거나 이미 적용을 검증하고 있습니다. 이는 초고속 데이터 분석과 개인 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 경쟁력을 강화하려는 목적에서 비롯됩니다. 그 중 상당수는 '어디에 우선 적용해야 할지', 또한 '어떤 솔루션과 인프라를 갖추어야 최적의 아키텍처를 구성할 수 있는지'에 대한 고민을 하고 있습니다. 실제로 2023년 국내 AI 도입 및 활용 현황에 따르면, 단 23.8%의 기업이 AI를 실제 업무에 활용하고 있으며, 17.3%는 도입을 위한 파일럿 프로그램을 진행 중입니다. 이는 생성형 AI 도입이 아직 초기 단계에 위치하고 있음을 의미합니다.

• 3-2. 우선 적용 분야의 결정 기준

• 기업들이 생성형 AI를 도입함에 있어 우선 적용해야 할 분야를 결정하는 기준은 상당히 중요합니다. 우선, 사용자의 수가 많은 분야와 적용이 쉬운 Use Case를 고려해야 합니다. 예를 들어 고객 서비스 부문의 경우, FAQ 대응 및 제품 추천과 같이 즉각적인 효과를 가져오는 영역으로 시작하는 것이 좋습니다. 그리고 일을 자동화할 수 있는 영역을 정교하게 분석하여, 고객의 응답 요구가 많은 경우 이를 AI가 대신할 수 있도록 구조를 설계하는 것이 해법이 될 것입니다. 이는 곧 기업의 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 기회가 될 것입니다.

• 3-3. 최적의 인프라 구성

• AI 기반 솔루션의 도입을 위해서는 최적의 인프라 구성이 필요합니다. 기업은 하나 또는 두 개의 Use Case를 먼저 검토하고, PoC(Proof of Concept)를 진행해야 합니다. 이 과정에서 필요에 맞는 서비스를 제공할 수 있는 플랫폼을 선택해야 하며, 예를 들어 삼성SDS의 FabriX와 같은 솔루션은 공통 지원을 통해 다양한 Use Case를 효율적으로 관리할 수 있습니다. 데이터 처리 및 모델 학습을 위한 On-Premise 클라우드 환경, ERP 시스템과의 통합을 위한 최적화된 LLM 서버 구성 등 다양한 요소를 고려하여 인프라를 설계해야 합니다. 이는 AI 기술의 확산이 진행됨에 따라 기업이 수백 개의 Use Case에 대해 유연하게 대응할 수 있는 기반이 될 것입니다.

4. 산업별 AI 적용 사례와 트렌드 전망

• 4-1. 산업계의 생성형 AI 적용 사례

• 최근 산업계에서는 생성형 AI의 도입이 급속히 진행되고 있으며, 이로 인해 기업들은 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 경험하고 있습니다. 특히, 의료 분야에서의 AI 기술 적용이 두드러집니다. AI는 수술실에서 외과의사 보조 역할을 해주며, 기존 데이터와 실시간 환자 정보를 결합하여 정밀하고 맞춤형 수술을 지원합니다. 이러한 변화는 저소득 국가에서도 주요 수술 격차를 줄일 수 있는 기회를 제공합니다.

• 금융 부문에서도 AI의 활용이 활발해지며, 리스크 관리와 고객 응대 서비스 혁신에 기여하고 있습니다. 예를 들어, AI 기반의 챗봇은 고객 문의에 대해 신속하고 정확한 답변을 제공함으로써 고객 만족도를 높이는 데 기여하고 있습니다. 이와 함께, AI는 대규모 데이터를 기반으로 한 정교한 분석으로 금융 사기를 탐지하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

• 제조업계 역시 생성형 AI의 도입을 통해 생산 프로세스의 최적화와 효율성을 극대화하고 있습니다. AI 기반 시스템은 설계에서부터 생산, 품질 관리에 이르는 전 과정에 걸쳐 데이터를 수집하고 분석하여, 공정의 자동화를 강화하며 인력을 더 효율적으로 배치할 수 있도록 지원합니다. 특히, 생성형 AI는 디지털 트윈 기술과 결합되어 공장 운영의 최적화를 이루고 있습니다.

• 4-2. 2024년 AI 트렌드 요약

• 2024년에는 AI 기술의 진화가 가속화되며, 특히 맞춤형 솔루션과 오픈소스 모델의 중요성이 부각될 것으로 예상됩니다. 기업들은 더 이상 단일한 AI 모델에 의존하지 않고, 각 비즈니스 환경에 맞춰 수십 개의 맞춤형 AI 솔루션을 개발하게 됩니다. 이를 통해 데이터 소스와 AI 모델 간의 연계를 강화하여 보다 정교한 응답을 생성할 수 있습니다.

• AI는 기업의 테크놀로지 스택에서 점점 더 중요한 역할을 담당하고 있으며, 데이터센터 내에서 AI 워크로드를 처리하기 위한 네트워킹 효율성이 강조될 것입니다. 특히 GPU 기반 시스템의 사용이 확대되면서 대규모 AI 애플리케이션을 신속히 배포하기 위한 인프라가 필수적이 될 것입니다. 이러한 변화는 기업이 데이터를 활용하여 경쟁력을 갖출 수 있는 새로운 장을 열게 됩니다.

• 다양한 산업에서 멀티모달 AI 모델이 등장할 것이며, 이는 텍스트, 이미지, 음성을 융합하여 사용자가 보다 맥락에 맞는 정보를 제공받을 수 있도록 해줄 것입니다. 기업들은 이를 통해 고객 요구를 선도적으로 파악하고, 혁신적인 사용자 경험을 창출할 것으로 기대됩니다.

• 4-3. AI 기술의 혁신과 기업의 적응 전략

• AI 기술의 발전이 산업 전반에 걸쳐 혁신을 촉진하는 가운데, 기업들은 이러한 변화에 적절히 대응하기 위한 전략을 모색해야 합니다. 특히, 데이터 보호와 개인정보 보호의 중요성이 대두되는 가운데 AI 시스템에서의 투명성과 해석 가능성을 확보하는 것은 필수적입니다. 기업들은 이를 위해 AI 시스템의 디자인 단계에서부터 보안적인 요소를 통합하여야 합니다.

• AI를 통한 효율화의 이점을 최대한 활용하기 위해 기업은 전문 인력을 양성하고 기존 인프라를 고도화하는 데 주력해야 합니다. 또한, AI 시스템을 운영하기 위한 클라우드 기반 플랫폼의 도입을 고려하여 데이터 접근성을 높이고, 데이터 분석 역량을 강화할 필요가 있습니다. 이렇게 함으로써 기업은 AI 시대에 발맞춘 비즈니스 모델을 구축하여 경쟁우위를 확보할 수 있을 것입니다.

• 마지막으로, 산업별 맞춤형 AI 모델을 개발하여 특정 비즈니스 문제를 해결하는 데 집중해야 합니다. 이는 고객의 요구를 충족시키고, 새로운 시장 기회를 창출하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

5. 성공적인 AI 도입을 위한 해결책 제안

• 5-1. 효과적인 AI 도입 전략

• 생성형 AI의 성공적인 도입을 위해서는 먼저 명확한 목표와 전략이 필요합니다. 기업들은 AI 도입의 목적을 분명히 설정하고, 그에 맞춰 구체적인 사용 사례를 발굴해야 합니다. 예를 들어, 고객 서비스를 자동화하기 위해 챗봇을 도입하거나, 내부 문서 검색 기능을 강화하기 위해 지식 관리 시스템(KMS)과 통합된 AI를 사용하는 것이 그 예입니다. 이러한 전략적 목표를 수립하는 과정에서, 다양한 이해관계자와의 협업이 필수적이며, 이를 통해 기업의 전반적인 AI 친화적인 문화가 조성됩니다.

• 또한, 삼성SDS의 연구에 따르면, 실제 업무에 AI를 활용하고 있는 기업의 비율이 23.8%에 달하며, 이는 기업들이 AI 도입을 적극 검토하고 있음을 보여줍니다. 성공적인 도입을 위해서는 각 산업에 적합한 Use Case를 분석하고, 이를 바탕으로 단계적으로 AI 도입을 진행하는 것이 중요합니다.

• 5-2. 데이터 보호 방안

• AI 시스템이 효과적으로 작동하기 위해서는 고품질 데이터가 필수적입니다. 하지만, 많은 기업들이 데이터의 질이나 보안에 대해 충분히 고려하지 않고 AI 도입을 진행하는 경우가 많습니다. 이는 불량 데이터의 확산뿐만 아니라 데이터 유출과 같은 심각한 보안 문제를 초래할 수 있습니다.

• 삼성SDS의 보고서에 따르면, 기업들은 민감한 정보를 AI 모델에 전송하는 것을 매우 우려하고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 민감 데이터에 대한 필터링 및 암호화 같은 보안 기술을 도입해야 합니다. 아울러, 자체적으로 LLM을 구축하거나 상용 LLM 사용 시 기업의 데이터가 저장되지 않도록 하는 협약을 통해 보안을 강화할 수 있습니다. 또한, 온프레미스 환경이나 프라이빗 클라우드에서 AI를 운영함으로써 보안 수준을 한층 더 높일 수 있습니다.

• 5-3. 장기적 AI 발전 방향성

• AI 기술은 지속적으로 발전하고 있으며, 기업들은 이에 맞추어 장기적인 비전을 수립해야 합니다. AI의 발전 방향성을 고려할 때, 한 가지 중요한 점은 AI 기술이 점차 모든 비즈니스 프로세스에 통합된다는 것입니다. 이는 단순히 자동화를 넘어, 데이터 기반 의사결정, 고객 맞춤형 경험 제공 등 다양한 형태로 나타날 것입니다.

• 예를 들어, 2025년에는 대규모 언어 모델(LLM)이 상품화되면서 기업들이 이를 기반으로 하는 전문가 서비스를 적극 개발할 것으로 예상됩니다. 더 나아가, 'FabriX'와 같은 플랫폼을 통해 다양한 산업의 필요에 맞춘 AI 솔루션을 신속하게 구축할 수 있는 환경이 조성됩니다. 궁극적으로 기업들은 AI 혁신을 통해 경쟁력을 높이고, 변화하는 시장 요구에 유연하게 대응할 수 있어야 합니다.

결론

• 2025년의 AI 기술 진화는 각 산업 분야에 걸쳐 새로운 기회 뿐만 아니라 도전과제 또한 제시합니다. 기업들이 AI 도입을 위해 설정해야 할 전략은 명확하게 산업에 적합한 방향과 우선 적용 분야를 이해하는 것에서 시작해야 합니다. AI 솔루션의 성공적인 도입은 데이터 보호를 최우선시하며, 높은 데이터 품질과 보안성을 유지하는 것이 필수적입니다.

• 제안된 방안들은 기업들이 AI의 급속한 변화에 발맞춰 성공적으로 적응할 수 있도록 도와줄 것입니다. 더욱이, AI 기술의 지속적 발전을 반영하여 인프라, 인재 양성, 그리고 데이터 기반 의사결정의 체계를 강화하는 것이 중요합니다. 이러한 전략적 접근은 기업들이 AI 시대에 경쟁력을 유지하고, 새로운 시장 기회를 창출할 수 있는 효과적인 방법이 될 것입니다.

• 한편, 앞으로 AI 기술의 범위와 활용은 넓어질 것이며, 이는 기업들이 고객의 요구를 사전에 파악하고 혁신적인 사용자 경험을 제공하는 데 중점적으로 작용할 것입니다. 궁극적으로, 2025년에는 AI 혁신이 기업의 성공을 좌우하는 중요한 요소로 자리 잡게 될 것입니다.

용어집

• 특화된 분석 모델 [AI 기술]: 특정 산업이나 분야의 요구에 맞춰 설계된 AI 시스템으로, 기업의 경쟁력을 좌우하는 중요한 요소입니다.

• 클라우드 컴퓨팅 [기술]: 서버와 저장소를 인터넷을 통해 제공하는 서비스로, 기업들이 데이터 처리의 효율성을 높이고 필요한 자원을 유연하게 활용할 수 있게 합니다.

• 생성형 AI [AI 기술]: 기존 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI 시스템으로, 고객 맞춤형 서비스 제공 및 초고속 데이터 분석에 활용됩니다.

• LLM(대규모 언어 모델) [AI 기술]: 자연어 처리에서 사용되는 대규모 AI 모델로, 인공지능이 문맥을 이해하고 언어를 생성하는 데 필수적인 기술입니다.

• Use Case [개념]: 특정 시스템이나 기술이 실제로 어떻게 사용될 수 있는지를 설명하는 사례로, AI 도입 검토 시 중요한 결정 기준이 됩니다.

• PoC(Proof of Concept) [개념]: 개념 증명 또는 실현 가능성을 검토하기 위한 초기 단계의 프로젝트로, AI 솔루션 도입 전 필수적인 과정입니다.

• KMS(지식 관리 시스템) [기술]: 조직의 지식을 수집, 저장, 공유하는 시스템으로, AI와 통합되어 내부 문서 검색 기능을 향상시킬 수 있습니다.

• 디지털 트윈 기술 [기술]: 실제 물리적 객체의 디지털 복제본으로, 이를 통해 시간과 비용을 절감하며 제조업의 공정 최적화를 지원합니다.

출처 문서

• SAS, 2025년 인공지능 트렌드 전망 발표 - 도시미래신문http://press.ufnews.co.kr/newsRead.php?no=1001596
• 생성형 AI 시대와 기업의 준비 2편 | 인사이트리포트 | 삼성SDShttps://www.samsungsds.com/kr/insights/enterprise-readiness-for-generative-ai-part2.html
• 17개 산업별 2024년 AI 전망 - NVIDIA Blog Koreahttps://blogs.nvidia.co.kr/blog/2024-ai-predictions/