엔터프라이즈 AI란 무엇인가요?

대기업에서 AI 구현을 담당하는 팀의 가장 큰 도전 과제는 AI의 추론과 결과물을 사람들이 매일 신뢰하고 활용하는 워크플로의 일부로 만드는 것입니다. 그래야만 AI가 관련성 높은 인사이트를 제공하고, 더 나은 커뮤니케이션을 생성하고, 에이전틱 운영의 일부로서 의사 결정을 내릴 수 있기 때문이죠. 이러한 목표를 달성할 수 있도록 진화 중인 엔터프라이즈 AI 접근 방식을 살펴보겠습니다.

엔터프라이즈 AI란 무엇인가요?

엔터프라이즈 AI는 생성형 인공지능 및 관련 기술을 복잡한 비즈니스 워크로드에 적용하는 접근 방식입니다. 재무나 공급망 같은 운영 영역 또는 헬스케어, 리테일, 제조, 금융 같은 특정 산업의 언어와 비즈니스 논리를 이해하도록 대규모 언어 모델(LLM)을 선택하고 미세 조정하는 것부터 시작하는 경우가 많습니다. 다음으로 엔터프라이즈 AI 시스템은 기업의 고유 데이터로 모델을 보강하고, 결과물을 즉시 가치를 더할 수 있는 일상 운영에 자연스럽게 통합합니다. 예를 들어 AI 에이전트가 백그라운드에서 데이터를 스캔하고, 사기 및 규제 준수 여부를 확인하고, 이상 징후가 있으면 직원에게 알리는 효율적인 송장 관리 워크플로를 구현할 수 있습니다.

AI 모델이 기업의 데이터 저장소와 문서에 익숙해질수록 더 심층적인 인사이트를 제공하고, 마케팅 자료 개인화, 영업 담당자의 반복 업무 경감, 커뮤니케이션 개선, 코딩, 버그 감지, 수정, 문서화 같은 앱 개발, IT 운영 지원 등의 작업을 더 안정적으로 자동화할 수 있습니다.

기반 모델들의 미묘한 언어적, 문서적, 시각적 단서를 이해하는 능력과 방대한 다양한 데이터를 바탕으로 추론하는 능력이 지속적으로 향상됨에 따라 AI 도입의 필요성은 더욱 커지고 있습니다.

이와 비슷한 속도로 생성형 AI 시스템의 적절한 결과물 생성 능력도 향상되고 있습니다. 결과물의 예시로는 텍스트, 그래픽, 비디오, 컴퓨터 코드, SQL 쿼리 등이 있습니다. 이를 달성하기 위해 엔터프라이즈 AI 시스템은 공유 시맨틱, 내장형 데이터 거버넌스, 운영 시스템과의 직접 통합을 바탕으로 AI 모델을 기업 데이터가 이미 저장된 위치로 이동시키는 방향으로 발전하고 있습니다. 이러한 방식을 통해 AI 시스템은 미션 크리티컬 워크로드를 지원하는 인프라, 즉 강력한 처리 성능, 액세스 제어, 데이터 보안, 백업, 복구 시스템을 그대로 활용할 수 있습니다.

엔터프라이즈 AI를 도입하는 인기 있는 경로는 비즈니스 애플리케이션입니다. 선도적인 공급업체들이 기존 워크플로에 AI가 내장된 모듈을 도입하고 있기 때문입니다. 또 다른 일반적인 옵션은 AI 데이터 플랫폼을 사용하는 것입니다. AI 모델을 기업 데이터, 컴퓨팅 리소스와 결합하여 개발자가 AI 에이전트와 애플리케이션을 빠르게 구축, 테스트, 배포할 수 있습니다.

결국 엔터프라이즈 AI 이니셔티브의 성공은 더 신뢰할 수 있는 추론 및 인사이트를 위해 잘 확립되고 거버넌스가 적용된 데이터 흐름과 AI 모델을 통합하는 데 달려 있다고 볼 수 있습니다.

핵심 요점

• 엔터프라이즈 AI는 머신러닝 및 생성형 AI 기능을 활용하여 비즈니스 문제를 해결합니다.
• 엔터프라이즈 AI는 기업 데이터 흐름, 데이터 거버넌스 시스템과 통합되어 특정 기업에 적합한 결과물을 제공한다는 점에서 소비자용 AI와 다릅니다.
• 엔터프라이즈 AI 시스템은 고가용성 아키텍처에 의존하고, 멀티클라우드 환경에 구현되는 경우가 많습니다.
• 기업 고객용 AI의 잠재력은 미션 크리티컬 비즈니스 운영을 지원하도록 설계된 모델 개발업체, AI 통합업체, 하이퍼스케일 클라우드 플랫폼으로 구성된 지속적으로 성장하는 생태계를 탄생시켰습니다.

엔터프라이즈 AI 알아보기

엔터프라이즈 AI는 단순히 대기업이 AI를 사용하는 것 이상의 개념입니다. AI 모델과 AI 에이전트가 거버넌스가 적용된 기업 데이터를 바탕으로 추론하는 프로세스입니다. AI 시스템은 이러한 방식으로 비즈니스 운영에 이미 사용되고 있는 비즈니스 정의와 운영 시맨틱을 공유하고, 일상 워크플로에 내장될 수 있습니다.

AI의 의사 결정과 결과물의 유용성을 인정받으려면 신뢰받을 수 있어야만 합니다. 소비자용, 또는 실험용 AI와 달리 엔터프라이즈 AI는 안전하고, 설명 가능하고, 확장 가능하도록 구축되므로 그 인텔리전스가 일상적인 비즈니스 성과에서 신뢰할 수 있는 요소가 될 수 있습니다.

선도적인 엔터프라이즈 AI 시스템은 재무 보고, 규제 준수, 핵심 운영에 사용되는 동일한 데이터 거버넌스 기반의 신뢰를 이어받아 이러한 신뢰를 확보할 수 있습니다. 일반적인 소비자용 AI 시스템과 달리 엔터프라이즈 AI는 특정 비즈니스의 언어를 이해하므로 맥락 인식 능력이 더 뛰어납니다. 또한 기존 운영을 정의하는 논리에 기반합니다. 이러한 AI 시스템은 의사 결정이 이루어지는 비즈니스 애플리케이션 내의 기존 워크플로에 맞게 조정되는 경우가 많습니다. 이를 통해 LLM은 명확한 운영 범위를 갖고, 실시간 미션 크리티컬 운영에서 수동적인 조언자에서 능동적인 참여자로 전환할 수 있습니다.

엔터프라이즈 AI가 중요한 이유는 무엇인가요?

엔터프라이즈 AI 시스템은 비즈니스 워크플로에 내장된 지능형 에이전트를 어디서나 활용할 수 있도록 만들어 주는 잠재력이 있으므로 중요합니다. AI 시스템은 자연어 쿼리를 통해 데이터 분석에 더 쉽게 접근할 수 있는 조언자 역할을 수행할 수 있고, 비즈니스 프로세스를 자체적으로 실행하고, 검증하고, 관리할 수도 있습니다. 점점 더 많은 AI 시스템이 핵심 비즈니스의 신뢰할 수 있는 데이터 프로세스를 이어받으면서 시스템 간 협업을 통해 작업을 수행할 수 있게 되고 있습니다.

이러한 추세의 결과는 자동화 공장, 자율주행차, 점점 더 유능하고 개인화되는 고객 서비스 챗봇 등에서 확인할 수 있습니다. 엔터프라이즈 AI 시스템은 다양한 산업의 이면에서 더 우수하고, 빠르고, 전략적인 의사 결정을 지원하고, 비즈니스 워크플로의 효율성을 높이고 있습니다.

7가지 엔터프라이즈 AI 사용 사례 및 이점

엔터프라이즈 AI 시스템은 많은 기업의 핵심 비즈니스 시스템에서 필수적인 부분이 되었습니다. 아래의 사용 사례에서 확인할 수 있듯이 AI는 이러한 미션 크리티컬 워크플로 및 기타 워크플로에서 전략적 계획과 일상적인 의사 결정을 지원합니다.

1. 애플리케이션 개발: LLM은 코드 초안 작성, 코드 검토, 문서화 자동화, 소프트웨어 개발, 테스트 과정에서 수행되는 기타 일상적인 IT 운영 관리를 통해 개발팀을 지원합니다.

2. 비즈니스 운영: 엔터프라이즈 AI는 재무 보고, 사기 감지, 전략적 의사 결정에 정보를 제공하는 신뢰할 수 있는 기업 데이터 흐름에 포함될 수 있는 수준으로 발전했습니다. 이러한 시스템의 컴퓨팅 성능과 데이터 거버넌스를 이어받아 엔터프라이즈 AI 시스템은 HR, 물류, 제조, 헬스케어, 기타 여러 분야의 백오피스 운영에서 신뢰할 수 있는 파트너로 자리잡았습니다.

3. 콘텐츠 제작: 보험, 공급망, 금융 등 다양한 산업의 기업은 AI 어시스턴트를 활용해 일반 문서를 조사하고 초안을 작성함으로써 다양한 콘텐츠의 제작 속도를 높이고 있습니다. 승인 완료된 문서는 여러 언어로 번역할 수 있습니다.

4. 고객 운영: 기업 데이터, 문서 저장소와 연결하면 자동화된 고객 서비스 상호작용을 통해 더욱 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 고객 감정을 이해하고, 고객의 구매 내역을 검토하고, 과거 상호작용을 최신 상태로 파악하고, 고객의 모국어 또는 방언으로 대화할 수 있습니다.

5. 마케팅: 기업은 구매자 프로필과 구매 이력에 액세스할 수 있는 AI 에이전트를 사용해 대규모로 타기팅된 홍보 및 고객 육성 활동을 수행할 수 있습니다. 에이전트는 특정 고객에게 매력적으로 다가가도록 설계된 관련성 높고 매력적인 제안 문구를 몇 초 만에 생성할 수 있습니다.

6. 영업: AI 기반 가상 영업 담당자는 잠재 고객의 비즈니스 거래를 친근하고 세심하게 안내할 수 있습니다. 장기 영업 주기와 영업 잠재 고객 발굴을 위한 개인화된 메시지도 생성할 수 있습니다.

7. 전략, 재무: AI 모델은 전략, 재무 보고에 사용되는 방대하고 신뢰할 수 있는 데이터 세트에 액세스할 수 있고 자연어 상호작용의 일부로 쿼리할 수 있으므로 비즈니스 성과와 경쟁사 실적을 모니터링하고 실시간으로 제안을 제공하는 분석 시스템의 핵심 요소가 되었습니다.

엔터프라이즈 AI를 구현하는 4가지 단계

엔터프라이즈 AI가 효과적으로 작동하려면 모델이 기업의 비즈니스 논리와 시맨틱을 이해하고, 신뢰할 수 있는 데이터, 문서 저장소에 액세스할 수 있도록 만들어 주는 것이 좋습니다. 자체 시스템을 구축할 때 고려해야 할 단계는 다음과 같습니다.

1. 비전을 정의하고 사용 사례 파악하기

현재의 프로세스, 나아가 단순한 프로세스 자동화까지 두루 살펴보고 AI가 개입해 효율성을 높일 수 있는 영역을 찾아보세요. AI로 문서 처리 또는 고객 서비스 과정에서 바쁜 담당자의 직접 개입을 없앨 수 있을까요? 이러한 사용 사례는 실현 가능하고 투자 수익을 낼 가능성이 높아야 합니다.

2. 데이터 기반 활용하기

AI 결과는 입력 데이터에 따라 달라지므로 AI 시스템이 액세스하는 데이터는 정확하고, 완전하고, 강력한 파이프라인을 통해 접근 가능해야 합니다. 이를 위한 가장 좋은 방법은 AI 시스템이 재무 및 기타 운영에 사용되는 다른 미션 크리티컬 시스템에서 사용하는 신뢰할 수 있는 데이터 거버넌스 및 보안 시스템을 이어받도록 하는 것입니다.

3. 파일럿 모델 평가하기

정확도, 지연 시간 등의 핵심 성과 지표를 기준으로 파일럿을 엄격하게 테스트하고, 현업 담당자에게 AI 시스템이 어느 정도의 유용성을 제공하는지 평가해 보세요.

4. 시스템 확장 및 제도화하기

파일럿이 성공하면 기업 전반에서 확장하고 복제할 수 있는 영역을 파악하세요. 기술적 과제를 극복한 후 장기적인 성공 여부는 AI가 기존 업무 흐름에 자연스럽게 통합될 수 있는지 여부에 달려 있는 경우가 많습니다.

기업이 현재 엔터프라이즈 AI를 사용하는 방법

엔터프라이즈 AI 시스템은 기업이 생성형 AI를 자사의 비즈니스 운영에 도입할 수 있는 다양한 옵션을 제공합니다.

엔터프라이즈 애플리케이션에 내장된 AI는 리더가 일선 직원부터 최고 경영진에 이르는 다양한 이해관계자에게 생성형 AI가 비즈니스 운영을 어떻게 개선할 수 있는지 보여줄 수 있는 위험도가 낮은 방법이 될 수 있습니다. Oracle, SAP, Workday 등의 엔터프라이즈 애플리케이션 공급업체는 ERP, CRM, HCM 같은 비즈니스 시스템 내에서 AI 생성 인사이트와 워크플로를 제공합니다. 주요 공급업체 파트너에게 연락하는 것은 엔터프라이즈 AI를 향한 훌륭한 첫걸음입니다.

다양한 비즈니스 데이터로 생성형 AI 모델을 보강하는 것은 경쟁력 있는 차별화 요소입니다. 최고 데이터 책임자의 주요 목표는 데이터 전략과 거버넌스 구조를 AI 데이터 활용에 맞추는 것입니다. 다음으로 기업은 오픈 소스, 독점 LLM 중에서 요구 사항에 적합한 크기와 정교함을 갖춘 모델을 선택할 수 있습니다. AI 시스템은 데이터 세트가 크고 다양할수록 더 나은 결과물을 생성하므로 데이터 레이크의 유연성과 데이터 웨어하우스의 성능, 데이터 관리 기능을 결합한 데이터 레이크하우스 아키텍처를 중심으로 AI 데이터 전략을 구축하는 경우가 많습니다.

기업은 데이터 거버넌스, 보고, 비즈니스 로직이 이미 갖춰진 상태에서 데이터가 있는 위치로 AI를 가져오는 AI 데이터 플랫폼을 선택할 수도 있습니다. 관련 시스템은 검색 증강 생성, 벡터 데이터베이스를 사용해 안전하고 거버넌스가 적용된 데이터로 결과물을 보강하는 간편하고 안전한 방법을 제공할 수 있습니다.

여러 클라우드 공급업체의 AI 서비스를 확대하여 사용하는 것도 인기 있는 옵션입니다. 클라우드 공급업체는 이미 오랫동안 이상 탐지, 컴퓨터 비전 등의 운영을 위한 AI, 머신러닝 모델을 제공해 왔습니다. 개발자는 이러한 AI 서비스를 활용해 애플리케이션 개발 속도를 늦추지 않으면서도 앱에 머신러닝을 추가할 수 있고, 더 정확하고 관련성 높은 결과를 얻도록 모델을 학습할 수 있는 경우가 많습니다.

클라우드 공급업체가 강점을 보이는 또 다른 영역은 인프라입니다. 딥 러닝은 대부분의 기업이 지금까지 운영한 시스템 중 컴퓨팅 리소스를 가장 많이 소모하는 영역입니다. 따라서 기업들은 생성형 AI의 훈련 및 제공에 필요한 GPU를 갖춘 클라우드 인프라를 이용합니다. 또한 클라우드 인프라 서비스는 클라우드의 탄력성 및 사용량 기반 요금제의 이점을 바탕으로 AI 관련 비용 절감에도 기여합니다.

정부 기관 및 다른 조직 중에는 AI 기술 및 관련 데이터가 배포되는 위치와 방법, AI 기술 운영에 사용되는 정책과 인력, 데이터 보호를 위한 프로세스 및 시스템에 대한 엄격한 통제를 요구하는 경우도 있습니다. 대형 클라우드 공급업체는 전 세계에서 소버린 클라우드, 소버린 AI 옵션을 제공할 수 있습니다.

독립 소프트웨어 공급업체는 제조, 리테일, 법률, 건설 및 기타 산업의 기업 고객에게 생성형 AI 지원을 제공할 수 있습니다.

핵심은 엔터프라이즈 AI를 도입하려는 기업이 혼자 모든 것을 해결할 필요는 없다는 점입니다. AI 이니셔티브가 정체되었더라도 혁신적인 성과를 달성할 수 있습니다.

소비자용 AI와 엔터프라이즈 AI의 차이점은 무엇인가요?

소비자용 AI와 엔터프라이즈 AI는 일부 동일한 기본 기능을 제공하지만, 소비자용 AI는 개인 경험과 엔터테인먼트에 중점을 두는 반면, 엔터프라이즈 AI는 비즈니스 과제 해결 및 효율성 향상을 지원합니다.

세부적인 차이점은 다음과 같습니다.

소비자용 AI

소비자용 AI는 Siri, Alexa, Google Assistant 같은 인기있는 가상 어시스턴트를 지원하고, 음성 검색, 스마트 홈 자동화, 음악 및 영화 개인화 제안 등에 사용됩니다. 소비자용 AI는 대부분 광범위한 공개 데이터로 학습되고, 소비자용 AI 애플리케이션은 일반적으로 개인별 상호작용을 처리하도록 설계됩니다. 이러한 시스템은 수백만 명을 수용할 수 있도록 확장 가능하게 구축되지만, 작업의 복잡성은 개인적 요구 사항 수준으로 제한되는 경우가 많고 음성 녹음, 위치 정보, 검색 기록 같은 개인 데이터로 보완됩니다.

엔터프라이즈 AI

엔터프라이즈 AI는 운영 효율성, 의사 결정, 생산성 향상을 목표로 기업뿐 아니라 정부 기관 또는 헬스케어 공급업체 등의 조직을 함께 지원합니다. 소비자용 AI는 역사나 원예 같은 광범위한 지식 기반에서 질문에 답하도록 설계되지만, 엔터프라이즈 AI는 헬스케어, 과학 연구, 운송 물류, 제품 지원 같은 특정 영역에서의 추론을 위해 미세 조정되는 경우가 많습니다. 본질적으로 엔터프라이즈 AI는 비즈니스 운영, 고객 정보, 독점 지식과 관련된 민감한 데이터를 다루는 경우가 많으므로 무단 액세스나 침해로부터 데이터를 보호하는 강력한 보안 조치가 필요합니다. 성공적인 엔터프라이즈 AI 솔루션은 기존 데이터 거버넌스 시스템에서 신뢰를 확보하고, 기존 워크플로에 자연스럽게 통합되는 경우가 많습니다. 엔터프라이즈 AI의 일반적인 사용 방식으로는 고객 서비스 챗봇, 데이터 분석 도구, 공급망 최적화 시스템 등이 있습니다.

Oracle 솔루션과 함께 엔터프라이즈 AI 활용하기

Oracle Cloud Infrastructure(OCI)를 사용해 업계 선도적인 기반 모델과 거버넌스가 적용된 기업 데이터를 결합하여 전사적인 AI 시스템을 구축할 수 있습니다. Oracle AI Data Platform을 사용해 정형, 비정형, 배치, 실시간 등 모든 유형의 전사적 데이터를 개방형 연결 플랫폼으로 통합할 수 있습니다. 이제 AI 지원 데이터 파이프라인이 로우 코드, 프로 코드 플랫폼에 데이터를 공급하므로 개발자는 AI 에이전트를 더 쉽게 조립하고, 테스트하고, 배포할 수 있게 되었습니다.

Oracle AI Data Platform을 사용하면 OCI의 최적화된 인프라를 활용하고, 데이터 이동을 최소화하고, OCI, 온프레미스, 멀티클라우드 환경에서 AI 솔루션을 손쉽게 오케스트레이션하여 비즈니스가 운영되는 모든 곳에서 작동하는 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 확장할 수 있습니다. OCI를 지금 바로 무료로 사용해 보세요.

기업의 리더들은 오랫동안 AI가 비즈니스에 제공할 수 있는 잠재적 가치를 인식해 왔습니다. 데이터 일부를 독립된 AI 시스템에 연결하여 어느 정도의 성과를 거두기도 했습니다. 그리고 이제 클라우드 플랫폼과 엔터프라이즈 데이터베이스는 AI 모델과 에이전트가 핵심 비즈니스 운영의 일상적 흐름을 보조하는 파트너로 작동할 수 있는 간소화된 경로와 신뢰할 수 있는 기반을 제공합니다.

엔터프라이즈 AI FAQ

엔터프라이즈 생성형 AI란 무엇인가요?

엔터프라이즈 생성형 AI는 기업이 생성형 AI 모델을 사용하여 운영을 개선하는 접근 방식입니다. LLM을 사용해 개발자 생산성을 높이고, 비즈니스 애플리케이션에 AI 생성 인사이트를 추가하고, 직원이 자연어 프롬프트로 지식 저장소에 쿼리하도록 지원하는 것 등이 엔터프라이즈 생성형 AI로 분류될 수 있습니다.

엔터프라이즈 AI 시장의 규모는 어느 정도인가요?

분석가들은 엔터프라이즈 AI 서비스 시장이 2024년 미화 239억 5,000만 달러였고 2030년에는 미화 1,552억 달러에 이를 것으로 추정하고 있습니다. 이는 2025년부터 2030년까지 연평균 성장률 37.6%에 해당합니다. 다만 AI에는 정제된 데이터 소스가 필요하므로 전체 시장 잠재력을 평가하기는 어렵습니다. 따라서 엔터프라이즈 AI는 거의 10년 동안 진행되어 온 디지털 혁신 활동의 연장선에 있는 경우가 많습니다. 그렇지만 분석가들은 앞으로 큰 폭의 성장세가 이어질 것이라는 데에는 동의하고 있습니다.