맞춤형 AI 솔루션의 활용 방법과 사례

AI가 비즈니스 환경에 새로운 활력을 불어넣고 있습니다.

IDC의 ‘전 세계 AI 및 생성형 AI 지출 가이드’에 따르면, 2022년부터 2027년까지 AI 솔루션에 대한 기업 지출이 연평균 31% 이상의 성장률(CAGR)로 증가하여 5,120억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이는 같은 기간 전 세계 IT 지출의 연평균 성장률(5.8%)보다 5배 이상 높은 수치입니다. 또한 Tech Pulse 설문 조사에 따르면, 글로벌 지식 근로자의 75%가 이미 AI를 활용하고 있으며, 실제 사용자들은 AI가 업무 집중도를 높이고 시간을 절약하는 데 도움이 된다고 응답했습니다.

AI 기술이 발전함에 따라, 기업의 운영 전반에서 혁신을 가속화하고 새로운 차원의 성장과 성공을 달성할 기회가 열리고 있습니다. 그러나 AI 도입을 둘러싼 선택지가 많아지면서, 최적의 접근 방식을 결정하는 것은 쉽지 않습니다. 기업이 고려해야 할 주요 질문들은 다음과 같습니다.

AI를 어떤 비즈니스 시나리오에 적용해야 최대의 효과를 얻을 수 있을까?
AI 개념 증명(PoC)을 성공적으로 구현하기 위해 필요한 데이터 소스에 접근할 수 있을까?
조직 내 팀이 AI 활용을 실현할 수 있는 역량과 리소스를 갖추고 있을까?
AI 프로젝트 및 관련 데이터의 보안을 어떻게 보장할 수 있을까?
AI 시스템을 다양한 사용 사례로 확장할 때 책임 있는 거버넌스를 어떻게 유지할 수 있을까?

이러한 질문에 대한 답은 조직이 AI를 도입하는 전략과 접근 방식에 따라 달라집니다.

AI 도입 방식: 기성 솔루션 vs. 맞춤형 구축

AI를 도입할 때, 기업은 기성 AI 솔루션을 도입하거나, 직접 AI 모델을 구축하거나, 두 가지를 조합하여 활용할 수 있습니다. 최적의 전략은 기업의 고유한 요구 사항과 AI 준비 상태에 따라 달라집니다.

기성 AI 솔루션 도입: 빠른 배포가 가능하고 초기 투자 비용이 적어 비용 효율적인 접근 방식입니다. 하지만 모든 비즈니스의 요구 사항이 동일하지 않기 때문에, 기성 솔루션만으로는 기업의 특정 프로세스를 완전히 반영하기 어려울 수 있습니다.
맞춤형 AI 구축: 기업이 자체 AI 애플리케이션을 구축하면, 특정 목표에 맞춘 맞춤형 솔루션을 개발할 수 있어 기성 솔루션이 제공할 수 없는 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 특히 민감한 데이터를 다루는 경우, 데이터 처리 및 기능을 완전히 제어할 수 있다는 점에서 직접 구축이 유리할 수 있습니다.

Microsoft Copilot Studio는 로우코드(Low-Code) 도구로, 기업이 Copilot의 기능을 확장하여 보다 맞춤화된 AI 솔루션을 손쉽게 구축할 수 있도록 지원합니다. 보다 정교한 AI 솔루션이 필요하다면, Azure AI를 활용한 맞춤형 AI 애플리케이션 구축을 고려할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 고유한 요구 사항을 충족하는 맞춤형 AI를 개발하고, 차별화된 경쟁력을 확보할 수 있습니다.