2025년 AI 구현 가이드: 전략 구축부터 확장된 운영까지 5가지 핵심 통찰력

편집자: Tim, PANews

인공지능 개발은 새로운 장을 열었습니다. 뜨거운 주제에서 실질적인 구현으로 말입니다. 대규모 AI 제품 개발은 경쟁의 핵심 격전지가 되고 있습니다. 2025 AI 현황 보고서 "빌더 핸드북"은 기술 도입에서 실질적인 구현으로 관점을 전환하고, AI 제품 구상, 구현, 대규모 운영에 이르기까지 모든 솔루션을 심층 분석합니다.

이 보고서는 2025년 4월 소프트웨어 회사 임원 300명을 대상으로 한 독점 설문 조사 결과와 ICONIQ 커뮤니티 내 AI 리더와의 심층 인터뷰를 결합하여 생성적 AI의 지적 이점을 지속 가능한 비즈니스 경쟁력으로 전환하기 위한 전술적 로드맵을 제공합니다.

이 보고서는 5개의 주요 장을 요약하고 이를 통해 팀이 AI 애플리케이션을 적극적으로 구축하는 데 어떻게 도움이 될지 설명합니다.

1. 인공지능 제품 전략은 새로운 성숙 단계에 접어들었다

기존 제품에 AI를 통합한 기업에 비해 AI 기반 기업은 제품 출시 속도가 더 빠릅니다. 데이터에 따르면 AI 기반 기업의 거의 절반(47%)이 임계 질량을 달성하고 시장 적합성이 입증된 반면, AI 제품을 통합한 기업은 13%에 불과합니다.

현재 진행 상황: 지능형 워크플로와 수직 애플리케이션이 주류가 되었습니다. AI 네이티브 개발자의 약 80%가 지능형 워크플로(즉, 사용자를 대신하여 여러 단계의 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 AI 시스템)를 개발하고 있습니다.

방법: 기업들은 성능 최적화, 비용 제어, 특정 사용 사례와의 일치를 위해 다중 모델 아키텍처로 수렴하고 있으며, 각 응답자는 고객 대상 제품에서 평균 2.8개의 모델을 사용하고 있습니다.

2. 진화하는 AI 가격 책정 모델은 고유한 경제적 특성을 반영합니다.

인공지능은 기업의 제품 및 서비스 가격 책정 방식을 변화시키고 있습니다. 저희 설문조사에 따르면 많은 기업이 기본 구독료에 사용량 기반 과금 모델을 추가하는 하이브리드 가격 책정 모델을 채택하고 있습니다. 다른 기업들은 실제 사용량이나 고객 사용 결과에 전적으로 기반한 가격 책정 모델을 모색하고 있습니다.

아직도 많은 기업이 AI 기능을 무료로 제공하고 있지만, 3분의 1 이상(37%)은 내년에 가격 책정 전략을 조정하여 고객이 받는 가치와 AI 기능 사용에 맞춰 가격을 조정할 계획입니다.

3. 차별화 우위로서의 인재 전략

인공지능은 기술적 문제일 뿐만 아니라 조직적 문제이기도 합니다. 현재 대부분의 최고 팀은 인공지능 엔지니어, 머신러닝 엔지니어, 데이터 과학자, AI 제품 관리자로 구성된 교차 기능 팀을 구성하고 있습니다.

앞으로 대부분의 기업은 엔지니어링 팀의 20~30%가 AI에 집중할 것으로 예상하는 반면, 고성장 기업은 이 비율이 최대 37%에 달할 것으로 예상합니다. 그러나 설문조사 결과는 적합한 인재를 찾는 것이 여전히 걸림돌로 작용하고 있음을 보여줍니다. 모든 AI 전문 직책 중에서 AI 및 머신러닝 엔지니어 채용은 평균 70일 이상으로 가장 오랜 시간이 소요됩니다.

채용 속도에 대한 의견은 엇갈렸습니다. 일부 채용 담당자는 채용이 잘 진행되고 있다고 말했지만, 54%는 뒤처지고 있다고 말했는데, 가장 흔한 이유는 자격을 갖춘 인재가 부족하기 때문입니다.

4. AI 예산이 급증하고 있으며 회사 손익 계산서에 반영되고 있습니다.

인공지능 기술을 활용하는 기업들은 연구개발 예산의 10~20%를 AI 분야에 투자하고 있으며, 모든 매출 규모의 기업들은 2025년에도 계속 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 전략적 전환은 AI 기술이 제품 전략 계획의 핵심 동력이 되었다는 점을 점점 더 강조하고 있습니다.

AI 제품이 확장됨에 따라 비용 구조는 종종 크게 변화합니다. 제품 개발 초기 단계에서는 인력 채용, 교육, 기술 향상 비용을 포함한 인적 자원 비용이 일반적으로 가장 큰 지출 항목입니다. 그러나 제품이 성숙함에 따라 클라우드 서비스 비용, 모델 추론 비용, 그리고 규정 준수 및 규제 비용이 대부분의 비용을 차지하게 됩니다.

5. 기업 내 AI 적용 규모 확대되고 있지만 분포는 고르지 않아

대부분의 조사 대상 기업은 직원의 약 70%에게 사내 AI 도구에 대한 접근 권한을 제공하지만, 실제로 이러한 도구를 정기적으로 사용하는 기업은 절반 정도에 불과합니다. 규모가 크고 성숙한 기업일수록 직원들에게 AI 사용을 장려하는 것이 특히 어렵습니다.

도입률이 높은 기업(즉, 직원의 절반 이상이 AI 도구를 사용하는 기업)은 프로그래밍 지원(77% 사용), 콘텐츠 생성(65%), 문서 검색(57%) 등 7개 이상의 내부 애플리케이션 시나리오에 AI를 도입했습니다. 이러한 영역에서 업무 효율성이 15%~30% 향상되었습니다.

AI 도구 생태계는 아직 단편화되어 있지만 점차 성숙해지고 있습니다.

현재 운영 환경에서 실제로 운영되는 기술 프레임워크, 라이브러리, 플랫폼을 파악하기 위해 수백 개 기업을 조사했습니다. 이 보고서는 단순한 순위가 아니라, 다양한 분야의 개발자들이 사용하는 도구를 정확하게 반영합니다.

가장 일반적으로 사용되는 도구를 알파벳순으로 간략하게 살펴보겠습니다.