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IBM 연구 결과, 대부분 기업이 AI 성장 위한 데이터 준비 부족

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.14 16:11
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


IBM은 11월 13일 기업 리더들이 인공지능 투자를 우선시하고 있지만, 대부분의 조직은 자사의 데이터 인프라가 AI 기반 매출 성장을 지원할 수 있다는 확신이 부족하다는 연구 결과를 발표했다.​

IBM 비즈니스 가치 연구소(IBM Institute for Business Value)가 옥스퍼드 이코노믹스(Oxford Economics)와 협력하여 실시한 이 연구는 2025년 7월부터 9월 사이에 27개국 19개 산업 분야의 최고 데이터 책임자(Chief Data Officers) 1,700명을 대상으로 설문조사를 진행했다. 조사 결과에 따르면, CDO의 81%는 AI 역량을 가속화하는 투자를 우선시하고 있으며, 78%는 독점 데이터 활용을 최우선 전략 목표로 꼽았다. 그러나 단 26%만이 자사의 데이터가 AI 기반의 새로운 수익원을 지원할 수 있다고 확신하고 있다.​

IBM의 부사장이자 최고 데이터 책임자인 에드 러블리(Ed Lovely)는 "대규모 엔터프라이즈 AI는 손이 닿는 거리에 있지만, 성공은 조직이 올바른 데이터로 이를 구동하는지에 달려 있다"고 말했다. "이를 제대로 수행하는 조직은 단순히 AI를 개선하는 것을 넘어, 운영 방식을 혁신하고, 더 빠른 의사결정을 내리며, 변화에 더 신속하게 적응하고 경쟁 우위를 확보하게 될 것이다."​


증가하는 인재 위기

이 연구는 자격을 갖춘 데이터 전문가를 확보하기 위한 경쟁이 심화되고 있음을 강조합니다. CDO의 거의 절반인 47%가 현재 고급 데이터 인재를 유치하고, 개발하며, 유지하는 것을 최대 과제로 꼽고 있으며, 이는 2023년 32%에서 증가한 수치입니다. 또한 77%는 핵심 데이터 역할을 채우는 데 어려움을 겪고 있다고 보고하는 반면, 채용 노력이 필요한 기술과 경험을 제공한다고 답한 비율은 53%에 불과하며, 이는 2024년 75%에서 급격히 감소한 것입니다.​

이 연구는 데이터 접근성, 완전성, 무결성, 정확성 및 일관성을 조직이 AI를 위해 기업 데이터를 완전히 활용하는 것을 방해하는 주요 장벽으로 식별합니다. 이러한 장애물에도 불구하고, CDO의 83%는 AI 에이전트 배포의 잠재적 이익이 위험보다 크다고 믿고 있습니다.​


도전 과제 속에서의 전략적 진전

이 연구는 일부 영역에서 진전을 보여줍니다. 조사 결과에 따르면, CDO의 81%가 자신의 조직의 데이터 전략이 이제 기술 로드맵 및 인프라 투자와 통합되어 있다고 보고했으며, 이는 2023년 52%에 비해 증가한 수치입니다. 또한 84%는 자신들의 고유한 데이터 제품이 이미 경쟁 우위를 제공했다고 말합니다.​

이 연구는 또한 CDO의 92%가 자신의 역할에서 성공하기 위해서는 비즈니스 성과에 집중해야 한다고 말한다는 것을 발견했습니다. 그러나 데이터가 비즈니스 결과를 촉진하는 방법을 명확하게 전달할 수 있다고 강력히 동의하는 비율은 3분의 1에 불과하며, 데이터 기반 비즈니스 성과의 가치를 결정할 명확한 측정 기준을 가진 비율은 단 29%에 불과합니다.

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인공지능(AI) 모델들의 성능 경쟁이 치열해지면서, 추론, 수리 등 종합적인 역량을 객관적으로 평가하는 다양한 벤치마크에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 사용자의 직접적인 평가를 반영하는 '엘엠아레나(LMArena)'는 익명으로 받은 두 개의 AI 답변 중 더 우수한 것을 고르거나 무승부를 선언하여 순위를 매기는 방식입니다.기존 벤치마크의 한계를 극복하기 위해 만들어진 '인류의 마지막 시험(HLE)'은 수학, 물리학 등 100개 이상 과목의 고난도 문제를 통해 AI의 정답률을 측정합니다. 또한, AI의 자율적인 경제활동 능력을 측정하는 '벤딩 벤치(Vending-Bench)'는 AI가 재고 관리와 가격 책정 등을 얼마나 잘 수행하는지 평가합니다.이 외에도 코딩 오류 해결 능력을 평가하는 'SWE벤치'와 수학 올림피아드 난이도의 '매스아레나 에이펙스' 등 다양한 전문 벤치마크들이 활용됩니다. 하지만 이러한 AI 벤치마크는 윤리나 안전보다는 높은 경제적 보상이 기대되는 과업에만 초점을 맞춘다는 비판도 제기됩니다.
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2025.12.14 등록
앨런 AI 연구소(Ai2)는 훈련 데이터와 가중치까지 완전히 공개하는 대표적인 대형언어모델(LLM)인 '올모(OLMo) 3'의 업데이트 버전 '올모 3.1'을 공개했습니다. 새로 출시된 '올모 3.1 싱크 32B'와 '올모 3.1 인스트럭트 32B'는 강화 학습(RL)을 추가 적용하여 추론, 수학, 지시 이행 능력 등 여러 벤치마크에서 성능이 크게 향상되었습니다.특히, '싱크 32B'는 고급 추론과 연구 목적에 최적화되었으며, '인스트럭트 32B'는 대화형 AI와 툴 기반 워크플로에 맞춰 현재까지 공개된 완전 오픈 소스 32B급 지시형 모델 중 가장 강력한 성능을 자랑합니다. Ai2는 이를 새로운 모델 출시가 아닌 '체크포인트 추가' 개념으로 소개하며, 개발자들이 모델의 학습 과정을 완벽하게 통제하고 자체 데이터를 추가해 재학습할 수 있도록 지원합니다.Ai2는 올모 시리즈가 개방성과 성능을 동시에 발전시킬 수 있음을 보여주며, 학습 데이터, 코드, 결정에 대한 엔드투엔드 투명성을 유지하면서 기능을 지속적으로 개선했다고 강조했습니다. 이 새로운 '체크포인트' 모델들은 Ai2 플레이그라운드와 허깅페이스를 통해 제공되어 개발자 및 연구기관의 활용을 넓힐 예정입니다.* 앨런 인공지능 연구소(Ai2)는 마이크로소프트 공동 창립자였던 고(故) 폴 앨런이 공익을 위해 고도(하이-임팩트) AI 연구 및 엔지니어링을 수행할 목적으로 2014년에 설립한 비영리 연구소입니다. 이 연구소는 텍스트를 읽고 추론하여 지식을 입증하는 AI 시스템 개발을 목표로 시작했으며, 현재도 개방성과 투명성을 중시하며 AI 분야의 발전을 주도하고 있습니다.
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2025.12.14 등록
오픈AI의 최신 AI 모델인 'GPT-5.2'는 초기 테스트에서 전문가와 기업용 업무 처리, 복잡한 문제 해결 능력 등 전문 작업 분야에서 역대 최고라는 평가를 받았습니다. 하이퍼라이트AI CEO 등 전문가들은 이 모델이 상당한 사고 시간을 요구하는 어려운 작업을 완벽하게 수행하며 '세계 최고의 모델'이라고 극찬했습니다.이 모델은 사고력과 문제 해결 능력이 눈에 띄게 향상되어 복잡한 코드 구조를 한 번에 생성하고, 몇 시간 동안 작업을 지속하는 등 개발자와 기업에 매우 중요한 의미를 갖습니다. 박스(Box) CEO 등은 GPT-5.2가 금융 및 생명 과학 분야의 실제 업무 지식을 테스트하는 확장 추론에서 기존 모델보다 훨씬 빠르게 작업을 수행했다고 밝혔습니다.반면, 일반 사용자들은 일상적인 글쓰기나 순수 채팅 기능에서 체감할 만한 개선점을 느끼기 어렵다는 엇갈린 평가가 나왔고, 일부는 딱딱한 어조나 속도 저하를 단점으로 지적했습니다. 코드명 '갈릭'으로 알려진 이 모델은 코딩과 B2B에 최적화된 도구로 보이며, 일반 사용자가 느낄 만한 성능 향상은 내년 1월 출시 모델을 기다려야 할 것으로 분석됩니다.
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2025.12.14 등록
저작권 소송에서 Meta를 고소한 작가들은 목요일 연방 판사에게 회사가 Llama AI 모델을 훈련시키기 위해 BitTorrent를 통해 불법 복제된 책을 다운로드하고 파일 공유를 통해 저작권이 있는 자료를 다른 사람들에게 적극적으로 재배포했다는 새로운 혐의로 소장을 수정해 줄 것을 요청했습니다.코미디언 Sarah Silverman과 작가 Richard Kadrey 및 Christopher Golden을 포함한 원고들은 Meta가 저작권이 있는 저작물을 어떻게 입수했는지에 대해 처음에는 “알 수 없었다”고 말했지만, 회사가 최근 증거 개시 과정에서 토렌트 활동에 대한 “결정적인 증거”를 제출했으며, 여기에는 Meta가 토렌트 사이트에서 그들의 저작물이 포함된 불법 복제 파일을 “시딩”했다는 증언이 포함되어 있습니다.새로운 주장은 Vince Chhabria 판사가 6월에 AI 모델을 훈련시키기 위해 저작권이 있는 책을 사용하는 것은 공정 이용에 해당한다고 판결했지만 배포에 대한 문제는 여지를 남긴 이후, BitTorrent 시딩을 통한 Meta의 불법 복제 자료 재배포가 훈련을 넘어선 저작권 침해에 해당하는지 여부를 중심으로 합니다.
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2025.12.14 등록
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