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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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에너지부는 인공지능 기반 연구 자동화를 통해 10년 내에 미국의 과학 생산성을 두 배로 늘리는 것을 목표로 하는 트럼프 대통령의 AI 이니셔티브인 제네시스 미션에 3억 2천만 달러 이상의 투자를 발표했습니다.DOE 차관 다리오 길은 의원들에게 이 자금이 미국 과학 클라우드(American Science Cloud)와 혁신적 모델 컨소시엄(Transformational Model Consortia)을 지원할 것이며, 전담 팀들이 이미 슈퍼컴퓨터 시간을 자동으로 할당하고, 결과를 분석하며, 실험을 시작하는 AI 워크플로우를 개발하고 있다고 말했습니다.하원 청문회에서는 보안 문제가 최우선 과제로 다뤄졌으며, 의원들은 AI 능력의 위험성과 적대국들의 모델 역공학 가능성에 대해 질문했고, 길은 속도가 성공에 매우 중요하다고 강조하며 “우리는 생명이 달린 것처럼 행동해야 합니다”라고 말했습니다.
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2025.12.11 등록
Microsoft는 2025년 1월부터 9월까지 3,750만 건의 익명화된 대화를 분석한 최초의 포괄적인 Copilot 사용 연구를 발표했으며, 사용자들이 단순히 생산성 도움만이 아닌 건강, 관계, 인생 결정에 대한 개인적인 지침을 점점 더 많이 찾고 있다는 사실을 밝혔습니다.연구는 데스크톱과 모바일 사용자 간의 뚜렷한 차이를 발견했는데, 데스크톱 사용자는 Copilot을 생산성 도구로 취급한 반면 모바일 사용자는 “대화형 동반자”로 활용했으며, 건강 관련 주제가 하루 중 모든 시간대의 대화를 지배했습니다.Microsoft의 책임 있는 AI 책임자는 사용자들이 그러한 목적으로 설계되지 않은 도구에서 정서적 지원을 구함에 따라 안전 문제를 인정했으며, OpenAI, Google, Meta, Anthropic과 장기 챗봇 사용자를 두고 경쟁하는 가운데 “필요한 통제와 보호 장치”의 필요성을 강조했습니다.
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2025.12.11 등록
AI 시대의 대학교육과 AI 활용 경향생성형 AI의 급격한 발전으로 인해 대학생들의 학습 방식이 근본적으로 변화하고 있습니다. 대학생들은 과제, 수업 이해, 시험 대비 등 학습 전반에 걸쳐 AI를 폭넓게 사용하며, AI를 '선호하지 않을 수는 있지만 안 쓰는 사람은 없을 것'이라는 인식이 확산되었습니다. 일부 대학은 챗GPT 표절 방지를 위해 과제 현장 수행을 늘리거나, 경인교대처럼 논쟁적 질문 준비 시 AI 사용을 금지하는 등의 가이드라인을 제시하고 있습니다. 그러나 대다수 학생들은 AI를 자료 요약, 아이디어 도출, 모의고사 제작 등에 활용하며 AI를 '좋은 도구'이자 학습의 효율을 높이는 '필수 교보재'로 인식하고 있습니다.학습자와 교수자의 AI 활용과 인식 차이대학생들은 AI를 여러 단계로 활용하는 '헤비 유저'가 많으며, 예를 들어 자료 검색, 초안 작성, 문체 리라이팅 등 다양한 AI를 교차 사용하는 경향을 보입니다. 이들은 중간에 자신의 의견을 넣어 협업했기 때문에 AI가 생성한 결과물도 '나의 결과물'로 여기는 경향이 뚜렷합니다. 한편, 대학 교수들 사이에서는 AI 활용을 막을 수 없다는 판단하에 글쓰기나 철학 등 인문계열에서도 AI 활용법을 가르치는 사례가 증가하고 있습니다. 교수들은 학생들이 AI 산출물을 그대로 사용하지 않고, AI가 제시한 아이디어를 비판적으로 수정하고 자신의 것으로 소화하는 '자기화 과정'이 중요하다고 강조하며, 사고의 외주화를 경계하고 있습니다.AI 활용의 '선' 설정과 교육적 대안 모색AI의 활용이 '뉴노멀'이 되었음에도 불구하고, 대학들의 AI 활용 가이드라인은 주로 부정행위 방지나 평가 방식(과정평가/구술평가)에 초점을 맞추고 있으며, AI 활용의 윤리적 쟁점이나 비용 격차로 인한 학습 격차 같은 심층적인 논의는 부족한 실정입니다. 대학들은 AI 활용의 무게추를 '활용'과 '제한' 사이에서 달리하고 있지만, 전문가들은 'AI를 어느 선까지 활용하는 것이 타당한지'에 대한 교육적 합의와 논의가 필요하다고 지적합니다. 교수자-학습자가 특정 활동에서 AI 사용 여부를 합의하고, 왜 AI를 사용하는 것이 학문적 역량에 도움이 되는지, 어떤 때 사용하지 않는 것이 좋은지를 교수자가 설득하여 학생들의 사고 과정 체화를 유도해야 할 시점입니다.
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2025.12.10 등록
오픈AI는 구글 '제미나이 3'에 대응하기 위해 내년 1월 새로운 모델을 출시할 예정이며, 이는 단순 성능 경쟁을 넘어 사용자와의 '상호 작용' 및 '대화 기능 강화'에 중점을 둔 것으로 알려졌습니다. 샘 알트먼 CEO는 지난 1일 '코드 레드'를 발령하고 8주간 챗GPT 개선에 집중할 것을 요구하며, 직원들에게 "사용자 신호를 더 잘 활용하라"고 지시했습니다. 이는 안전성 강화에 집중한 이전 모델이 사용자 만족도 측면에서 정체되었다고 판단하여, 챗봇 응답에 대해 전문가 평가가 아닌 사용자의 피드백을 적극 반영하는 전략으로 선회했음을 보여줍니다.이러한 사용자 중심 전략은 내부적으로 '로컬 사용자 선호도 최적화(LUPO)'라 불리며, 이미 사용자 대화에 초점을 맞춘 'GPT-5.1'을 출시하고 이 방침을 테스트하는 과정에서 일일 활성 사용자 증가라는 놀라운 결과를 확인했습니다. 알트먼 CEO는 이메일 초안 작성 등 간단한 작업에서는 모델의 추론 성능 차이가 크지 않으므로, 사용자의 선호에 맞는 톤으로 응답하는 것이 실질적인 사용량 증대에 더 큰 영향을 미친다고 판단했습니다. 아울러 새로운 모델에는 챗GPT 초기 성공 사례나 구글 제미나이의 인기 요소를 반영하여 향상된 '이미지 생성 기능'도 탑재될 예정입니다.한편, 이번 개선 작업은 인공일반지능(AGI) 달성에 집중하는 연구원들과 챗봇 경험 개선에 집중하려는 운영진 사이의 내부 갈등을 해소하기 위한 조치로도 해석됩니다. 또한, 코딩 기능을 중심으로 한 기업용 모델인 'GPT-5.2'도 곧 공개될 예정이지만, 경영진은 구글의 공세에 빠르게 대응하기 위해 성능 향상을 위한 출시 연기 요청에도 불구하고 일정을 강행할 정도로 위기감을 느끼고 있습니다. 다만, 사용자 선호도에만 초점을 맞춘 모델이 소셜 미디어의 전철을 밟아 정신 건강 위기를 초래할 수 있다는 우려에 대해, 오픈AI는 사용자 피드백, 전문가 리뷰, 안전 시스템을 신중하게 조화하여 모델을 개선하고 있다고 밝혔습니다.
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2025.12.10 등록
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