IBM 크리슈나 최고경영자의 AI 전략 전환

주장인공지능 기술에 대한 실험의 시대가 공식적으로 종료되었습니다. 기업들은 이제 인공지능의 유용성에 대한 의구심을 거두고, 실질적인 생산성을 높이는 단계로 나아가야 합니다.

팩트2011년 인공지능 왓슨이 퀴즈쇼 제퍼디에서 우승하며 가능성을 증명한 이후, 지난 15년간 인공지능 기술은 발전했습니다. 기술의 광범위한 적용과 기업 가치 창출 과정은 예상보다 복잡한 경로를 거쳤습니다.

주장기업들은 수십 개의 실험적인 프로젝트를 분산해서 진행하는 대신, 3~5개의 핵심 분야에 자원을 집중해야 합니다. 소규모 실험에 자원을 낭비하기보다 대규모 투자를 통해 확장 가능한 모델을 구축하는 것이 성공의 열쇠입니다.

교차검증베인앤컴퍼니의 2026년 기업 최고경영자 설문조사에 따르면, 응답자의 80퍼센트가 인공지능 관련 활동을 수행하고 있음에도 기대만큼의 투자 수익을 얻지 못하고 있습니다. 이는 많은 기업이 분산된 실험에 그치고 있으며 확장 전략이 없음을 시사합니다.

팩트과거 왓슨을 통해 인공지능 시장을 선점했으나, 초기에는 통합형 수직적 응용 프로그램 구축에 집중하는 실수를 범했습니다. 기술의 구성 요소를 분해하여 고객이 신뢰와 전문성을 쌓을 수 있도록 지원하는 대신 완성된 형태의 제품만을 고집한 것이 성장의 걸림돌이 되었습니다.

팩트의료 분야와 같이 전문성을 갖추지 못한 영역에 인공지능을 무리하게 적용하려 했던 점을 과거의 주요 실패 요인으로 꼽았습니다. 고객, 규제 환경, 내부 전문 인력에 대한 이해가 부족한 상태에서 진행된 프로젝트는 성공하기 어렵습니다.

주장대규모 언어 모델 시대는 과거와 근본적으로 다른 변곡점에 있습니다. 수많은 인력을 투입하는 방식보다 막대한 계산 자원을 활용한 기술적 접근이 인공지능 경쟁력을 결정짓습니다.

팩트고객 경험, 고객 서비스, 코딩 분야가 이미 인공지능을 통한 생산성 향상이 검증된 영역입니다. 기업 운영 및 뒷자리 업무 역시 인공지능 도입을 통해 즉각적인 효율성을 확보할 수 있는 준비된 분야입니다.

주장인공지능과 양자 컴퓨팅의 결합은 기술적 진보를 가속화합니다. 양자 컴퓨팅의 발전 속도는 시장의 예상보다 빠르며, 이는 인공지능의 연산 능력과 결합하여 새로운 차원의 혁신을 가져옵니다.

출처베인앤컴퍼니(https://www.bain.com/insights/winning-with-ai-podcast-Arvind-Krishna/)의 보도를 교차 검증했습니다.