인도, 싱가포르, 영국, 미국 같은 AI를 선도하는 국가에서는 AI 프로젝트를 가동 중이거나 시범 운영 중인 비율이 60%인데 비해, AI 후발 국가인 스페인, 호주/뉴질랜드, 독일, 일본에서는 그 비율이 36%에 불과한 것으로 나타났다.
산업별로는 기술 분야가 AI 프로젝트 가동 또는 시범 운영 비율이 70%로 가장 높고, 은행 및 금융 서비스 55%, 제조업 50%로 나타났다. 헬스케어(38%)와 미디어 및 엔터테인먼트(25%)는 다소 느린 모습을 보였다.
회사 규모 면에서는 직원 수 250명 이상의 대규모 기업의 경우 62%가 프로젝트를 실행 중이거나 시범 운영 중이라고 답한 반면, 직원 수 250명 미만의 소규모 기업은 36%가 AI 프로젝트를 진행 중이라고 답했다.
이처럼 AI 리더와 AI 후발주자 간에는 명확한 격차가 존재한다는 결과는, 클라우드 기반 데이터 중심 소프트웨어 기업인 넷앱(NetApp)이 발간한 두 번째 연례 클라우드 복잡성 보고서(Cloud Complexity Report)를 통해 드러났다.

이 보고서는 2024년 3월 넷앱이 사반타(Savanta)와 제휴하여 미국, EMEA(영국·프랑스·독일·스페인), APAC(호주·뉴질랜드·인도·싱가포르·일본)의 기업 1300명 이상의 기술 및 데이터 임원을 대상으로 정량적 연구를 수행한 결과다.
이 보고서에 따르면, AI 리더와 AI 후발주자는 AI에 대한 접근 방식에서 차이를 보였다.
AI를 선도하는 국가의 기업들은 67%가 하이브리드 IT 환경을 보유하고 있다고 답했으며, 국가별로는 인도가 70%로 가장 높았다. AI 후발 국가들은 평균 46%가 하이브리드 환경을 보유하고 있었으며 일본이 25%로 가장 낮았다.
또한 AI 리더는 생산 속도 증가(50%), 일상적인 활동 자동화 증가(46%), 고객 경험 개선(45%) 등을 AI를 통한 혜택으로 꼽았다. 혁신적인 이점으로는 고객 경험 향상(45%), 보안 및 위험 평가 개선(38%), 제품 개발(35%), 매출 예측(32%) 순으로 나타났다.
이러한 격차에도 불구하고 AI 후발주자들 사이에서 AI를 위한 IT 환경 준비에 괄목할 만한 진전이 이루어지고 있다.
독일(67%), 스페인(59%) 등 AI 후발 국가 기업의 42%는 AI에 맞추어 IT 환경을 최적화했다. AI 후발 국가의 기업들은 이미 통합 데이터 인프라를 구축해 더 간편해진 데이터 공유와 가시성 향상 효과를 보고 있다고 답했다.
한편 IT 비용 상승과 데이터 보안 확보는 AI 시대의 가장 큰 화두이지만 AI의 발전을 가로막지는 못할 것으로 보인다. 대신에 AI 리더들은 규모를 축소하거나 다른 IT 운영을 줄이거나 AI 이니셔티브 자금 마련을 위해 비즈니스의 다른 부분에서 비용을 재할당하고 있다.
AI 리더들은 2024년 한 해 동안 클라우드 운영(CloudOps), 데이터 보안 및 AI 투자를 늘릴 것이며, 대기업의 40%는 AI 프로젝트로 인해 이미 IT 비용이 증가했다고 응답했다. 전년 대비 사이버 보안 위험은 45%에서 61%로 16%나 늘었으며 가장 큰 우려사항인 것으로 조사됐다.

전 세계 기업의 31%는 AI 프로젝트 비용을 관리하기 위해 다른 비즈니스 영역에서 자금을 재할당하고 있으며, 인도(48%), 영국(40%), 미국(35%)이 이러한 추세를 주도하고 있다.
또한 AI의 발전 여부와 무관하게 글로벌 기업들은 클라우드에 대한 투자를 늘리고 있다.
기업들은 2024년부터 2030년까지 AI 기반 클라우드 배포를 19% 늘릴 것으로 예상한다고 답했고, AI 리더의 85%는 내년에 클라우드 운영 자동화를 강화할 계획이라고 응답했다.
데이터 보안 투자의 확대는 전 세계적인 우선순위로 2023년 33%에서 2024년 58%로 25% 증가할 것으로 나타났다.
넷앱의 클라우드 스토리지 부문 총괄 매니저 겸 수석부사장인 프라브짓 티와나(Pravjit Tiwana)는 “AI는 그 연료가 되는 데이터가 좋은 만큼만 좋을 수 있다.”라며 “AI 리더와 AI 후발주자 모두에서 볼 수 있는 것은 보편적인 하이브리드 IT 환경에서는 데이터의 통합도와 신뢰도가 높을수록 AI 이니셔티브가 성공할 가능성이 높아진다는 점”이라고 강조했다.
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