AI 산업 전반에서 빠르게 확산되고 있지만, 많은 조직이 여전히 확장성과 지속 가능성 확보에 어려움을 겪고 있다. 현재 AI 시장에서는 최신 기술을 신속히 도입하라는 압력이 IT 리더들에게 가해지고 있으나, 기존 데이터·인프라·보안 역량에 미치는 영향과 함의를 충분히 이해하지 못한 채 도입이 진행되는 경우가 많다. 결과적으로 기대치에 미치지 못하거나 유지 관리가 어려운 시스템이 구축되는 사례가 빈번하다. 이는 기업의 AI 투자 대비 효과를 저하시킬 뿐 아니라, 장기적인 혁신 역량을 저해하는 구조적 문제로 이어진다.

글로벌 IT 리서치 및 자문 기업 인포테크 리서치 그룹(Info-Tech Research Group)은 이러한 문제를 해결하기 위해 ‘AI 아키텍처 구성 요소 정의(Define the Components of Your AI Architecture)’ 연구 보고서를 발표했다.

보고서에 따르면, 단편화된 아키텍처, 일관되지 않은 기술 선택, 거버넌스 부재가 주요 원인으로 지목됐다. 이러한 문제는 AI 이니셔티브를 교착 상태에 빠뜨리고, 비즈니스 가치 실현을 지연시키며, 경우에 따라 막대한 재작업 비용을 초래한다.

이러한 문제 해결을 위해 보고서는 IT 리더가 유연성, 상호운용성, 비즈니스 연계성을 결합해 지속 가능한 가치를 창출하는 AI 플랫폼을 설계할 수 있도록 지원하는 포괄적 프레임워크를 제시한다.

확장 가능한 AI 플랫폼 5가지 구축 전략

보고서는 사전 정의된 모범 사례 빌딩 블록을 기반으로 목표 상태 아키텍처를 설계할 것을 권장하고 했다. 이는 개별 구성 요소를 구매·구축·확장하는 모든 경우에 적용 가능하다고 했다. 또한 빌딩 블록 간의 작동 방식, 종속성, 통합 지점을 명확히 이해하는 것이 상호운용성과 장기 지속 가능성 확보에 필수적임을 강조한다.

보고서는  CIO와 IT 리더가 확장 가능한 AI 플랫폼을 구축하는 데 필요한 5가지 핵심 인사이트를 제시한다.

첫째, 포괄적 통찰력으로 표준화된 구성 요소를 기반으로 유연한 플랫폼을 설계해야 한다.

둘째, 사용 사례 인사이트를 통해 AI 활용이 측정 가능한 비즈니스 가치를 창출하는지 사전 검증해야 한다.

셋째, 솔루션 경로 인사이트에서는 구매·구축·확장 여부를 초기 단계에서 명확히 하여 복잡성을 줄이고 기대치를 조정한다.

넷째, 빌딩 블록 인사이트를 통해 구성 요소 간의 연결 방식과 상호작용을 이해해 아키텍처 무결성을 확보한다.

다섯째, 전술적 통찰력은 MLOps·데이터 엔지니어·운영 리더가 모델 버전 제어와 성능 지표를 활용해 단계적으로 AI를 제공하도록 한다.

이 프레임워크는 AI 시스템 설계의 복잡성을 줄이고, 조직적 정렬과 통합을 촉진하며, 장기적 가치를 제공하는 기반을 마련한다. 특히 금융, 제조, 헬스케어, 공공 부문 등 데이터 보안과 확장성이 중요한 산업에서 적용성이 높다.

인포테크 리서치 그룹의 선임 연구 분석가 이브라힘 압델-카데르(Ibrahim Abdel-Kader)는 “급격한 기술 발전으로 AI 시스템의 복잡성이 증가했다. 그러나 이러한 변화는 새로운 AI 프레임워크, 디자인 패턴, 모델 유형의 도입을 통해 다양한 사용 사례와 애플리케이션을 가능하게 했다. 이러한 기회를 효과적으로 활용하려면 AI 시스템 설계 모범 사례를 지속적으로 발전시키는 것이 중요하다.”고 말했다.

구조화된 아키텍처를 기반으로 구축된 AI 플랫폼은 변화하는 기술 환경 속에서도 회복력을 유지하며, 비즈니스 요구와 기술 전략을 일관되게 연결할 수 있다. 인포테크는 이를 통해 기업이 AI 확장의 장애 요인을 극복하고 지속 가능한 혁신을 실현할 수 있다고 보고 있다.

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