여러분, 안녕하세요! 대한민국 최고의 일타 강사, 저스틴입니다.

오늘 제가 준비한 뜨끈뜨끈한 강의는 바로 테크월드뉴스에서 보도한 “AI로 뭘 하지?…첫 질문부터 막히는 기업들, 현장에선 어려움 ‘여전’”이라는 제목의 기사를 기반으로 합니다. 이 기사는 요즘 기업들이 AI 도입에 왜 이렇게 삐걱거리는지, 그 핵심적인 문제점을 아주 명쾌하게 짚어주고 있어요. 자, 그럼 지금부터 저스틴의 명쾌한 해설과 함께 이 기사의 핵심을 꿰뚫어 봅시다!

[일타 강사 저스틴의 AI 특강] 기업 AI 도입, 왜 첫 삽부터 막힐까? – 문제점과 해결책 완벽 분석!

여러분, 요즘 뉴스나 언론을 보면 ‘AI, AI’ 안 나오는 곳이 없죠? 너도나도 AI를 도입해야 한다고 난리인데, 막상 현장에 가보면 “AI로 뭘 하지?”라는 첫 질문부터 막히는 기업들이 수두룩하다고 합니다. 이 테크월드뉴스 기사에서는 그 이유를 크게 세 가지로 정리해주고 있어요.

첫 번째 문제점, “AI를 어디에 적용해야 할지 모르는 문제 정의 부족!”

자, 이 부분은 별표 세 개! 가장 중요합니다! 기사에서는 많은 기업들이 AI 기술을 도입하긴 하는데, 정작 자기네 회사에 이 AI를 어디에, 어떻게 써야 할지에 대한 구체적인 그림이 없다고 지적하고 있어요. 한 업계 관계자의 말처럼, “AI 기술을 어떤 방식으로 활용해야 할지에 대한 아이디어가 부족하다 보니 오히려 ‘어떤 방식으로 적용할 수 있을지’ 아이디어를 역으로 요청하는 경우도 있다”고 합니다. 이게 무슨 말이냐? 칼을 샀는데, 이 칼로 뭘 썰어야 할지 모르는 것과 똑같다는 겁니다. 결국 이 글의 저자는 AI 도입이 제대로 작동하려면 문제를 실제로 안고 있는 실무자가 주체적으로 고민하고 풀어야 한다고 강조합니다. AI는 만능 해결사가 아니라, 우리가 해결하고 싶은 문제를 명확히 해야만 제 역할을 할 수 있다는 거죠.

두 번째 문제점, “AI 학습의 핵심! 데이터 준비 상태 미비!”

여러분, AI는 똑똑한 셰프와 같습니다. 그런데 셰프가 아무리 실력이 좋아도 신선한 재료가 없으면 맛있는 음식을 만들 수 없겠죠? 슈퍼브에이아이의 김현수 대표님이 아주 기가 막힌 비유를 들어주셨습니다. “AI를 ‘최고의 셰프’라고 한다면, 데이터는 ‘신선한 재료’와 같다.” 많은 기업들이 AI 모델의 성능에만 집착하지만, 정작 AI가 학습해야 할 데이터가 제대로 준비되어 있지 않은 경우가 대부분이라는 겁니다. 데이터가 아예 없거나, 있어도 HWP 문서나 설비 로그처럼 특화된 포맷이라 AI가 알아먹을 수 있게 가공하는 데만 엄청난 노력이 들어간다는 거죠. 데이터가 제대로 갖춰지지 않으면, AI 프로젝트는 시작도 전에 좌초될 수밖에 없다는 점, 꼭 기억하세요!

세 번째 문제점, “복잡한 인프라 환경과 AI 전문 인력 부족!”

AI를 돌리려면 GPU 같은 고성능 컴퓨터 자원이 필요하고, 모델도 골라야 하고, 데이터도 연결해야 하고, 이걸 또 서비스로 배포하는 환경까지! 이 모든 과정이 매끄럽게 연결되어 있지 않으면 도입 후에도 효율적으로 AI를 활용하기 어렵다는 겁니다. 게다가 한국산업기술진흥원(KIAT)이나 산업통상자원부 보고서에서도 지적하듯이, AI 기술을 제대로 이해하고 다룰 수 있는 숙련된 인력이 부족하다는 점도 큰 장애물이라고 합니다. AI 요리사를 모셔왔는데, 부엌에 아무 도구도 없고, 심지어 요리법을 아는 사람도 없다는 거랑 똑같은 상황인 거죠.

그렇다면, 이런 어려움을 어떻게 해결해야 할까요?

이 기사에서는 AI 도입을 지원하는 기업들이 나름의 해결책을 제시하고 있다고 알려줍니다.

슈퍼브에이아이는 문제 정의부터 꼼꼼히 짚고, 단기간의 개념검증(PoC)으로 실제 효과를 점검하는 방식을 쓴다고 해요. 심층 워크숍을 통해 목표를 설정하고, 자체 개발한 ‘제로 파운데이션 모델’을 활용해서 현장에 바로 적용 가능하게 돕는다는군요.
베슬AI는 AI 오케스트레이션 플랫폼을 통해 AI 도입의 전 과정을 자동화합니다. GPU 자원 관리부터 모델 파인튜닝, 워크플로우 연결까지 한 번에 처리해서 복잡한 인프라 문제를 해결해준다는 것이죠.

강의 마무리:

여러분, 오늘 강의 내용을 요약하자면 이렇습니다. 기업들이 AI 도입에 실패하는 주된 이유는 ‘AI로 무엇을 할지’에 대한 명확한 문제 정의가 없거나, AI 학습에 필수적인 데이터가 제대로 준비되지 않았거나, 혹은 전문 인력과 인프라가 부족하기 때문이라는 겁니다.

이 기사의 저자는 결국 기업이 AI를 성공적으로 도입하려면, 단순히 멋진 AI 모델만 쫓아갈 것이 아니라, 진정으로 해결하고 싶은 비즈니스 문제를 정의하고, 그에 맞는 양질의 데이터를 준비하며, 실무자들이 주도적으로 AI 활용 방안을 고민하고 실행해야 한다는 중요한 메시지를 전달하고 있습니다. AI는 도구일 뿐, 이 도구를 어떻게 활용할지는 결국 우리 기업의 손에 달려있다는 점을 명심해야 합니다!

오늘 강의는 여기까지입니다. 다음 시간에도 여러분의 머리에 쏙쏙 박히는 알찬 내용으로 찾아오겠습니다! 복습은 필수! 아시죠?