TL;DR

  • 기업용 AI의 경쟁 초점은 예측 모델의 성능 비교를 넘어, 예측 시스템이 사업 의도에서 벗어나지 않고 스스로 결정을 실행하는 방식으로 이동함.
  • Everest Group의 Vishal Gupta는 기업이 과거를 돌아보는 관점에서 벗어나 미래를 내다보려 한다고 설명함.
  • 딥러닝(deep learning)과 생성형 AI(generative AI) 기반의 지능형 분석이 이러한 변화를 뒷받침함.
  • 실시간 학습은 분기별 갱신을 기다리지 않고 AI가 지속적으로 발전하게 하며, 예측 엔진의 데이터 범위는 정형 수치 기록에서 비정형 상호작용까지 확장됨.
  • AI 기반 분석은 기업을 수동적인 사후 분석에서 실용적인 미래 예측으로 이끌며, 분석의 여러 영역에도 AI가 중심이 되는 흐름임.

예측에서 자율적 의사결정으로

  • 2026년 기업용 AI의 핵심 질문은 예측 모델이 통계적 예측보다 나은지 여부가 아님. 이 논쟁은 이미 결론이 난 상태임.
  • 이제 중요한 질문은 예측 시스템이 사업 의도에서 벗어나지 않으면서 자체 결론에 따라 행동하게 하는 방법임.
  • 경쟁의 최전선은 예측에서 자율적 의사결정으로 이동하고 있으며, 선도 기업과 뒤처진 기업 사이의 격차도 그에 따라 커지는 중임.

“기업은 과거를 돌아보는 관점에서 벗어났으며, 더 미래지향적이기를 원함.”

  • 연구 기관 Everest Group의 파트너 Vishal Gupta의 설명임.

지능형 분석과 데이터의 확장

  • 딥러닝과 생성형 AI 같은 기술을 활용하는 지능형 분석이 이러한 변화를 가능하게 함.
  • 실시간 학습을 통해 AI는 분기별 갱신을 기다리지 않고 지속적으로 발전함.
  • 새로운 예측 엔진이 활용하는 데이터는 깔끔한 수치 기록에 한정되지 않으며, 풍부한 통찰을 담은 상호작용을 포함하는 비정형 데이터까지 포괄함.
  • 그 결과 AI 기반 분석은 기업을 수동적인 사후 분석에서 실용적인 미래 예측으로 이동시킴.

분석에서 AI로

  • AI는 예측 모델링, 데이터 준비, 분석 워크플로, 결과 해석, 의사결정 애플리케이션을 포함하는 폭넓은 분야인 예측 분석을 한 단계 끌어올림.

“여러 면에서 ‘분석’이라는 말이 AI로 대체되고 있다고 생각함. 모든 것이 AI가 되어 가고 있음.”

  • Vishal Gupta의 설명임.