[디지털경제뉴스 박시현 기자] 클라우데라가 2024년 비즈니스 시장에 대한 4대 전망을 발표했다.
클라우데라는 이번 전망 발표에서 AI 시대에 기업의 ‘안티프래질(antifragile)’과 회복력을 강조했다. 안티프래질은 ‘블랙스완’의 저자인 나심 니콜라스 탈렙이 제시한 개념으로, 불확실한 환경에서 살아남고, 이를 유리하게 이용할 수 있는 능력이다. 클라우데라는 격변하는 경제 상황 속에서 2024년 기업들이 AI, 데이터 등 기술을 활용해 혁신을 추진할 것으로 예측했다.
◆비용 절감과 운영 효율성으로 2024년 비즈니스 뒷받침 = 디지털 트랜스포메이션 시장은 내년 경제 전망에 대한 불안감에도 불구하고 2030년까지 약 46억 달러 규모로 성장할 것으로 예상된다. 기업은 디지털 트랜스포메이션에 계속 투자하면서도 어려운 경제 환경에서는 비용을 절감하고 효율성을 높이며, 현재 가진 자원을 최대한으로 활용할 것으로 전망된다.
기업이 미래 비즈니스 계획을 세울 때는 격변하는 경제 상황 이후까지 신중하게 고려해야 한다. 장기적인 비즈니스 전략을 위해서는 기업이 인프라와 기술에 자원을 투자하고 미래를 위한 기술, 인력, 프로세스를 준비해야 혁신을 추진할 수 있다.
◆안티프래질을 위한 데이터 수익화 = 기업 대부분은 데이터의 중요성에 대해 알고 있다. 데이터는 전략적 자산이자 기업의 디지털 재화로, 단순히 새로운 수입원이나 비용 절감을 넘어 혁신을 추진하기 위한 상품으로 취급될 것이다.데이터를 수익화 하는 것은 수익에 직접적인 영향을 미칠 뿐만 아니라 중요한 비즈니스 의사결정과 혁신을 주도한다. 기업은 데이터가 정확하고 완전하며 일관돼 데이터의 무결성을 보장해야 한다. 데이터가 어디서 왔고, 어떻게 변화했는지, 데이터 라이프사이클 내 최종 목표는 무엇인지를 데이터 계보를 통해 파악해야 한다.
기업이 데이터를 온프레미스와 클라우드에 저장하면서 최신 아키텍처를 이용해 데이터 관리 플랫폼을 구축하면 더 빠르게 인사이트를 얻고 어디서든 데이터와 분석에 접근할 수 있다. 이를 통해 기업은 데이터 중심 기업으로 회사 목표에 부합하는 전략적 비즈니스 결정을 내릴 수 있다.
◆AI 운영을 통한 비즈니스 가치 제고 = 많은 기업들이 생성형 AI와 머신러닝(ML)을 비즈니스적으로 도움이 될지 확인하기 위해 시도하고 있다. AI 운영은 반복적, 일상적이고 시간이 많이 걸리는 작업들을 자동화해 비용을 절감하고 운영 효율성을 높일 뿐만 아니라 비즈니스 도전과제에 대해 혁신과 창의적인 접근법을 발견하는 기회로도 사용될 수 있다.
AI 플랫폼은 단독으로 작동하지 않기 때문에 데이터에 쉽고 빠르게 접근할 수 있도록 기업 전반적인 데이터 아키텍처가 통합돼야 한다. AI, ML 모델들은 훈련 데이터가 중요해 기업 전체에 일관된 보안과 거버넌스 통제가 필요하다.
AI와 ML 모델을 활용하려는 기업은 통합 보안과 거버넌스 기술을 포함해 데이터 저장 장소에 관계없이 기업 전반에 일관된 데이터 맥락을 제공할 수 있는 올바른 전략과 데이터 플랫폼을 구축해야 한다. 데이터 플랫폼을 통해 기업은 데이터가 어디에 있든 데이터를 완전히 파악하고 제어할 수 있다.
적절한 데이터 거버넌스와 데이터 거버넌스 이니셔티브로 기업은 데이터에 대한 신뢰를 통해 신뢰할 수 있는 인사이트와 AI 구축을 위한 기반을 형성할 수 있다.
◆기업의 복원력을 통한 혁신과 성장 = 기업은 불확실한 미래 경제를 준비하면서 혁신과 성장을 저해하지 않도록 주의해야 한다. AI를 잘 활용하기 위해선 기업의 비즈니스와 데이터 전략에 부합하는 조심스럽고 신중한 AI 전략이 필요하다. 기업은 AI 사용 사례 한두 개를 바탕으로 도입하기 보다는 비즈니스 전략에 부합하는 AI 전략을 세워야 한다.
또한, 기업은 AI를 위한 기반을 최대한 빠르게 구축해야 한다. 기업은 자사의 기술, 인력, 프로세스가 상호 지원하고 조화롭게 작동하도록 보장하며 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 AI를 구축하고 훈련해 불안정한 시기에도 혁신과 성장을 주도할 수 있다. 회복력이 있는 기업은 위기를 극복하고 유지할 수 있기 때문에 안티프래질 기업은 발전하고 진화하며 강해질 수 있다.
