네트워크 상에서 데이터 생성은 점점 더 실시간으로 자동화, 분석 및 전달되고 있다. 기존에는 데이터 생성 주체가 소비자였다면 점차 그 비중이 소비자에서 기업으로 이동하여 앞으로는 기업에 의해 M2M(사물통신)이나 IoT 분야에서 생성되는 데이터가 훨씬 클 것으로 보인다. 가령, 개인이 소셜 미디어에 올린 데이터는 결국 기업 인프라(Infrastructure)에 업로드된다. 이처럼 데이터의 폭증과 함께 보안의 중요성이 강조되고 있다. 하지만 맥락이 없는 데이터는 아무 소용이 없는 것처럼 모든 데이터는 똑같이 중요하지 않기에, 기업과 조직은 가장 큰 효과를 낼 수 있는 핵심 데이터를 파악하고, 이에 집중하는 것이 무엇보다 중요하다.
2025년에 이르면 전 세계 인구의 75%가 네트워크에 연결되며, 전체 생성 데이터의 거의 20%가 실시간 데이터일 것으로 전망된다. 이에 따라 AI에 의해 제어되는 지능형 시스템이 기업과 사회의 주요 동력으로 떠오를 것이다. 현재 지능형 시스템은 인지· 학습이 가능한 기계 시스템, 언어 프로세스 및 인공지능과 같은 기술로써 무인 자동차, 안면 인식 및 고객 응대 가상 시스템에 사용되고 있지만 그 가능성은 실로 무한하다.
코로나 팬데믹이 장기화되면서 AI 기술은 탄력을 받아 제조업의 생산공정 분야뿐만 아니라 OCR, 자동 분류, 추천 분야에도 그 영향이 미치고 있다. 특히 데이터의 중요성이 강조됨에 따라 가공·처리하기 위한 AI 하드웨어 및 소프트웨어 기술 개발이 가속화될 전망이다.
최근 소비자 데이터 활용은 글로벌뿐 아니라 국내에서도 급증하는 추세다. 이런 흐름에 따라 현재 기업의 61% 이상이 기업 비즈니스 차원의 디지털 전환을 진행/계획 중에 있다고 밝혔다. 이는 디지털 트랜스포메이션을 통해 데이터 가치를 극대화 하려는데 있는데 데이터는 각 기업의 효율성을 높이고 소비자와의 접점을 크게 늘려 기업의 생산비용 절감과 매출 확대의 중요한 기초 설계로 인식되고 있기 때문이다. 데이터 활용은 지속 가능한 성장을 위한 필수요건으로, 각 기업별로 여러 데이터 분석기법과 솔루션 도입, 그리고 디지털 트랜스포메이션은 기업 생존을 위한 필수 전략이라 할 수 있다.
이미 많은 기업에서 AI/머신러닝(ML) 기반의 자동화를 단순 반복적인 업무에 활용해 인력난을 해결하고 있으며, AI 적용 업무 범위를 전체로 확장하기 위한 IT 투자가 이어지는 추세다. 이와 같은 수요의 증가에따라 정부 기관과 여러 빅 테크 기업은 세계적 수준의 경쟁력을 갖춘 AI 허브, 데이터센터 인프라를 구축하는 등 데이터 플랫폼 생태계 조성에 힘쓰고 있다.
AI 추천 및 개인화 솔루션을 기반으로 기업들이 디지털 트랜스포메이션을 성공적으로 완수할 수 있도록 레버리지 하는 라이앤캐처스 허윤 대표는 "디지털 트랜스포메이션은 단순히 디지털 전환만을 말하는 것이 아니다. AI 기반 기술을 통해 기업의 생산성을 높이고, 기존 기술과의 융합을 통한 시너지 효과를 내는 것이 중요하다"며 "장기화된 코로나 팬데믹으로 기업들은 전례없는 상황을 겪으면서 디지털 트랜스포메이션의 중요성을 실감하였다. 앞으로 기업에서는 AI기반의 플랫폼과 자동화 솔루션을 통한 기획 및 개발 참여를 장려하게 될 것이며, 장기적으로는 개인의 디지털 역량을 요구하게 될 것"이라고 말했다.
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