칼럼 | 클수록 더 뛰어나기만 할까? 기업 규모별 생성형 AI 접근법
- 개요
- 생성형 AI 도입 전략은 기업 규모에 따라 상이하게 나타남
- 각 기업은 리소스, 보안 요구 및 적용 방식에 맞추어 도입 전략을 조정해야 함
- 대기업의 생성형 AI 접근
- 5,000명 이상의 대기업은 전략적 AI 도입과 리소스 확보를 통한 안전성 확보에 중점
- 예산 증가: 전년 대비 300% 이상의 예산 증가 (12% 응답)
- 작업 지향적 언어 모델 선호: 범용 대규모 언어 모델(LLM)보다는 특화된 모델(54%)
- 보안 및 프라이버시 우선: 공정성, 개인정보 유출 등에 대한 강력한 테스트 프레임워크 필요
- 서드파티 벤더 의존: SaaS API 기반 전용 LLM 도입률 높음
- 중견기업의 생성형 AI 접근
- 501~5,000명의 중견기업은 민첩성을 활용한 AI 실험과 혁신에 중점
- 예산 증가: 응답자의 36%가 50~100% 예산 증가 보고
- 작업 지향적 모델 사용: 57%가 특화된 언어 모델 선호
- 설명 가능성 및 허위 정보 방지 우선: AI 솔루션의 신뢰성과 정확성 유지 필요
- 중소기업의 생성형 AI 접근
- 500명 미만의 중소기업은 실용적이고 신중한 접근을 통해 비용 효율성을 극대화
- 생성형 AI 도입에 신중: 39%는 비즈니스 솔루션으로 AI를 적극 고려하지 않음
- 환자 대면 애플리케이션 중점: 환자 질문 응답(38%) 과 의료 챗봇(36%) 도입
- 정확성 및 편향 제거: 편향 제거 도구와 정확성 보장에 중점
- 공통 과제 및 이점
- 모든 기업은 보안, 프라이버시, 정확성 문제를 우선 과제로 인식
- 환자 대면 애플리케이션의 생성형 AI 잠재력에 대한 높은 기대 존재
- 결론
- 대기업은 확장과 투자를 주도하며, 중소기업은 민첩성과 실용성을 중시
- 기업 규모별 맞춤형 AI 보안 솔루션 개발 및 보안 리스크 완화 전략 필요
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