스탠퍼드 HAI에서 최근 발표한 'AI 인덱스 2026' 보고서를 보니까 진짜 흥미로운데, AI가 이제 단순한 기술이 아니라 글로벌 경제와 과학 연구, 노동시장까지 관통하는 '지배적 인프라'로 변환되고 있다고 하네요. 쉽게 말해서 AI가 더 이상 "써볼 만한 신기술" 수준이 아니라 우리 일상을 움직이는 핵심 시스템이 되었다는 뜻이더라고요.
올해는 단순한 생성형 AI를 넘어 스스로 판단하고 작업을 수행하는 에이전틱 AI가 본격적으로 시스템 내부로 들어온다고 합니다. 챗봇 수준이 아니라 실제로 일을 처리하는 AI라는 뜻이네요. 근데 한 가지 신경 쓰이는 게, MIT 보고서에서 "95%의 생성형 AI 프로젝트가 의미 있는 비즈니스 결과를 내지 못하고 있다"고 했다던데... 결국 기술만 좋다고 다는 게 아니라 어떻게 쓰느냐가 정말 중요하다는 거네요.
95% 실패율 진짜 충격이네요. 결국 AI 도입해도 제대로 못 쓰는 곳이 대부분이라는 얘기잖아요. 인프라라기보다는 아직 도구 수준인 것 같아요.
딥러닝장인
95% 실패율 얘기 정말 와닿네요. 회사에서도 생성형 AI 도입했는데 초반엔 다들 기대했거든요. 근데 실제로 프로세스에 녹여내려니까 난제가 많더라고요. 결국 기술이 아니라 조직문화와 운영 역량이 답인 것 같습니다.
요정
95%가 성과를 못 낸다는 게 진짜 핵심이더라고요. 저희 회사도 생성형 AI 도입을 추진 중인데, 기술 팀은 자꾸 "이것도 되고 저것도 된다"고만 하는데 정작 비즈니스 임팩트 측정을 어떻게 할지는 항상 막혀있어요 ㅠㅠ
에이전틱 AI가 들어온다는 것도 흥미로운데, 반대로 생각해보면 도입 난제가 더 복잡해질 것 같은 생각이 드네요. 자동화 수준이 높아질수록 오류 관리나 책임 문제는 또 어떻게 할지... 인프라라는 표현이 딱 맞는 것 같습니다.