채택에서 통합으로: 2025년 AI 배포 과제 극복

소개: AI의 성장통 및 앞으로의 길

2025년 Reveal 설문조사 결과는 AI가 더 이상 미래가 아니라 현재라는 분명한 변화를 확인시켜줍니다. 과대 광고는 끝났습니다. AI는 운영의 필수 요소입니다. 채택이 널리 퍼져 있지만 실행은 여전히 가장 큰 과제입니다.

오늘날 기업이 직면한 가장 큰 위험은 무엇일까요? AI 실행, 보안 및 인력 전략을 마스터한 경쟁업체에 뒤처지고 있습니다. 여전히 접근 방식을 개선하기 위해 고군분투하는 사람들은 객관적으로 시간이 얼마 남지 않았습니다.

설문 조사에 따르면 많은 CTO가 AI 배포의 복잡성을 과소평가한 것으로 나타났습니다. 그 결과는 어떠하였습니까? 그들이 기대했던 것이 아닙니다. . .

명확한 AI 전략이 없는 기업은 AI를 도입하지 못했기 때문이 아니라 AI가 제시하는 과제를 확장하고 대처하지 못했기 때문에 위험에 처하게 됩니다.

2025년의 현실은 AI 채택만으로는 충분하지 않다는 것을 증명합니다. 실행이 성공 또는 실패를 결정합니다. 얼리 어답터들은 전략 없이 AI 통합을 서두르게 되었습니다. 그 결과는 어떠하였습니까? 단편화된 시스템, 비효율성 및 예측할 수 없는 성능. 이제 CTO는 여파를 해결해야 하며, 그렇지 않으면 뒤처지게 됩니다.

개요: 이 보고서는 2025년 Reveal 설문조사의 주요 인사이트를 제시하며, 2025년 AI 채택이 확대됨에 따라 비즈니스 리더가 이해해야 하는 중요한 변화를 간략하게 설명합니다. 올해 연구 결과를 2024년과 비교하여 AI의 우선순위가 어떻게 변화해 왔는지, 그리고 기업이 경쟁력을 유지하기 위해 다음에 해야 할 일은 무엇인지 살펴봅니다.

AI의 진화: 채택에서 실행 과제까지

2024년은 AI가 가속화되는 해였습니다. 기업들은 워크플로우를 자동화하고 효율성을 높이며 오류를 줄이기 위해 생성형 AI를 개발 프로세스에 통합하는 데 열심이었습니다.

그러나 얼리 어답터들은 곧 AI가 생성한 코드가 일관되지 않고 사람의 감독이 필요하며 새로운 보안 위험이 발생한다는 것을 깨달았습니다.

보고해야 할 주요 결과

성장 기회: AI 기반 성공

2024년 대 2025년: 우선순위의 변화

기업 리더들은 더 이상 AI를 채택할지 여부를 묻지 않고 대규모로 작동시키는 방법을 묻고 있습니다.

Reveal 설문조사 데이터: SaaS 개발 및 비즈니스 동향(2024년 vs. 2025년)

2025년의 변화를 완전히 이해하려면 2024년의 우선순위와 비교해야 합니다. 이 나란히 분석은 AI 채택, 보안 문제, 인력 동향 및 비즈니스 과제에서 가장 중요한 변화를 강조합니다.

2024년에서 2025년으로의 전환은 매우 중요한 순간입니다. AI 도입은 더 이상 초점이 아니며, 실행, 보안 및 인재 부족은 이제 업계의 과제를 정의합니다.

아래 표에는 주요 변경 사항이 요약되어 있습니다.

비즈니스 과제

회사의 성장 및 확장

소프트웨어 개발 트렌드

임베디드 분석 & BI 성장

임베디드 분석 채택의 과제

핵심 테이크아웃:

AI 골드 러시 이후 CTO와 기업 리더는 보안 위험, 비효율성, 심화되는 인재 경색 등 예상치 못한 복잡성에 직면해 있습니다. 2024년 개발자들은 제한된 리소스(41%)로 어려움을 겪었지만, 리소스가 확장됨에 따라 AI 안정성(45%), 보안 위협(51%), 인력 격차(48%)로 초점이 이동했습니다.

AI 기반 기업은 매출이 80% 성장하고 신규 프로젝트를 수주하는 비율이 82%에 달하며, 이는 AI가 효과적으로 실행하는 기업에게만 막대한 ROI를 제공한다는 것을 입증했습니다. 73%는 AI 사용을 확대하고 있지만, 42%는 기술 리소스로 어려움을 겪고 있으며, 35%는 변화하는 분석 요구 사항에 직면해 있어 실행의 균열이 드러나고 있습니다.

시계가 째깍째깍 째 리소스는 더 이상 병목 현상이 아니며, AI는 막대한 ROI를 제공하고 있으며, 이제 누가 이러한 문제를 가장 빨리 극복할 수 있는지에 대한 경쟁이 치열합니다. 여전히 채택 모드에 갇혀 있는 사람들은 시간이 부족하며, 이 가속화되는 AI 환경에서 실행은 삶과 죽음을 가르는 차이입니다.

주요 결과 및 분석

1. AI 배포: 채택에서 실행까지의 어려움

개요

2025년의 가장 큰 변화는 AI 채택에서 실행 과제로 이동하는 것입니다. 2024년에는 기업이 AI 통합에 집중했지만 2025년에는 실행 실패, 보안 위험 및 인력 부족이 주요 관심사로 채택을 추월했습니다.

주요 통계

• 55% 기술 리더의 비율이 AI 배포가 가장 큰 과제라고 응답했습니다.
• 45% AI 코드 신뢰성 문제를 보고했습니다.
• 44% 여전히 AI 롤아웃의 복잡성으로 어려움을 겪고 있습니다.

이유

많은 기업이 자동화 및 효율성 향상을 기대하며 AI를 채택했지만 명확한 데이터 전략, 거버넌스 프레임워크 및 확장 가능한 인프라가 없으면 실행 실패가 발생했습니다. AI 모델에는 지속적인 모니터링, 개선 및 보안 프로토콜이 필요하므로 배포 병목 현상이 발생합니다.

분석

AI를 보유하는 것은 더 이상 경쟁 우위가 아니며, AI가 효과적이고 안전하게 작동하도록 하는 것이 이제 과제가 되었습니다. 유지 관리, 보안 및 AI 안정성에 대한 계획을 세우지 못한 기업은 이제 높은 비용, 성능 문제 및 운영 차질을 겪고 있습니다.

 

"대규모 AI 배포는 기술적 장애물일 뿐만 아니라 전사적 과제입니다. 너무 많은 조직이 AI를 비즈니스 전반에 통합하지 않고 고립된 영역에서 구현하고 있습니다. 거버넌스, 실행 및 지속 가능성에 대한 명확한 전략이 없으면 비효율성, 규정 준수 문제, ROI 누락의 위험이 있습니다."

커트 피터슨(Kurt Petersen), Camunda의 고객 성공 담당 SVP, "AI 배포 과제", MSN, 2025년

 

요약

AI는 혁신 동인에서 운영 과제로 전환되었습니다. 기업은 이제 AI 워크플로우를 안정화하고, 안정성을 개선하고, AI 애플리케이션을 보호하는 데 집중해야 합니다. 구현을 구체화하지 못한 업체는 최적화를 우선시하는 경쟁업체에 뒤처지게 됩니다.

2. 보안이 중심이 됩니다.

개요

보안은 이제 2025년의 가장 큰 소프트웨어 관심사입니다. AI가 비즈니스 프로세스에 내장됨에 따라 자동화된 사이버 위협, AI가 생성한 취약성 및 규제 위험이 증가했습니다. 공격자는 보안 팀이 적응할 수 있는 것보다 더 빠르게 진화하고 있으므로 사전 예방적 AI 보안 전략이 필수적입니다.

주요 통계

• 51%의 조직이 보안을 가장 큰 우려 사항으로 꼽았습니다.
• 41%는 데이터 개인정보 보호가 점점 더 어려워지고 있는 과제라고 답했습니다.

이유

AI 생성 코드는 내장된 보안 검증이 부족한 경우가 많아 기업이 데이터 침해, 무단 액세스 및 자동화된 사이버 공격에 노출됩니다. 또한 딥페이크 사기, 피싱 자동화, 합성 사기와 같은 AI 기반 사이버 위협이 점점 더 정교해지고 있어 기존의 보안 방어가 비효율적입니다.

분석

보안은 더 이상 부차적인 고려 사항이 될 수 없으며 처음부터 AI 개발에 통합되어야 합니다. 기업은 진화하는 위협에 미리 대비하기 위해 실시간 위협 탐지, AI 감사 및 규정 준수 기반 보안 조치가 필요합니다.

요약

AI 기반 보안 위험으로 인해 사이버 보안은 IT 문제에서 비즈니스 필수 요소로 변모했습니다. 보안 우선 AI 관행을 채택하지 않는 조직은 심각한 위반, 규제 벌금 및 운영 실패의 위험이 있습니다.

3. 기술 인재 위기 심화

개요

2024년에 다소 개선된 AI 인재 부족 현상은 2025년에 특히 AI 및 사이버 보안 역할에서 더욱 악화되었습니다. AI를 빠르게 도입한 기업은 이제 AI 기반 인프라를 확장, 개선 및 보호하는 데 필요한 전문 인력이 부족합니다.

주요 통계

• 48% 기술 리더의 비율이 AI 및 사이버 보안 인재 채용이 주요 과제라고 답했습니다.
• 63% AI 전문 지식이 가장 중요한 채용 요구 사항이라고 응답했습니다.
• 55%의 기업이 새로운 AI 관련 역할을 창출했습니다.

이유

AI의 급속한 확장은 인력 준비 수준을 앞질렀습니다. 많은 기업이 제너럴리스트 개발자가 AI를 다룰 수 있다고 생각했지만, 이제는 AI 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 사이버 보안 전문가와 같은 전문 지식이 필수적이라는 것을 깨닫고 있습니다. AI 및 보안 전문가에 대한 수요가 공급을 훨씬 초과합니다.

분석

인재 부족은 이제 AI 실행의 직접적인 장애물입니다. AI 거버넌스, 보안 및 최적화를 관리할 숙련된 전문가가 없는 기업은 혁신이 지연되고 위험이 높아지며 운영 비효율성이 저하되고 있습니다.

요약

이는 단순한 고용 문제가 아니라 업계 전반의 위기입니다. 기업은 AI 교육에 투자하고, 기존 직원의 기술을 향상시키고, 전문적인 채용을 우선시하여 장기적인 AI 성공을 유지해야 합니다.

4. 기대치를 뛰어넘는 비즈니스 성장

개요

AI 배포의 어려움에도 불구하고 AI를 전략적으로 구현한 기업은 상당한 매출 성장과 프로젝트 기회 증가를 경험했습니다. 구조화된 보안 우선 접근 방식을 채택한 기업은 가장 높은 효율성과 수익성 향상을 경험했습니다.

주요 통계

• 80%의 기업이 매출 성장을 달성했습니다.
• 82% 2024년에 새로운 프로젝트를 맡았습니다.

이유

서두르는 AI 출시를 피하고 확장 가능한 AI 통합, 자동화 및 분석 기반 의사 결정에 집중한 조직은 가장 큰 재정적 이점을 얻었습니다.

분석

AI 도입만으로는 충분하지 않으며, 실행, 보안 및 인력 교육을 최적화하는 기업은 기대치를 뛰어넘고 있습니다. 이러한 영역을 해결하지 못한 기업은 비효율성과 기회 상실을 경험하고 있습니다.

요약

AI 주도의 성장은 가능하지만 실행, 보안 및 인력 준비에 중점을 둔 기업에서만 가능합니다. AI 전략을 개선하고 확장 가능하고 안전한 AI 애플리케이션에 투자하는 기업은 계속해서 재정적 이익을 얻을 것입니다.

5. 임베디드 분석 필수품이 되다

개요

데이터 기반 의사 결정은 더 이상 선택 사항이 아니라 경쟁의 필수 요소입니다. AI 기반 인사이트, 예측 분석 및 실시간 모니터링을 활용하지 못하는 기업은 뒤처질 위험이 있습니다.

주요 통계

• 81% 현재 임베디드 분석 기능을 사용하는 기업의 비율
• 42% 구현에 어려움을 겪음

이유

임베디드 분석 채택이 증가하고 있지만 기업은 AI 기반 인사이트를 통합, 확장 및 자동화할 수 있는 전문 지식과 인프라가 부족합니다. 데이터 사일로, 열악한 분석 워크플로우, 제한된 기술 리소스로 인해 기업은 분석을 완전히 활용하지 못하고 있습니다.

분석

원활한 분석 통합, AI 기반 의사 결정 및 실시간 데이터 접근성에 투자하는 조직은 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 분석 채택 장벽을 극복하지 못하는 기업은 경쟁력을 유지하기 위해 고군분투할 것입니다.

요약

임베디드 분석은 더 이상 "있으면 좋은" 기능이 아니라 기본적인 비즈니스 요구 사항입니다. 분석을 최적화하지 못하는 조직은 AI의 잠재력을 최대한 활용하지 못할 위험이 있습니다.

Reveal AI가 대화형 분석으로 업계 격차를 해소하는 방법

기존 분석의 접근성 문제

기존 분석의 가장 큰 단점 중 하나는 접근성으로, 대부분의 BI 도구에는 전문 지식, SQL 쿼리 또는 수동 보고서 작성이 필요하기 때문에 기술 지식이 없는 사용자도 의미 있는 인사이트를 추출하기 어렵습니다.

내장된 분석 기능을 사용하더라도 사용자는 결론을 도출하기 전에 대시보드를 탐색하고, 필터를 적용하고, 데이터를 분석해야 합니다. 역사적으로 이 프로세스는 느리고 기술적이며 인적 오류가 발생하기 쉽습니다.

대화형 분석: 새로운 접근 방식

대화형 분석은 이러한 패러다임을 변화시킵니다. 수동으로 데이터를 정렬하고, 필터를 적용하고, 보고서를 생성하는 대신 사용자는 자연어로 직접 질문하고 AI 기반 인사이트를 즉시 받을 수 있습니다.

Reveal AI는 이러한 변화의 최전선에 서서 기업이 다음을 수행할 수 있도록 지원합니다.

• 즉시 인사이트 액세스: 대화형 쿼리가 정적 대시보드를 대체하여 사용자가 복잡한 인터페이스를 탐색하지 않고도 답변을 얻을 수 있도록 합니다.
• 수동 분석 제거: AI는 추세, 이상 징후 및 주요 인사이트를 자동으로 발견하므로 사용자가 수동으로 데이터를 분석할 필요가 없습니다.
• 실시간 AI 기반 의사 결정 지원: 자동화된 분석은 패턴, 추세 및 기회를 사전에 식별하여 비즈니스에 경쟁 우위를 제공합니다.

작동 원리

대화형 분석은 ChatGPT 스타일의 프롬프트 메뉴로 생각하면 AI 기반 비서와 같은 기능을 하지만 특정 쿼리를 기반으로 데이터에서 직접 정확한 실시간 인사이트를 생성하도록 설계되었습니다. 사용자는 복잡한 대시보드를 탐색하는 대신 프롬프트에 특정 질문을 입력하고 수동으로 보고서를 필터링하거나 원시 데이터를 분석할 필요 없이 즉각적이고 정확한 답변을 받을 수 있습니다.

예를 들어:

• 월별 매출 추세를 찾기 위해 여러 보고서를 검색하는 대신 사용자는 "지난 분기에 가장 실적이 좋았던 제품은 무엇입니까?"라고 간단히 질문할 수 있습니다.
• 사용자는 필터를 수동으로 적용하는 대신 "지난 6개월 동안의 지역별 매출 성장률 표시"라고 요청할 수 있습니다.

Reveal AI 사용하면 사용자는 더 이상 중요한 통찰력을 찾기 위해 기술 전문 지식이 필요하지 않으며, 사용자가 요청하고 시스템이 답변을 제공합니다. 이를 통해 기존 분석의 복잡성을 제거하고 모든 의사 결정권자가 데이터 팀이나 BI 전문가에게 의존하지 않고도 실시간 AI 기반 인사이트에 액세스할 수 있습니다.

비즈니스 인텔리전스의 새로운 표준

Reveal AI는 기존 BI의 복잡성을 제거하여 데이터에 액세스할 수 있고 실행 가능하며 즉각적으로 사용할 수 있도록 합니다. 전문 교육의 필요성을 제거함으로써 데이터 분석가뿐만 아니라 누구나 분석에 참여하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있는 문을 엽니다.

이러한 변화는 비즈니스 운영 방식의 근본적인 변화를 나타냅니다. 워크플로우에 직접 내장된 AI 기반 분석을 통해 조직은 더 빠르게 적응하고, 더 효율적으로 확장하고, 지속적인 혁신을 추진할 수 있습니다.

트렌드를 앞서가고 Reveal AI에 대한 조기 액세스를 요청하십시오.

최종 생각들: 이것이 기업과 기업 리더에게 의미하는 것

2025년 Reveal 개발자 설문조사는 AI 채택만으로는 더 이상 성공을 보장할 수 없다는 냉엄한 현실을 확인시켜줍니다. AI를 효과적으로 확장, 보호 및 실행하지 못하는 기업은 빠르게 뒤처질 것입니다.

이 경쟁은 누가 AI를 보유하느냐가 아니라 비효율성, 보안 위험, 인재 부족으로 인해 피해를 입기 전에 누가 AI를 통제할 수 있느냐에 관한 것입니다.

CTO는 지금 행동에 나서야 합니다. 망설임은 시장과 무관함을 의미합니다.

기술 리더를 위한 핵심 사항:

• AI 실행 위기: 55%가 AI 배포에 어려움을 겪고 있습니다. 빠르게 확장하거나 뒤처집니다.
• 급증하는 보안 위험: 51%가 AI 보안을 가장 큰 우려 사항으로 꼽았습니다. 약한 방어 = 위반, 벌금 및 손실.
• AI 인재 부족은 위기입니다: 48% AI/보안 전문가를 찾을 수 없습니다. 그렇지 않으면 실패와 위험이 폭발적으로 증가합니다.
• AI 기반 기업 지배: 80%는 매출 성장, 82% 확장. 리더는 실행에 옮기고, 뒤처진 리더는 사라집니다.
• 임베디드 분석 승자를 정의합니다 : 81 %는 그것을 사용하고, 42 %는 투쟁합니다. 실시간 인사이트는 새로운 경쟁 우위입니다.

다가오는 한 해

2025년은 실행의 해입니다. AI를 확장하고, 보호하고, 적절한 인재를 고용하는 기업이 지배적일 것입니다. 그렇지 않은 사람들은 살아남지 못할 것입니다. 시계가 째깍째깍 째깍 째깍 누가 처형하고 누가 남게 될까요?