AI가 비즈니스 모델 짜는 시대 … 대용량 데이터 구축이 첫걸음
AX가 대세로 자리 잡는 것은 그만큼 변화가 급격하기 때문이다. AI는 기업의 핵심 전략을 근본적으로 바꾸는 요소로 작용한다. DX가 기존 시스템과 업무 효율성을 개선하는 데 초점을 맞췄다면, AX는 새로운 비즈니스 모델을 창출하고 업무 자동화와 최적화를 넘어 비즈니스의 본질을 변화시키는 단계로 나아간다. 앞으로 기업들은 AI를 활용한 프로세스 최적화뿐만 아니라 AI 자체가 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 단계로 진화시켜야 한다.
AX를 성공적으로 구현하기 위해서는 탄탄한 데이터 전략이 필요하다. 무엇보다 고성능 데이터 인프라가 중요하다. AI 모델이 제대로 학습하고 추론을 수행하려면 대규모 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 환경이 필요하다. 이를 위해 고성능 컴퓨팅(HPC), 데이터 레이크와 같은 첨단 인프라를 갖추는 것이 핵심이다. 이러한 인프라들은 대용량 데이터를 효율적으로 저장하고 빠르게 분석할 수 있는 환경을 제공한다.
AI를 활용한 데이터 파이프라인 구축은 기업이 데이터를 수집하고 분석하는 방식을 획기적으로 변화시킨다. 반복적인 데이터 정제 작업을 자동화하고, 이를 통해 인력 부담을 줄이면서 데이터 품질을 높이는 것이 가능하다. AI는 데이터를 단순히 처리하는 데 그치지 않고, 실시간으로 데이터를 분석해 새로운 인사이트를 도출해내는 역할을 하게 된다.
기업마다 다루는 데이터의 특성이나 비즈니스 모델이 다르기 때문에 맞춤형 AI 전략이 요구된다. 일률적인 접근법은 기업의 고유한 환경을 반영할 수 없기에 각 기업의 목표와 필요에 맞는 전략이 필요하다. 서비스형 플랫폼(PaaS) 기반으로 운영 환경을 구축하면 AI 모델의 개발과 배포가 훨씬 더 유연하게 이뤄질 수 있다.
AX 전략이 지속 가능하려면 ESG(환경·책임·투명경영) 요소도 반드시 고려해야 한다. AI 기술의 발전으로 데이터센터의 에너지 소비가 급증하는 상황에서 친환경 기술 도입은 필수적인 과제가 됐다. 저전력 ARM 서버와 수랭식(리퀴드쿨링) 기술을 활용하면 데이터센터의 전력 소비를 크게 줄일 수 있다. AI가 생성하는 데이터는 신뢰성 있게 관리돼야 하며, 데이터 윤리를 고려한 운영체계를 구축하는 것도 기업의 사회적 책임이다.
AI 전환을 성공적으로 이루기 위해서는 AI 및 데이터 인프라 구축에 대한 전문적인 컨설팅이 중요하다. 기업들은 데이터 인프라 구축뿐만 아니라 이를 기반으로 한 AI 전략과 운영 최적화를 체계적으로 계획해야 한다. 이때 관련 분야의 전문 파트너와 협력해 최적의 솔루션을 도입하는 것이 성공적인 AX의 핵심 요소다.
결국 AX는 기업이 선택할 수 있는 옵션이 아니라 필수적으로 이행해야 할 변화다.
데이터를 단순히 저장하고 관리하는 것을 넘어 이를 어떻게 활용하고 최적화할 것인가가 기업의 경쟁력과 혁신을 결정짓는 핵심 요소가 되고 있다. 성공적인 AX를 위해서는 강력한 데이터 인프라와 AI 기반의 자동화 및 최적화 전략을 적극적으로 도입해야 하며, 이를 통해 기업들은 지속 가능한 성장을 이룰 수 있다.
[이성 HS효성인포메이션시스템 DX사업본부장]
[ⓒ 매일경제 & mk.co.kr, 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지]
