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“비싼 AI 모델이 전부가 아니다?” 기업 90%가 돈만 날리는 이유

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2025.07.03 02:41

기사 3줄 요약

1 기업 10곳 중 9곳이 AI 도입을 시도하지만 대부분 실패
2 AI 모델이 아닌 데이터 품질과 경직된 운영 시스템이 문제
3 지속 가능한 AI 운영을 위한 'RAG옵스' 플랫폼이 대안으로 부상

“생성형 AI를 놓치면 뒤처진다.” 이 슬로건 아래 지난 2년간 수많은 기업이 AI 도입에 뛰어들었습니다. 글로벌 컨설팅사에 따르면 2024년에만 기업 10곳 중 9곳이 생성형 AI 도입을 시도했습니다. 하지만 현실은 냉혹합니다. IT 리서치 기업 가트너는 2025년까지 생성형 AI 프로젝트의 30%가 제대로 써보지도 못하고 개념 검증 단계에서 멈출 것이라 예측했습니다. 많은 기업이 큰돈을 들인 AI 프로젝트가 실패하는 이유는 단순히 AI 모델 성능 때문이 아닙니다. 진짜 문제는 다른 곳에 있습니다.

AI, 왜 자꾸 실패하는 걸까?

가장 큰 원인은 데이터 품질 문제입니다. 기업 데이터의 80% 이상을 차지하는 문서나 이미지 같은 비정형 데이터가 제대로 정리되지 않은 채 방치되어 있습니다. 이런 데이터를 AI에 학습시켜도 효과가 떨어지는 것은 당연합니다. 새롭고 강력한 AI 모델이 계속 등장하지만, 기존 시스템 구조가 너무 뻣뻣해서 빠르게 교체하거나 확장하기도 어렵습니다. 마지막으로 AI를 도입한 후에도 성능을 계속 관리하고 품질을 보정해야 하는 운영 부담도 만만치 않습니다.

그래서 등장한 RAG옵스가 뭔데?

이런 문제를 해결하기 위해 최근 ‘RAG옵스(RAGOps)’라는 개념이 주목받고 있습니다. RAG는 AI가 답변을 만들기 전에 관련 정보를 먼저 검색해서 정확도를 높이는 기술입니다. 여기에 운영(Operations)을 결합한 것이 바로 RAG옵스입니다. 쉽게 말해 RAG옵스는 AI를 위한 하나의 ‘운영체제’와 같습니다. 자동차가 강력한 엔진만으로 달릴 수 없듯이, AI도 똑똑한 모델 하나만으로는 제 역할을 다할 수 없습니다. 데이터를 수집하고 가공하며, AI의 답변 품질을 자동으로 평가하고 꾸준히 개선하는 전체 과정이 필요합니다. RAG옵스는 이 모든 과정을 자동화하고 관리하는 플랫폼입니다.

결국 중요한 건 ‘플랫폼’이네

결국 생성형 AI의 성공은 단순히 뛰어난 모델을 도입하는 데 있지 않습니다. AI 운영의 전 과정을 얼마나 효과적으로 관리할 수 있는 플랫폼을 갖추었는지가 성공의 열쇠가 될 것입니다. 데이터 수집부터 AI 모델 교체, 성능 평가까지 모든 것을 유연하게 관리할 수 있어야 합니다. 이런 지속 가능한 플랫폼 전략이야말로 시험 단계에 머무는 AI 프로젝트를 실제 고객 가치로 연결하는 가장 현실적인 방법입니다.

편집자: 이도윤 기자

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