기업 AI의 초점이 예측 모델의 정확도를 겨루는 단계에서 예측 결과에 따라 스스로 행동하는 자율 의사결정으로 옮겨가고 있다는 분석이 나왔다. MIT 테크놀로지 리뷰는 10월 5일 기업의 AI 활용 방향이 예측에서 실행으로 넓어지고 있다고 전했다.
예측에서 실행으로 바뀌는 기업 AI
분석에 따르면 2026년 기업 AI의 쟁점은 예측 모델이 통계적 전망보다 나은지를 따지는 데 있지 않다. 예측 시스템이 결과를 실제 행동으로 옮기면서도 기업이 세운 목표와 어긋나지 않게 하는 방법이 핵심 과제로 떠올랐다. 예측을 넘어 자율적으로 의사결정하는 단계로 관심이 옮겨가면서 선도 기업과 뒤처진 기업의 격차도 커지고 있다는 진단이다. 다만 이 격차를 나타내는 수치나 기업별 사례는 제시되지 않았다.
에베레스트그룹의 비샬 굽타 파트너는 기업들이 과거를 돌아보는 관점에서 벗어나 미래를 내다보려 한다고 말했다. 딥러닝과 생성형 AI를 활용한 지능형 분석이 이런 변화를 뒷받침한다는 설명이다. 예측 분석은 예측 모델링뿐 아니라 데이터 준비, 분석 절차, 결과 해석, 의사결정에 활용하는 과정까지 포괄한다. 따라서 AI의 도입은 예측 모델 하나를 추가하는 데 그치지 않고 분석과 결과 활용 전반을 바꾸는 흐름으로 제시됐다.
실시간 학습과 비정형 데이터 활용
기술 변화의 한 축은 모델을 분기별로 갱신하는 데서 벗어나 실시간으로 학습시키는 방식이다. 시스템이 지속적으로 변화하는 정보를 반영해 진화할 수 있다는 것이다. 입력 데이터도 정돈된 숫자 기록에 한정되지 않고, 통찰이 담긴 상호작용 자료 등 비정형 정보로 넓어지고 있다. 이 같은 변화가 과거 결과를 확인하는 수동적 분석에서 실용적인 미래 전망으로 기업을 옮기는 기반이라고 분석은 설명했다.
굽타 파트너는 분석이라는 말이 AI로 대체되는 양상을 보인다며 모든 것이 AI가 되고 있다고 말했다. 다만 기사에는 자율 의사결정 시스템이 기업의 의도에서 벗어나지 않도록 하는 구체적인 통제 방법이나 구현 사례, 성능 비교 수치는 담기지 않았다. 특정 제품의 출시 일정이나 가격, 기업별 도입 현황도 제시하지 않았다. MIT 테크놀로지 리뷰의 편집진이 아닌 맞춤형 콘텐츠 부문 인사이트가 제작했으며, 사람의 조사와 집필을 거쳤다고 고지했다.