Outpoll | 2025년 AI 분야의 가장 큰 5가지 교훈을 돌아보다

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AI 기반 전자상거래 플랫폼 AutoDS의 CEO인 Lior Pozin은 2025년 초 업계 전체에 공감을 불러일으킨 깨달음을 얻었습니다: 속도만으로는 부족하다는 것이었습니다. 그의 부트스트랩 회사는 빠른 배포로 성장했지만, 파일럿 단계에서 프로덕션까지 AI를 확장하려면 화려하지 않은 기본 요소들과의 결산이 필요했습니다.'적절한 거버넌스, 데이터 구성 및 접근성 없이는 AI는 확장될 수 없습니다,'라고 Pozin은 지적했습니다. 이 교훈, 즉 인프라가 변혁에 선행한다는 점은 그 해의 중심 주제가 되었습니다.이는 데이터베이스 회사 RavenDB의 창립자 Oren Eini도 공유한 의견이었습니다. 그는 Microsoft와 함께 AI 문서 지원 도구를 구축하려는 시도가 모델의 한계 때문이 아니라 취약한 데이터 파이프라인과 수동 개입으로 인해 실패했다고 밝혔습니다.2025년 업계의 성숙은 다음 돌파구 모델을 좇는 것이 아니라 아키텍처의 기반에 신뢰성을 내재화하여 AI를 화려한 기능에서 운영의 핵심으로 이동시키는 데 더 초점을 맞췄습니다. 이러한 원시적 성능보다 예측 가능성으로의 전환은 통신 소프트웨어 회사 Oculeus의 Arnd Baranowski와 같은 리더들이 주창했습니다.그는 사기 탐지와 같은 중요한 애플리케이션에서는 일관된 결과를 제공하는 결정론적이고 효율적인 시스템이 대규모 언어 모델의 새로운 예측 불가능성보다 훨씬 더 중요하다고 주장했습니다. 또한 그 해는 에어 캐나다의 책임 있는 챗봇 사례와 같이 신뢰와 책임성에 대한 심각한 검토를 강요했습니다.Eini는 이 문제를 '뇌물에 취약한 직원'에 비유하며 엄격한 경계와 검증 프로토콜의 필요성을 냉철하게 제기했습니다. 그러나 가장 영향력 있는 진전은 대형 프로젝트보다는 양에 초점을 맞춤으로써 이루어졌습니다.즉, 수많은 사소하지만 성가신 문제들을 대규모로 해결하고, 팀이 실용적인 기능을 빠르게 구축할 수 있도록 하는 것이었습니다. 양자 컴퓨팅 회사 Riverlane의 Steve Brierley가 지적했듯이, ChatGPT 열풍은 업계가 얼마나 준비되지 않았는지를 드러냈으며, 이는 다음 물결에 대비하라는 경고였습니다.2025년의 집단적 교훈은 경외감에서 유용성으로의 전환, 즉 신뢰성 있게 작동하고 예측 가능하게 확장되며 새로운 문제를 만들지 않으면서 문제를 해결하는 AI를 구축하는 것이었습니다. 과대광고에 길들여진 업계에게, 이러한 운영적 초점은 가장 야심찬 목표가 될 수 있습니다.

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