올해 AI 시장은 놀라운 성장세를 이어가며 기업의 업무 방식을 바꿔놓았다. 많은 조직이 생성형 AI를 도입하면서 단순 반복 업무를 줄이고 핵심 업무에 집중해 업무 효율성이 크게 개선됐다. 특히 AI 솔루션을 도입한 기업들은 실질적인 성과를 경험하고 있다.
19일 딥엘은 포레스터에 의뢰해 진행한 딥엘의 총 경제적 효과(The Total Economic Impact™ of DeepL)’를 공개했다. 이에 따르면, 딥엘을 사용한 기업을 하나의 종합 조직으로 구성해 실험한 결과, 해당 조직은 문서 번역 소요시간을 90% 단축하고 3년간 345%의 ROI를 달성한 것으로 나타났다.
딥엘 측은 “이러한 AI 혁신은 계속해서 가속화될 것임이 자명하다”며 “올해 IT 시장조사기관 한국 IDC는 2028년 아태지역 AI 및 생성형 AI 지출이 1100억 달러에 이를 것이며, 연평균 24%의 성장이 예상된다고 분석했다”고 전했다.
그렇다면 글로벌 언어 AI 기업 딥엘(DeepL)의 전문가들이 전망하는 다가올 새해의 AI 트렌드는 무엇일까?
딥엘의 주요 임원들은 내년에 AI가 단순한 툴을 넘어 협업하는 동료로 발전할 것으로 내다보며, 특정 분야에 전문성을 띤 맞춤형 AI 솔루션이 핵심 키워드가 될 것이라고 강조했다. 지금부터 딥엘 전문가들이 전하는 예측하는 2025년 AI 트렌드를 살펴본다.
야렉 쿠틸로브스키(Jarek Kutylowski) 딥엘 창업자 겸 CEO
AI 모델의 미래=맞춤형, 커스텀 솔루션
2025년에는 여전히 특화된 맞춤형 AI 솔루션이 특정 산업 분야의 과제를 해결하고 기업에 실질적인 ROI를 제공하는 시장을 지배할 전망이다. 최근 몇 년 간 범용 AI 모델에 대한 기대감이 그 가치보다 앞서는 경우를 지켜봤지만, 실제로 그 영향력은 다소 미미했다. 이러한 모델은 범용 모델보다 성숙하고, 더 오랫동안 사용되어 왔기 때문에 기능을 다듬고 실제 요구사항에 더 잘 맞출 수 있는 시간이 많았기 때문이다. 그러면서 또 동시에, 특화된 전문 모델이 더욱 견고해지고 범용적 측면을 아키텍처의 일부로서 포함하게 될 것으로 예상된다. 그리하여 더 먼 미래에는, 범용과 특수목적 모델 사이의 경계가 모호해져, 전문적이면서 특정 분야에 맞춘 커스터마이제이션이 더해진 하이브리드 모델이 더 많이 등장할 기회가 생길 것이라고 생각한다.
스테판 메스켄(Stefan Mesken) 리서치 담당 부사장(VP of Research)
1. 2025년, 사람들은 더욱 적극적으로 AI를 활용하고 AI와 협업할 것
지금은 모델 크기와 기술 발전에 초점을 맞추고 있지만, 2025년의 진정한 이야기는 기존 AI 기능의 잠재력을 최대한 발휘하고 인간과 AI의 협업을 강화하는 데서 시작될 것이다. 현재 AI와의 상호 작용은 데이터 입력 후 응답을 받는 비교적 정적인 단계에 머물러 있다. 2025년에는 이러한 상호 작용이 훨씬 더 역동적으로 변화할 것이다. AI는 사용자를 더 잘 이해하는 것뿐만 아니라, 능동적으로 제안을 하고, 의미 있는 협업을 하고, 개별적인 요구에 부응할 것이다. 이러한 고급 개인화 기능 중 상당수는 이미 존재하지만, 연구자나 개발자에게만 한정되어 있다. 이러한 격차를 해소하고 사용자 경험을 개선하는 것은 2025년에 가장 영향력 있는 발전이 될 것이며, 사용자와 조직이 자신만의 모델과 상호작용을 만들고 맞춤화할 수 있게 해줄 것이다. 앞으로 AI와 함께 일하는 것은 점점 더 스마트한 동료와 함께 일하는 것과 같은 느낌이 들 것이다.
2. 데이터 학습과 합성은 스케일링(Scaling) 문제의 돌파구가 될 것
AI 스케일링 법칙을 발전시키기 위한 새로운 아이디어가 필요한 시점이다. 이를 가능하게 하는 데 세 가지 방법이 있다. 첫번째는 모델 아키텍처를 개선하는 것이다. 이 방법은 이미 여러 번 시도된 바 있고, 새해에는 보다 많은 진전이 있을 것으로 기대되지만, 그래도 트랜스포머와 같은 아키텍처에는 여전히 많은 발전 가능성이 있다. 두번째는 최적화를 개선하는 것이다. 에너지와 데이터 효율성을 높일 수 있는 AI 학습 방법 개발의 여지가 분명히 있다. 현재의 접근 방식은 아직 매우 기본적인 방식이며 많은 에너지를 소모한다. 흥미로운 비유를 들자면 20와트의 전력을 소비하는 인간의 뇌는 20세가 되면 총 에너지 소비량이 3.5MWh/h(시간 당 3.5 메가와트)에 이르게 된다. 반면 시장에 나와있는 가장 인기 있는 일부 AI 모델을 학습시키는 데는 드는 전력 소비량은 이 수치의 1만7000배에 해당한다. 더 개선된 최적화 알고리즘은 효율성을 크게 향상시킬 수 있으나, 아직 충분한 연구가 진행되지 않았다. 따라서 당장의 돌파구를 제시하기는 어려울지라도, 2025년 매우 중요하게 탐구를 이어가야 할 영역이다.
단기적으로는 더 많은 데이터를 생성하는 것이 AI 스케일링 법칙을 발전시키는 가장 가능성 높은 접근 방식으로 보인다. 합성 데이터를 사용하는 단순한 접근 방식은 AI의 품질 저하를 일으킬 수도 있으나, 신중함을 가지고 풍부한 피드백을 현명하게 활용한다면 다양한 작업에 걸친 AI 모델 성능을 향상할 수 있을 것이다.
3. 엣지 컴퓨팅은 ‘아직’ 언어 AI의 미래가 될 수 없어
언어 AI 시장은 데이터센터 인프라와 함께 성장할 것이다. 특정 애플리케이션, 특히 네트워크 지연에 민감한 경우 우리는 이미 로봇 공학 등 영역에서 엣지 가속화를 성공적으로 사용하고 있다. 그러나 엣지 컴퓨팅은 전체 데이터센터의 막대한 성능과 비교해 제한된 로컬 리소스에 의존하기 때문에 컴퓨팅 성능이 중앙집권화된 데이터센터보다 선천적으로 뒤처질 수밖에 없다. 따라서 언어 AI에 있어 언젠가는 엣지 컴퓨팅으로 전환이 이루어질 가능성이 높은 것과는 별개로, 현재와 가까운 미래에는 의미 있는 언어 AI 모델이 슈퍼컴퓨터와 데이터센터에 계속 의존할 것으로 예상한다. 개인적으로는 여기서 스케일링 법칙이 이어질 것이라고 전망한다. 즉, 언어 AI를 위해서는 더욱 크고 강력한 모델이 필요하며, 이를 위해서는 오늘날의 데이터 센터에서만 구현 가능한 AI 가속기 하드웨어를 필요하다.
스티브 로터(Steve Rotter) 최고마케팅책임자(CMO)
AI는 초개인화(Hyper-personalized)되고 일관성(Consistent) 있는 마케팅을 가속화할 것
우리는 커스텀 커피와 주문 제작 의류, 그리고 맞춤형 뉴스 피드 등 초개인화 세계를 살아가고 있다. 브랜드들은 지금도 각 고객에이 선호하는 언어, 스타일, 어조로 마케팅 메시지와 언어를 맞춤화하고 있다. 개인화와 더불어, 모든 채널에서 일관된 언어를 사용하는 것 역시 성공적인 마케팅의 핵심이다. 관련 연구에 따르면, 언어의 일관성은 매출을 20% 이상 증가시킨다고 한다. 하지만 해당 메시지가 단순히 번역되는 것을 넘어 서로 다른 시장에서 문화적으로 적응해 공감대를 형성했는지 확인이 필요하기 때문에 국경과 언어에 관계없이 그 일관성을 유지하는 것은 쉽지 않다. 만약 광고 주체와 마케터가 이를 제대로 수행하지 못하면 오해를 부르거나 자원을 낭비하고 성장할 기회를 놓칠 지도 모른다. 2025년은 AI가 고객과의 관계 형성과 비즈니스 수익 강화를 돕는 방법에 대해 이해도가 높아지면서 마케팅 업계에 흥미로운 한 해가 될 것으로 보인다.
프랭키 윌리엄(Frankie Williams) 최고법률책임자(CLO)
AI는 법무팀의 협력적인 구성원이 될 것
AI는 더 이상 단순한 툴이 아니라 법률 업계에서 중요한 팀원이 되어, 일하는 방식을 변화시키고, 더 효율적으로 일하고, 더 잘 협력하고, 전례 없는 혁신을 이루는 데 도움을 줄 것이다. 변호사를 대체하는 것이 아니라, 더 흥미로운 일을 할 수 있는 여건을 제공해 줄 것이다. 예를 들어, 내가 속해있는 팀은 챗봇을 도입해 일반적인 법률 질문을 포함한 반복적인 고객 계약 문의, 특히 개인정보 보호와 같이 법률 및 관련 지침 자료가 많은 업무의 경우 챗봇으로 처리하고 있다. 이를 통해 변호사들은 보다 복잡하고 전략적인 업무에 더 집중할 수 있게 됐다. 단순히 문서를 업로드하는 것만으로 대량의 데이터를 추출할 수 있다는 것도 획기적인 변화다. 현재 주니어급 변호사들은 2000년대 초반 우리가 담당했던 수많은 계약서 실사 검토보다 보다 흥미롭고 동기 부여되는 일을 맡게 될 것이다.
데이비드 패리-존스(David Parry-Jones) 최고수익책임자(CRO)
AI를 위한 AI보다는 전문성 갖춘 AI
AI에 대한 대중의 인식이 높아지면서 생산성과 팀 효율성을 개선하기 위한 새로운 솔루션을 테스트하는 등 많은 기업들의 AI 도입이 가속화되고 있다. 이러한 기업의 실험과 학습 자세는 앞으로도 이어지겠지만 2025년은 정말 실제로 사용할 만한 도구가 무엇인지 그 범위를 좁혀가는 해가 될 것이다. ‘AI을 위한 AI’은 점차 사라지고, 그 솔루션이 실제 문제를 해결하고 있는지 여부가 중요해질 걸로 예상된다. 이러한 사고방식을 가진 기업은 조직 구성원들이 승인되지 않은 툴을 사용하는 섀도우 AI(Shadow AI)의 위험을 함께 예방할 수 있다. 각 시나리오에 맞는 툴을 사용하는 것에 초점이 맞춰지는 가운데, 특정 분야에 특화된 전문 모델은 이 관점의 변화로부터 가장 큰 수혜를 누리는 영역 중 하나가 될 것이다.
세바스찬 엔더라인(Sebastian Enderlein) 최고기술책임자(CTO)
음성 번역은 맥락 이해를 통해 발전할 것
음성 AI 번역의 다음 변화는 맥락을 더 잘 이해하는 것이다. 현재 시스템은 말소리를 정확하게 인식하는 데 중점을 두고 있다. 그러나 진정한 도전과 기회는 추론에 있다. 인간은 어조와 볼륨과 같은 미묘한 단서를 통해 말하지 않은 것을 이해하는 데 능숙하다. 바로 이 부분이 음성 AI가 내년에 그리고 앞으로 몇 년 동안 큰 도약을 할 수 있는 부분이다. 음성 기술은 맥락을 해석하고 추론하는 능력을 확장함으로써 보다 더 원활하고 직관적인 상호 작용을 제공할 수 있게 될 것이다.
크리스토퍼 오즈번(Christopher Osborne) 제품 담당 부사장(Vice President of Product)
서면 번역은 더욱 협업적이고 맥락에 민감해질 것
서면 번역은 정확성과 품질이라는 이미 강력한 영역을 넘어, 사용자 맞춤화와 상호 작용에 더욱 집중할 것이다. 여기서 진정한 기회는 이러한 모델이 사용자를 이해하고 함께 작업할 수 있도록 함으로써 사용자가 자신의 뚜렷한 목표와 선호도에 맞게 결과를 구체화할 수 있도록 하는 것이다. 이는 번역의 개념을 바꾸어 놓을 것이며, 그 어느 때보다 역동적이고 직관적이며 맞춤화된 경험을 제공할 것이다.