2025년에는 기업들이 GenAI 솔루션의 확장 및 생산화에 집중하여 상당한 비즈니스 효과를 거둘 것으로 예상됩니다. 다음은 주요 고려사항입니다.

데이터 통합
데이터 통합은 GenAI 애플리케이션의 성공에 핵심적인 요소입니다. 기존 프레임워크는 지연 시간, 높은 비용, 규정 준수 문제 등으로 어려움을 겪고 있어 다양한 데이터 소스를 처리할 수 있도록 시스템을 전면 개편하는 것이 필수적입니다. 여기에는 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 벡터 데이터베이스, SaaS 플랫폼 및 실시간 스트리밍이 포함됩니다. 효과적인 데이터 통합을 위해서는 두 가지 유형의 파이프라인이 필요합니다: 오프라인 데이터 처리를 위한 데이터 수집 파이프라인과 모델에 실시간 데이터를 제공하기 위한 데이터 검색 파이프라인입니다.

구축 대 구매
기업들은 자체 GenAI 모델을 구축할 것인지, 기존 솔루션을 구매할 것인지 결정을 내려야 합니다. 각각의 장단점은 다음과 같습니다.

- GenAI 모델 구축: 이 방법은 맞춤형 개발 및 경쟁력 있는 차별화를 가능하게 하지만, 비용이 많이 들고 복잡합니다. 모델의 개발, 훈련, 배포와 함께 지속적인 유지 관리 및 업데이트가 필요합니다.
- GenAI 솔루션 구매: 이 방식은 OpenAI, Microsoft, Google과 같은 공급업체의 사전 훈련된 모델을 활용하여 더 빠르고 간편합니다. 그러나 이러한 솔루션은 맞춤화의 부족과 경쟁력 있는 이점을 결여할 수 있습니다.

하이브리드 접근법
구축과 구매를 조합하는 것이 종종 가장 효과적인 전략입니다. 기업은 일반적인 GenAI 서비스를 구매하여 일상적인 작업에 활용하고, 특정하고 복잡한 사용 사례에 대해서는 맞춤형 모델을 구축하거나 미세 조정할 수 있습니다. 기존 모델을 미세 조정하면 훈련 데이터에 대한 제어와 뛰어난 성능을 제공하는 강력한 솔루션을 얻을 수 있지만, 라벨이 있는 데이터셋과 정기적인 업데이트가 필요합니다.

도전 과제와 고려사항
GenAI를 확장하는 데는 성능, 규모, 비용, 위험 및 통제와 같은 여러 기본적인 도전 과제가 있습니다. 기업은 다양한 데이터 소스의 원활한 통합을 보장하고, 데이터 파이프라인을 최적화하며, 모델 유지 관리와 업데이트의 복잡성을 관리해야 합니다. 또한, GenAI 및 데이터 관리에 대한 깊은 전문 지식을 갖추는 것이 이러한 솔루션을 성공적으로 구현하고 확장하는 데 매우 중요합니다.

결론적으로, 2025년 기업 GenAI 파이프라인의 확장을 위해서는 데이터 통합에 대한 전략적 접근, 균형 잡힌 구축 및 구매 전략, 그리고 관련 도전 과제를 신중하게 관리할 필요가 있습니다. 이를 통해 성공적인 배포와 지속적인 운영을 보장할 수 있습니다.