지난 포스팅에서는 실용적 AI 에이전트의 확산 / 생성 증강 검색, GAR'시대의 도래라는 주제에 대해 설명드렸습니다. 

▶ 1편 보러가기: 2025년 AI 트렌드 : 실용성의 시대 ①

이번 포스팅에서도 2025년 AI 트렌드에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

3. 산업별 맞춤형 AI 솔루션의 진화: 비즈니스 로직과 요구사항을 반영하는 시대

2025년 AI 도입의 핵심 키워드는 단연 '맞춤화(Customization)'입니다.  ChatGPT나 Claude와 같은 범용 AI가 대중화되었지만, 이제는 각 산업의 고유한 특성과 비즈니스 로직을 정교하게 반영한 특화 솔루션이 주목받고 있습니다. 산업마다 AI에 요구하는 핵심 성능이 모두 다르기 때문입니다. 

의료 분야의 경우 진단 정확도가 99.9%에 달해야 하며, 환자 정보 보호를 위한 엄격한 규제 준수도 필수적입니다. 금융권에서는 밀리세컨 단위로 반응하는 실시간 거래 분석 능력과 함께, 내부 정보 유출 방지를 위한 정교한 보안 체계가 요구됩니다. 제조 현장은 또 다른 도전 과제를 안고 있습니다. 수많은 센서 데이터를 실시간으로 분석해 설비 고장을 예방하고, 글로벌 공급망 전체를 효율적으로 관리할 수 있어야 하죠.

이렇게 다양하고 특수한 요구사항들로 인해 기업들은 On-Premise나 Dedicated Private Cloud 기반의 솔루션 구축을 선호하고 있습니다. 클라우드 기반 AI 서비스보다 초기 투자와 운영이 복잡하지만, 일단 안정적으로 구축되면 타 기업이 쉽게 모방하기 어려운 핵심 경쟁력이 되기 때문이죠. 

스켈터랩스가 주목하고 있는 점은, 이전에는 데이터 보안이나 규제로 인해 생성형 AI 도입을 꺼렸던 업종에서도 변화의 바람이 불고 있다는 것입니다.  하이퍼클로바X, 코히어(Cohere), 클로드(Claude), 벨라(BELLA) 등 다양한 LLM을 상황에 맞게 선택하고 조합할 수 있는 유연한 솔루션들이 등장하면서, 이제는 단계적이고 안전한 도입이 가능해졌기 때문입니다.

이 과정에서 AI 솔루션 기업들의 역할이 더욱 중요해지고 있습니다. 

가령 스켈터랩스는 각 기업의 IT 인프라와 보안 정책, 그리고 실시간성·정확성·처리량 등 다양한 요구사항을 면밀히 분석합니다. 그리고 지속적인 이터레이션을 통해 최적의 솔루션을 찾아내죠. 고객사와 긴밀히 협력하며 On-Premise 구축이 필요한지, Private Cloud가 더 적합한지, 어떤 LLM 조합이 최선인지를 함께 고민합니다. 단순히 AI 모델을 도입하는 것을 넘어, 실제 업무 성과(KPI)를 끊임없이 개선하는 과정이기도 합니다: AI는 이제 더 이상 '모두에게 똑같은 범용 도구'가 아닙니다.  

▶ 2024년 생성형 AI 도입 성공 사례 보러가기

4. Too Much AI 현상 → '적합한 도구의 적절한 사용'

2023년과 2024년, 많은 기업들이 ChatGPT가 보여준 혁신에 매료되어 모든 문제를 '생성형 AI'로 해결하려는 시도를 했습니다. "AI면 모두 다 해결해주겠지"라는 생각으로 무분별하게 도입을 시도했던 것이죠. 하지만 2025년에는 이러한 '과잉 AI' 현상이 한풀 꺾이고, 보다 현실적인 접근이 주목받을 것으로 보입니다.

특히 기업들은 '꼭 최신 거대 언어모델이어야 할까?'라는 질문을 던지기 시작했습니다. 예를 들어 단순한 문서 분류나 데이터 처리는 작고 가벼운 AI 모델로도 충분히 해결할 수 있기 때문입니다. 오히려 무거운 LLM을 쓰는 것이 비용과 시간 낭비가 될 수 있겠죠. 마치 집 근처 장을 보러 갈 때 굳이 스포츠카를 몰 필요가 없는 것처럼요.

이러한 인식 변화에 따라 새로운 흐름이 등장하고 있습니다. 경량화된 전용 모델을 쓰거나, 특정 업무에 특화된 솔루션을 도입하거나, 때로는 기존의 단순한 알고리즘과 AI를 적절히 섞어 쓰는 식입니다. 즉, "가장 최신의 AI"가 아니라 "우리 상황에 가장 알맞은 도구"를 찾아 쓰는 현명한 선택이 2025년의 트렌드가 될 것입니다.

2025년은 AI가 화려한 겉모습을 벗고 실용적인 작업복을 입는 전환점이 될 것입니다. ChatGPT로 시작된 AI 열풍이 마침내 실질적인 비즈니스 가치를 만들어내는 단계로 진화하는 것이죠.

특히 '하나의 AI로 모든 것을 해결하려는' 시도에서 벗어나, 각 산업과 기업의 특성에 맞는 최적의 솔루션을 찾아가게 될 것 입니다. 가령 의료 분야는 정확성을, 금융권은 실시간성을, 제조업은 안정성을 추구하는 등 산업별 맞춤형 접근이 더욱 중요해질 것입니다.

또한 AI 기술을 도입하는 방식도 더욱 현명해질 것입니다. 보안과 규제를 고려한 신중한 접근, 비용 대비 효과를 꼼꼼히 따지는 전략적 선택, 그리고 무엇보다 실제 사용자들의 피드백을 적극 반영하는 점진적 도입이 중요하게 여겨질 것입니다.

결국 2025년 AI 시장의 승자는 '가장 앞선 기술'을 가진 기업이 아닌, '가장 현명한 접근'을 한 기업이 될 것입니다. 

기업용 AI 도입을 고민하고 계신다면, 스켈터랩스와 상담하세요!

<작성: 스켈터랩스>