1. 생성형 AI, 더 이상 '기술 쇼케이스'가 아니다
2025년은 AI가 선택이 아닌 전제 조건이 되는 시점입니다. SAS는 "AI는 일상 업무의 필수 기술로 자리 잡고 있으며, 동시에 윤리와 지속 가능성 문제를 함께 다뤄야 한다"고 밝힙니다.
즉, 2023~2024년이 생성형 AI의 기술적 가능성을 실험하던 시기였다면, 2025년은 수익화와 내재화 전략을 본격적으로 실행하는 전환점입니다. 더 이상 실험실 속 기술이 아닌, 기업의 생산성과 이익률을 좌우하는 '실전 도구'로 자리 잡고 있는 것입니다.
2. SAS가 선정한 2025년 AI 트렌드 9가지
SAS가 발표한 2025년 생성형 AI 트렌드는 단순한 기술 나열이 아니라, 기업의 AI 수익화 전략 및 AI 윤리 가이드라인 수립과도 맞닿아 있습니다.
생성형 AI 기반 핵심 트렌드 리스트
더 빠른 모델 학습으로 탄소 발자국을 줄인다
→ 속도와 효율성 중심의 모델 설계는 에너지 소비를 낮추고, 지속 가능성을 높입니다. AI와 에너지 절감은 함께 가야 할 필수 조건입니다.AI 공격은 민주주의와 사회 규범을 위협한다
→ 허위정보, 조작된 콘텐츠는 조직과 사회 전반의 신뢰를 무너뜨릴 수 있습니다. AI 윤리와 규범 정립은 이제 거버넌스의 영역입니다.불량 데이터는 AI 격차를 심화시킨다
→ 품질 낮은 데이터는 AI 프로젝트 실패의 주원인. AI 데이터 품질 관리가 AI 경쟁력의 출발점입니다.과도한 기대는 끝났다. 이제는 실행이다
→ 생성형 AI는 더 이상 ‘환상’이 아니라 ‘성과 창출 도구’로 다뤄야 합니다. 생성형 AI 도입 효과를 수치로 입증할 시점입니다.환경적 책임은 클라우드와 사용자 모두의 몫이다
→ 클라우드 AI 모델 학습의 탄소배출 책임은 개발자와 사용자가 함께 지게 됩니다. 클라우드 최적화 전략이 필요합니다.AI를 잘 활용하는 기업이 시장을 선도한다
→ 반복 업무 자동화, 고객 경험 고도화, 개인화된 마케팅 실행까지. AI 기반 자동화는 기업의 무기가 됩니다.LLM은 상품화되고, SLM은 전문화된다
→ 오픈소스와 경량 모델 중심의 변화가 시작되고 있습니다. **대규모언어모델(LLM)**은 공공재로, **소규모언어모델(SLM)**은 전략자산으로 진화합니다.AI-클라우드 가속화는 IT 합리화로 이어진다
→ 기업의 복잡한 IT 인프라를 단순화하고, 전사적으로 통합할 수 있는 AI-IT 통합 전략이 필요합니다.마케팅 AI는 개인화와 합성데이터 기반으로 고도화된다
→ 디지털 트윈, 합성 데이터, AI 기반 마케팅 자동화가 기업 성장의 핵심 수단이 됩니다.
3. 산업별 AI 활용 현황: 격차는 시작됐다
삼일PwC의 보고서에 따르면, 생성형 AI는 산업별로 영업이익률 향상에 실
질적인 효과를 보이고 있습니다.
산업 | 평균 이익 상승률 | 주요 적용 예시 |
|---|---|---|
기술 | +19% | AI 기반 고객 응대, RPA 연동 업무 자동화 |
고급 소비재 | +14.5% | 생성형 AI 마케팅, 제품 추천 시스템 |
물류·운송 | +2% → 4% | 경로 최적화, 재무 리포트 자동화 |
효율성이 경쟁력입니다. 특히 물류, 제조, 금융처럼 마진이 낮은 산업에서는 AI 기반 업무 최적화만으로도 수익성이 획기적으로 상승할 수 있습니다.
4. 생성형 AI의 다음 단계: LLM에서 SLM으로
LLM이란?
LLM (Large Language Model)은 대규모 데이터를 학습하여 자연어를 이해하고 생성할 수 있는 AI 모델입니다. GPT 시리즈, Claude, Gemini 등이 여기에 포함됩니다. 다만, 자원 소비가 많고 운영 비용이 높다는 단점이 있습니다.
SLM이란?
SLM (Small Language Model)은 특정 산업/도메인에 맞춘 경량화 언어모델입니다. 온프레미스에서도 작동하며, AI 클라우드 비용 절감, 빠른 응답속도 등 다양한 장점이 있습니다. 이제 기업들은 “무조건 큰 모델”이 아니라, “우리 조직에 최적화된 AI”를 선택하는 방향으로 움직이고 있습니다.
5. 생성형 AI 내재화 전략: 도입을 넘어 연결로
생성형 AI를 단순히 활용하는 것을 넘어서, 기업의 워크플로우에 완전히 연결하는 ‘내재화 전략’이 중요해지고 있습니다.
✅ 데이터 수집 → 학습 → 추론 → 업무 자동화의 전 과정을 연결
✅ ERP, CRM, 이메일, 마케팅 자동화 도구 등과 API 통합
✅ AI 에이전트를 통해 RPA(로봇프로세스자동화)와 연동
이러한 전략은 AI를 단순히 '붙이는 기술'이 아닌, 기업의 ‘디지털 신경망’으로 바꾸는 핵심입니다.
6. 결론: 2025년, AI는 ‘기술’이 아니라 ‘경쟁력’이다
2025년 생성형 AI 트렌드는 단순한 기술 변화가 아닌, 산업과 전략 구조 자체의 전환을 의미합니다.
기업이 준비해야 할 것은 다음과 같습니다:
✅ AI 내재화 전략 수립 (RAG, API, 워크플로우 연결)
✅ 데이터 품질과 프라이버시 관리
✅ 환경·윤리·책임 중심의 지속 가능성 설계
기술이 아닌 전략이 이기는 시대.
이제는 생성형 AI를 ‘어떻게 도입할까’보다,
‘어떻게 우리 기업에 맞춰 최적화할까’가 더 중요한 질문입니다.
