기업 규모의 생성형 AI 도입, 엔터프라이즈 아키텍처가 답이다?

Alexander Ettinger의 연구는 기업의 생성형 AI 도입 성공에 있어 엔터프라이즈 아키텍처 관리(EAM)의 중요성을 강조하며, EAM을 역동적 역량으로 활용하여 GenAI 채택을 개선할 수 있는 방안을 제시합니다. 기존 EA 프레임워크의 한계를 극복하고 GenAI 특유의 과제에 대응하기 위한 맞춤형 프레임워크 개발의 필요성을 강조하는 내용을 담고 있습니다.

생성형 AI, 혁신과 거버넌스의 두 얼굴

최근 생성형 인공지능(Generative AI, GenAI)은 여러 산업 분야에서 혁신을 불러일으키고 거버넌스를 재편할 잠재력을 지닌 강력한 기술로 떠올랐습니다. 하지만, 기술적 복잡성, 거버넌스 격차, 자원 불일치 등 대기업에서 GenAI를 확장하는 데는 상당한 어려움이 따릅니다. Alexander Ettinger의 연구는 이러한 과제를 해결하기 위해 엔터프라이즈 아키텍처 관리(EAM) 의 역할에 주목합니다.

EAM: GenAI 도입의 숨은 조력자?

Ettinger는 체계적인 문헌 검토와 16명의 전문가 인터뷰를 바탕으로 EAM, 역동적 역량, GenAI 도입 간의 관계를 심층적으로 분석했습니다. 그 결과, 기존 EA 프레임워크가 GenAI의 고유한 요구사항을 충족하지 못하는 한계를 지적하고, GenAI 도입의 성공적인 촉진자로서 EAM의 중요성을 강조했습니다. 특히, EAM이 감지(sensing), 탐색(seizing), 변환(transforming) 의 역동적 역량으로 작용할 때 전략적 정렬, 거버넌스 프레임워크, 조직 민첩성 향상을 통해 GenAI 도입을 개선할 수 있다고 주장합니다.

핵심 내용 요약:

• 문제 제기: 대기업의 GenAI 도입 과정에서 발생하는 기술적, 거버넌스적 어려움
• 연구 방법: 체계적 문헌 검토 및 전문가 인터뷰 (Gioia 방법론 활용)
• 핵심 발견: EAM의 역동적 역량(sensing, seizing, transforming)이 GenAI 도입 성공에 기여
• 제안: GenAI 특유의 과제(데이터 거버넌스 미성숙, 혁신과 규정 준수 간 균형)를 고려한 맞춤형 EA 프레임워크 필요성

혁신과 규정 준수 사이에서: GenAI 도입의 미래

하지만 연구는 GenAI 도입의 성공을 위해서는 데이터 거버넌스 성숙도 향상과 혁신과 규정 준수 간의 균형 유지가 필수적임을 강조합니다. Ettinger는 EA 리더들이 GenAI 성숙도와 조직 준비성을 조율할 수 있도록 몇 가지 개념적 프레임워크를 제안하며, 급변하는 기술 환경에서 혁신과 거버넌스를 조율하는 데 EAM의 중요한 역할을 재확인했습니다. 이 연구는 학문적 이해와 산업적 실무 모두에 중요한 시사점을 제공하며, GenAI 시대의 성공적인 디지털 전환을 위한 새로운 길을 제시합니다.

참고: 본 기사는 연구 내용을 바탕으로 재구성되었으며, 일부 내용은 이해를 돕기 위해 추가 설명되었습니다. 자세한 내용은 원문을 참조하십시오.