F5 연구 결과, 대부분 기업이 여전히 AI 준비에 미흡하며 보안과 거버넌스 문제로 확장성에 제약을 겪고 있습니다

• F5의 2025년 AI 애플리케이션 전략 보고서에 따르면, 평균 25%의 앱이 AI를 활용하지만, 고도로 AI 준비가 된 기업은 전체의 2%에 불과합니다.
  
• 기업 77%가 AI 도입에 어느 정도 준비됐지만, 여전히 보안과 거버넌스에서 큰 과제를 안고 있습니다.
• 조직의 71%가 보안 강화를 위해 AI를 활용하지만, AI 방화벽을 도입한 비율은 31%에 그칩니다.

시애틀 – F5(나스닥: 모든 앱과 API를 제공하고 보호하는 글로벌 선두주자인 FFIV가 오늘 2025년 AI 애플리케이션 전략 보고서를 공개했습니다. 전 세계 조직 중 단 2%만이 운영 전반에 걸쳐 AI를 안전하게 확장할 준비가 되어 있다고 밝혔습니다. 이 보고서는 전 세계 IT 리더 650명의 통찰과 연간 매출 2억 달러 이상을 기록하는 조직을 대표하는 150명의 AI 전략가 연구를 종합해 작성했습니다.

이 보고서는 오늘날 기업의 AI 준비 실태와 새로운 혁신에 발맞출 수 있는 적응 속도에 대한 냉철한 진실을 밝힙니다. 보고서의 주요 내용은 77%의 기업이 중간 수준의 AI 준비를 보이지만, 대부분이 효과적인 거버넌스와 클라우드 간 보안 체계가 부족해 위험에 노출되어 있다는 점입니다. 또한 21%의 기업이 낮은 준비 수준에 머물러 AI가 산업을 변화시키는 가운데 경쟁력이 떨어지고 있습니다.

F5의 연구는 오늘날 기업들이 AI를 빠르게 확장하고 있음을 보여주는 추세를 밝혀냅니다. 중간 정도로 준비된 조직의 70%가 생성 AI를 활발히 활용하고 있으며, 나머지 대부분도 도입을 추진 중입니다. 평균적으로 앱의 25%에 AI가 적용되어 있습니다. 준비 수준이 높은 조직은 훨씬 더 높은 비율로 AI를 활용하며, 전체 포트폴리오에 걸친 적용 확대가 예상됩니다. 준비도가 낮은 조직은 대체로 고립적이거나 실험적인 환경에서만 앱의 25% 미만에 AI를 도입합니다. 적당히 준비된 조직은 현재 약 3분의 1에 해당하는 애플리케이션에 AI를 활용하고 있습니다. 

이 보고서는 AI 도입에 도전하는 기업들의 최신 동향을 보여줍니다. 설문에 참여한 응답자 중 약 65%가 두 개 이상의 유료 모델과 최소 한 개의 오픈소스 모델을 사용하고 있습니다. 평균적으로 조직 하나당 세 가지 모델을 사용하는데, 여러 모델을 활용하는 것은 여러 환경이나 위치에서 배포하는 것과 밀접한 관련이 있습니다. 대부분 오늘날 사용되는 모델은 GPT-4와 같은 유료 모델이지만, 오픈소스 대안 역시 높은 인기를 보이고 있습니다. 가장 많이 언급된 오픈소스 모델은 Meta의 Llama 계열과 Mistral AI 계열, 그리고 Google의 Gemma입니다. 

F5의 최고제품책임자이자 기업 마케팅 책임자인 존 매디슨은 “AI가 비즈니스 전략의 핵심이 됨에 따라 준비에는 단순한 실험을 넘어 보안, 확장성, 그리고 전략적 조율이 필요하다고 말했습니다.” “이 보고서는 조직이 확신을 가지고 AI를 효과적으로 운영할 수 있는 구체적인 방안을 제시합니다. AI는 이미 보안 운영을 혁신하고 있지만, 성숙한 관리 체계와 맞춤형 보호 조치 없이는 기업이 위협을 오히려 키울 위험이 있습니다.”

AI 도입 과정에서 마주하는 사이버 보안 과제

보고서는 조직이 AI 역량을 확장하면서 발생하는 중대한 사이버보안 문제를 짚어 주며, 기업들이 AI 워크로드 보안 복잡성을 처리하는 데 어려움을 겪는 현황을 분명히 보여줍니다. 보고서가 밝힌 주요 사이버보안 동향은 다음과 같습니다.

• 많은 조직이 AI를 중요한 사이버 보안 자산으로 여깁니다: 응답자의 71%가 이미 AI를 활용해 보안을 강화하고 있습니다.
• AI를 위한 별도 보호 조치가 부족합니다. 준비가 어느 정도 된 조직의 18%만 AI 방화벽을 도입했으며, 47%는 1년 내 도입을 목표로 하고 있습니다.
• 데이터 거버넌스 취약점: 지속적으로 데이터를 라벨링하는 조직은 24%에 불과해, 투명성이 떨어지고 적대적 공격 위험이 커지고 있습니다.
• 크로스 클라우드 불일치: 하이브리드 환경은 거버넌스의 공백을 만들어 워크플로와 데이터를 취약점에 노출시킵니다.
• 확대된 공격 표면: 적절한 제어체계 없이 다양한 AI 모델을 사용하면 오픈소스 도구 관련 위험이 커집니다.

AI 준비 수준 향상을 위한 권장 사항

보고서는 보안과 인프라 정렬을 포함해 운영 성숙도를 평가하는 6가지 요소로 구성된 AI 준비 지수를 소개합니다. F5는 기업이 AI의 확장성과 보안을 높이기 위해 취할 핵심 조치들을 제시합니다.

• AI 모델 다양화: 위험을 줄이기 위해 유료 및 오픈 소스 AI 도구를 함께 사용하면서 거버넌스를 강화하세요.
• 워크플로 전반에 AI 활용 확대: 파일럿 단계를 넘어 운영, 분석, 보안 전반에 AI를 적용해 기업 전체의 변화를 이끌어가세요.
• AI 전용 보안을 통합하세요: AI 방화벽을 배치하고 데이터 라벨링을 포함한 데이터 거버넌스 절차를 체계화해 워크플로를 안전하게 보호합니다.

AI 준비도가 높은 조직은 효과적으로 확장하고, 위험을 줄이며, 혁신을 전략적으로 활용합니다. 성숙도 프레임워크가 없으면 운영 병목, 규정 준수 문제, 성장 제한에 직면합니다. AI 준비 지수는 기업이 진행 상황을 평가하고 안전하게 확장할 수 있는 실질적인 변화를 실행할 수 있도록 안내합니다. 2025년 AI 애플리케이션 전략 보고서를 다운로드하여 준비 상태를 비교하고, 격차를 발견하며, 안전한 AI 확장을 빠르게 추진하세요.

참고 자료

• 블로그: AI 준비 현황: 목표에서 실행 구조로 나아가기
• 블로그: AI 가속화: F5가 선도하는 AI 혁신을 깊이 있게 탐구하다
• 자료: AI 가속화 세부 정보