IDC FutureScape: Worldwide Artificial Intelligence and Automation 2025 Predictions
IDC의 조사에 따르면, 2025년 이후 인공지능과 자동화에 대한 IDC의 10대 예측이 제시됐습니다. "AI 에이전트는 효율성을 높이고, 고객 경험을 개선하며, 새로운 비즈니스 모델을 가능하게함으로써 다양한 산업에 혁명을 가져올 것입니다. 기술 혁신, 책임감 있는 기술 사용, 업무 환경의 변화로 인해 AI 도입 장벽은 계속 낮아지고, 장벽을 완화하고 기업의 운영 모델을 변화시킬 것입니다."라고 리투 조티(Ritu Jyoti) IDC AI 및 데이터 리서치 GVP/GM은 말했습니다.
IDC FutureScape 도표
주요 요약
IDC FutureScape 예측
- 외부 요인 개요
- 예측 : 테크놀러지 구입자에 대한 영향
- 예측 1 : 2026년까지 비용, 성능, 배포 옵션의 확장으로 LLM의 엔터프라이즈 사용 사례의 90%가 SLM 교육 전용으로 전환될 것
- 예측 2 : 2027년까지 AI 인프라의 상품화, 고급 LC/NC 툴, 보안 프레임워크로 AI 도입 장벽이 희미해지고 AI 구축 비용이 약 80% 절감될 것
- 예측 3 : 2026년까지 개발 경험이 없는 불만족스러운 지식 근로자의 20%가 자체 에이전트 워크플로우를 구축하여 업무 방식을 혁신하고 사이클 타임을 40% 개선할 것
- 예측 4 : 2025년까지 50%의 조직이 개별 코파일럿 기술에 집중하는 대신 특정 비즈니스 기능에 맞게 구성된 엔터프라이즈 에이전트를 사용하여 AI에서 비즈니스 가치를 더 빠르게 창출할 것
- 예측 5 : 2028년까지 운영 수준의 사용 사례에 사용되는 기본 모델의 80%가 사용 사례 지원, 정확성, 통찰력, 모드 간 컨텍스트를 향상시키는 멀티모달 AI 기능을 포함하게 될 것
- 예측 6 : 2028년까지 RAG 구현의 80%가 생성 AI 기반 기능과 제품에 통합되어 이러한 애플리케이션에서 컨텍스트 데이터 사용에 대한 표준화와 투명성이 높아질 것
- 예측 7 : 지속 불가능한 비즈니스 모델로 인해 시장이 통합되면서 2028년까지 기업이 사용하는 기반 모델의 80%가 최대 3개 업체에서 제공될 것
- 예측 8 : 2026년까지 조직이 에지클라우드 인프라와 관리 전략에 완전히 통합함에 따라 65%의 기업이 하이브리드 엣지 클라우드 추론을 채택할 것
- 예측 9 : 2027년까지 새로운 AI 애플리케이션의 3분의 1은 기존 모델과 GenAI 모델, 비즈니스 규칙이 연결된 다양한 세트를 포함하며, 새로운 단일 AI 모델 애플리케이션의 개발을 능가할 것
- 예측 10 : 2027년까지 AI가 내리는 중요한 의사결정의 80%는 시각적 설명가능성 대시보드를 통해 사람이 모니터링해야 하며, 프로세스는 느려질 수 있지만 책임성은 강화될 것
테크놀러지 구입자에 대한 어드바이스
외부 촉진요인 : 상세
- AI 기반 비즈니스 모델 - AI 실험에서 수익 창출로 전환
- 자동화 추진력 - 데이터 기반의 미래를 향해
- 환경 리스크에 대한 미래 준비 - ESG 운영 및 리스크 관리
- AI 기반 업무 환경 혁신 - 오늘부터 내일의 노동력 구축
- 규제 유동성 - 변화하는 정책 환경에서의 컴플라이언스 과제에 대응
- 책임감 있는 인간 중심 기술 - 기업 윤리
- 기술 부채와의 싸움 - IT 현대화의 장애물 극복하기
참고 자료
ksm
The IDC study provides IDC's top 10 predictions for artificial intelligence and automation in 2025 and beyond."AI agents are set to revolutionize various industries by enhancing efficiency, improving customer experiences, and enabling new business models," says Ritu Jyoti, GVP/GM, AI and Data Research at IDC. "With technological innovations, responsible technology usage, and workplace transformation, AI adoption barriers will continue to diminish, mitigate barriers, and transform an enterprise operating model."
IDC FutureScape Figure
Executive Summary
IDC FutureScape Predictions
- Summary of External Drivers
- Predictions: Impact on Technology Buyers
- Prediction 1: By 2026, 90% of Enterprise Use Cases for LLMs Will Be Dedicated to Training SLMs Because of Cost, Performance, and Expanded Deployment Options
- Associated Drivers
- IT Impact
- Guidance
- Prediction 2: By 2027, AI Adoption Barriers Will Become Indistinct Due to AI Infrastructure Commoditization, Advanced LC/NC Tools, and Security Frameworks, Leading to Reduction of AI Build Costs by Nearly 80%
- Associated Drivers
- IT Impact
- Guidance
- Prediction 3: By 2026, 20% of Frustrated Knowledge Workers With No Development Experience Will Take Charge of Transforming How They Work by Building Their Own Agentic Workflows, Improving Cycle Times by 40%
- Associated Drivers
- IT Impact
- Guidance
- Prediction 4: By 2025, 50% of Organizations Will Use Enterprise Agents Configured for Specific Business Functions, Instead of Focusing on Individual Copilot Technologies to Achieve Faster Business Value from AI
- Associated Drivers
- IT Impact
- Guidance
- Prediction 5: By 2028, 80% of Foundation Models Used for Production-Grade Use Cases Will Include Multimodal AI Capabilities to Deliver Improved Use Case Support, Accuracy, Depth of Insights, and Intermode Context
- Associated Drivers
- IT Impact
- Guidance
- Prediction 6: By 2028, 80% of RAG Implementations Will Be Embedded in Generative AI-Based Features and Products, Increasing Standardization and Transparency About the Use of Contextual Data for Such Applications
- Associated Drivers
- IT Impact
- Guidance
- Prediction 7: By 2028, 80% of Foundation Models Used by Enterprises Will Be From a Maximum of Three Providers as the Market Will Consolidate Due to Unsustainable Business Models
- Associated Drivers
- IT Impact
- Guidance
- Prediction 8: By 2026, 65% of Enterprises Will Adopt Hybrid Edge-Cloud Inferencing as Organizations Fully Integrate Edge into the Cloud Infrastructure and Management Strategy
- Associated Drivers
- IT Impact
- Guidance
- Prediction 9: By 2027, a Third of New AI Applications Will Contain a Diversified Set of Chained Traditional and GenAI Models and Business Rules, Outpacing the Development of New Singular AI Model Applications
- Associated Drivers
- IT Impact
- Guidance
- Prediction 10: By 2027, 80% of Critical AI Decisions Will Require Human Oversight Supported by Visual Explainability Dashboards, Potentially Slowing Processes but Enhancing Accountability
- Associated Drivers
- IT Impact
- Guidance
Advice for Technology Buyers
External Drivers: Detail
- AI-Driven Business Models - Moving from AI Experimentation to Monetization
- The Drive to Automate - Toward a Data-Driven Future
- Future Proofing Against Environmental Risks - ESG Operationalization and Risk Management
- AI-Driven Workplace Transformation - Building Tomorrow's Workforce Today
- Regulatory Flux - Navigating Compliance Challenges in a Shifting Policy Landscape
- Responsible and Human-Centric Technology - Ethics in the Enterprise
- Battling Against Technical Debt - Overcoming Hurdles to IT Modernization
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