알테어가 데이터 분석 및 인공지능(AI) 플랫폼인 알테어 래피드마이너(Altair RapidMiner)의 AI 에이전트 프레임워크를 발표했다. 이번 프레임워크는 기업이 생성형 AI를 통해 업무 자동화를 혁신할 수 있는 기반 환경을 제공한다.   알테어 래피드마이너의 AI 에이전트는 다양한 고급 기능을 통해 조직의 혁신적인 자동화 시스템 구축을 지원하는 것이 핵심이다. 주요한 특징은 AI 패브릭 기반의 지능형 에코시스템을 구현한다는 것이다. 이 시스템은 데이터, 행동, 주체를 유기적으로 연결해 사용자와 다양한 시스템이 실시간으로 상호작용하며 상황에 맞게 유연하게 대응할 수 있는 운영 환경을 제공한다.   또한 다양한 데이터 간의 관계와 패턴을 시각화하고 분석하는 지식 그래프 기반 인텔리전스 기능과 여러 AI 에이전트가 실시간으로 소통하며 협업할 수 있는 동적 협업 기능을 제공한다. 특히 내장된 거버넌스 시스템은 에이전트의 모든 행동을 추적하고 관리하여 완전한 투명성과 책임성을 보장한다.     AI 에이전트는 자연어 이해, 멀티 에이전트 관리, 상황 인식 메모리 등 고급 기능을 통해 사용자의 지속적인 개입 없이도 자율적으로 협업 자동화 시스템을 구축하도록 돕는다. 알테어는 이를 통해 기업들이 AI 기술을 실질적으로 활용하면서, 더 지능적이고 효율적인 자동화 프로세스를 구현할 수 있도록 지원한다는 계획이다.   알테어의 샘 마할링감 최고기술책임자(CTO)는 “래피드마이너는 AI 에이전트를 통해 한 차원 높은 진화를 이뤘다”면서, “고객에게 자율적 AI 에이전트를 제공함으로써, AI 기술은 단순한 도구를 넘어 사용자 역량을 강화하고 기업 운영을 더욱 스마트하게 지원할 수 있는 새로운 가능성이 될 것”이라고 전했다.

마이크로소프트가 생성형 AI를 성공적으로 도입한 고객 및 파트너를 공개하면서, 국내 전 산업 분야의 AI 트랜스포메이션 혁신 사례 발굴에 속도를 내고 있다고 전했다. 마이크로소프트는 생성형 AI가 모든 산업의 혁신과 성과를 이끄는 핵심 동력으로 부상할 것으로 전망하고 있다. IDC 2024 AI 보고서에 따르면, 전 세계 기업과 기관의 생성형 AI 사용률은 지난해 55%에서 올해 75%로 급증했으며, 1달러당 평균 3.7배의 투자 수익률을 기록한 것으로 나타났다. 이 조사는 마이크로소프트의 의뢰로 한국을 포함한 전 세계 4000명 이상의 비즈니스 리더와 의사 결정권자를 대상으로 진행됐다. 마이크로소프트는 마이크로소프트 365 코파일럿(Microsoft 365 Copilot)과 애저 오픈AI 서비스(Azure OpenAI Service)를 통해 고객의 AI 트랜스포메이션을 전방위로 지원하고 있다고 소개했다. 또한, 강력한 보안 체계를 통해 AI를 안전하고 책임감 있게 도입할 수 있도록 도우면서, 현재 포춘 500대 기업 중 85%가 자사의 AI 설루션을 사용 중이라고 덧붙였다. 마이크로소프트의 AI 설루션을 도입하는 국내 기업도 증가하고 있다. 이들은 마이크로소프트 365 코파일럿을 활용해 일상 업무의 생산성 및 효율성을 높이고 협업 문화를 촉진하고 있다. 또한, 애저 오픈AI 서비스를 통해 실험 설계 최적화, 리스크 관리, 헬스케어, 데이터 분석 고도화 등 다양한 산업 분야의 혁신을 추진하고 있다. 이와 함께 마이크로소프트 보안 설루션을 도입한 국내 기업은 위협을 신속히 탐지하고 대응해 더 강력하고 신뢰할 수 있는 보안 환경을 구축하고 있다.     LS ITC는 AI 전문 스타트업 AI3와 협력해 애저 오픈AI 서비스 기반 생성형 AI 서비스인 'LS GPT'를 개발했다. ‘LS GPT’는 LS그룹의 애저 인프라와 마이크로소프트 365, 애저 정보 보호(Azure Information Protection) DRM 환경에 최적화됐다. LS그룹은 정보 유출 등의 보안 리스크 해소 및 기존 상용 서비스 대비 90% 이상의 비용 절감 효과를 확인했으며, 직원들이 필요한 GPT 챗봇을 직접 생성해 회사 및 그룹 차원으로 확산할 수 있는 체계를 구축, 그룹 전체 지식 공유와 AI 기반 생산성 혁신을 가속화하고 있다. SK디스커버리는 애저 오픈AI 서비스 기반 생성형 AI 설루션을 도입해 생산 현장에서 작업 위험성 평가 기간을 대폭 단축하는 가시적인 성과를 내고 있다. 사내 홍보팀은 AI를 활용해 기사를 선별하고 검토하는 데 걸리는 시간을 70% 줄였으며 재무회계, 마케팅, IT 등의 부서에서도 AI 챗봇으로 업무를 자동화하고 있다. 포스코이앤씨는 애저 오픈AI 서비스 기반 생성형 AI 설루션을 도입해 건설 프로젝트 리스크 관리 역량을 강화했다. 계약 문서 검토 시스템 ‘POS-DOC’은 대규모 언어 모델을 활용해 방대한 계약 문서를 자동으로 검토하고 잠재적 위험 요소를 분석한다. 이를 통해 사람의 실수를 최소화하고, 글로벌 건설 프로젝트에서 발생할 수 있는 계약 분쟁과 손실을 줄이는 데 기여하고 있다.  현대글로비스는 마이크로소프트 365 코파일럿 도입 후 3개월간의 변화 관리 과정을 통해 물류 사업 부문의 생산성과 업무 효율을 높이는 성과를 냈다. 임직원 대상 워크숍과 챔피언 선정을 통해 개인별 코파일럿 활용 시나리오를 수집 및 분석했으며, 이를 기반으로 시나리오를 자산화하고 AI 기반 업무 문화를 구축했다.   뿐만 아니라, KT는 마이크로소프트 365 코파일럿을 도입해 유연하고 효율적인 업무 문화를 구축, 임직원들은 문서 관리, 데이터 분석, 부서 간 협업에서 개선된 성과를 보이고 있다. LG유플러스는 마이크로소프트 365 코파일럿을 시범 도입한 결과, 임직원의 85%가 업무 만족도 향상을 경험했다고 응답했다. 특히 미팅 관리, 회의록 작성, 이슈 관리 부문에서 효율성 체감이 높았다. 성균관대학교는 마이크로소프트 365 코파일럿을 도입해 연구 및 학사 업무에 AI 협업 문화를 구축했다. 이를 통해 연구 분야의 아이디어 정리와 논문 작성 효율성을 높였으며, 약 800명의 교직원이 반복 업무에서 벗어나 본질적인 업무에 집중할 수 있는 환경을 조성했다.  크래프톤은 마이크로소프트 365 코파일럿 도입 후 이메일, 문서, 회의록 처리 속도가 빨라졌으며, 57%의 직원은 콘텐츠 생성 업무에서 매일 10분 이상의 시간을 절약하고 있다. 서울아산병원은 애저 오픈AI 서비스 기반 암 정보 플랫폼을 개발해 암 환자들에게 개인화된 치료를 제공하고 있다. 또한, 생성형 AI 기술을 통해 의료진이 환자의 상태를 정확히 평가하고 최적의 치료 계획을 수립하고 있다. 현대백화점그룹의 ICT 전문기업 현대퓨처넷은 애저 오픈AI 서비스 기반 RAG 설루션과 마케팅 및 데이터 분석 시스템을 구축해 그룹 내 비즈니스 혁신을 이끌고 있다.  CTR 그룹은 마이크로소프트 센티넬(Microsoft Sentinel)을 도입해 보안과 유지보수를 단일 플랫폼에서 통합 관리하고 있다. 이를 통해 실시간 위협 탐지와 신속한 대응이 가능해졌다. 나아가 내부 시스템을 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 비즈니스 환경을 구축했으며, 마이크로소프트 365 제품과의 완벽한 호환성으로 전반적인 보안 체계도 강화했다. SK쉴더스는 마이크로소프트 디펜더 포 엔드포인트(Microsoft Defender for Endpoint)를 사용한 매니지드 탐지 및 대응 서비스(Managed Detection & Response) 서비스를 개발 및 런칭함으로써 해킹 사고에 신속히 대응할 수 있는 체계를 구축했다.  한국마이크로소프트의 조원우 대표는 “최근 2년간 AI 기술의 급격한 발전으로 기업들이 실질적 활용 방안과 성공 사례에 더 큰 관심을 보이고 있다”면서, “마이크로소프트는 신뢰할 수 있는 AI 트랜스포메이션 파트너로서, AI 기술의 활용 사례와 상용화 방안을 적극 공유하며 한국 산업 전반의 성장과 발전에 기여하겠다”고 강조했다.

한국레노버가 소비자 부담을 줄이고 편리한 사용 경험을 강화하기 위해, 엔지니어가 직접 소비자의 집에 방문해 수리를 진행하는 ‘온사이트(Onsite)’ 서비스를 지원한다고 밝혔다. 한국레노버는 12월부터 레노버의 사후 서비스인 ‘프리미엄 케어(Premium Care)’에 온사이트 서비스를 옵션으로 포함한다. 프리미엄 케어 서비스가 적용되는 기간 동안 온사이트 서비스를 선택한 고객에게 적용되며, 일부 도서산간 지역을 제외한 전국 대부분의 지역에서 지원한다. 온사이트 서비스는 신속함과 편리성이 극대화한 레노버의 차별화된 서비스다. 소비자가 고객센터를 통해 온사이트 서비스를 접수할 경우, 실시간으로 배정된 전문 엔지니어가 다음날 고객의 집으로 방문해 수리를 지원한다. 엔지니어의 실시간 이동 현황과 서비스 완료 결과서는 카카오톡 알림톡으로 확인할 수 있다. 서비스 접수는 레노버 고객센터나 공식 홈페이지, 또는 카카오톡 ‘레노버 서비스’ 채널을 통해 할 수 있다. 한국레노버의 신규식 대표는 “레노버는 고객의 시간을 절약하고 불편을 최소화하는 신속하고 효율적인 온사이트 서비스를 제공함으로써 고객 서비스 경험을 재정의하기 위해 최선을 다하고 있다”며, “이를 통해 높은 수준의 사후 관리 서비스와 만족스러운 고객 경험을 최우선으로 하는 레노버의 진정성이 전달되기를 바란다”고 밝혔다. 이어 “국내 소비자들이 글로벌 기술 리더의 탁월한 서비스 표준을 경험할 수 있도록 사후 서비스의 우수성에 대한 새로운 기준을 제시해 나갈 것”이라고 덧붙였다.  

다쏘시스템은 스페인 고압 전기 시스템의 송전 시스템 운영사인 레드 일렉트리카(Red Eléctrica)가 스페인 전력망의 기술 자산 정보를 관리하는 프로세스를 지원하기 위해 다쏘시스템의 클라우드 기반 3D익스피리언스 플랫폼을 선택했다고 발표했다. 레드 일렉트리카는 스페인 전력 시스템의 송전 시스템 운영사로 탈탄소 에너지 시스템의 중추기관이다. 레드 일렉트리카는 투명성, 객관성, 독립성, 경제성의 원칙에 따라 지속가능성에 대한 강력한 의지를 가지고 탈탄소 에너지 임무를 수행하고 있다. 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼에 기반한 ‘통합 구축 환경’ 산업 설루션은 1500명 이상의 이해 관계자를 버추얼 트윈으로 연결해, 전 지역의 전력선부터 변전소에 설치된 세부 장비에 이르기까지 다양한 규모의 전기 자산 생태계를 시각화한다. 이러한 멀티스케일 기능을 통해 레드 일렉트리카는 지리적 맥락 내에서 자산 관련 최신 데이터에 대한 실시간 온디맨드 접근을 제공받으며, 이를 통해 내∙외부 이해관계자와의 협업을 개선하고 표준화 관행을 도입할 수 있게 됐다. 다쏘시스템 3D익스피리언스 플랫폼을 통해 구축된 ‘단일 데이터 소스’는 레드 일렉트리카의 자산 생성 및 관리 방식을 근본적으로 혁신한다. 예를 들어, 송전선로 및 변전소를 위한 그린필드(Green Field) 및 브라운필드(Brown Field) 프로젝트 설계 품질과 관리를 개선할 수 있다.     레드 일렉트리카의 마리아 솔러레(Maria Soler) 송전 기술 매니저는 “레드 일렉트리카는 에너지 네트워크 개발 계획에 정의된 목표를 달성하고 생태적 전환을 가능하게 하기 위해 송전망에 대한 투자와 혁신에 많은 노력을 기울이고 있다”면서, “이것이 바로 경쟁을 거쳐 우리 여정의 파트너로 다쏘시스템을 선정한 이유”라고 말했다. 다쏘시스템의 레미 도니어(Remi DORNIER) 건축·엔지니어링·건설 부문 부사장은 “2050년까지 전 세계 전력 수요는 160% 이상 급증할 것으로 예상되며, 이러한 수요를 충족하기 위해서는 다양한 저탄소 에너지원을 더욱 효과적으로 통합할 수 있도록 전기 네트워크 개발을 가속화해야 한다”면서, “다쏘시스템의 버추얼 트윈을 활용해 전기 그리드를 시뮬레이션하고 테스트 및 최적화하면 전기 송전 사업자는 협업 효율성과 혁신을 개선하는 것은 물론 차세대 스마트 그리드를 운영하는데 도움이 될 것”이라고 말했다.

구글이 새로운 에이전트 시대를 위한 ‘에이전트형(agentic) AI 모델’인 ‘제미나이 2.0’을 출시했다. 제미나이 2.0은 네이티브 이미지 및 오디오 출력, 네이티브 툴 사용 등 향상된 멀티모달 기능을 제공하여 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오, 코드 등 다양한 형태의 정보를 자연스럽게 이해하고 처리할 수 있다.  구글은 “제미나이 2.0는 지금까지 선보인 모델 중 가장 뛰어난 성능을 자랑한다”면서, “리서치, 보고서 작업 등 다양한 방면의 복잡한 작업을 수행하는 ‘에이전트’ 기능을 갖춘 AI 시대를 본격적으로 열어갈 것”이라고 밝혔다.  제미나이 2.0은 네이티브 이미지 및 오디오 출력, 네이티브 툴 사용 등 향상된 멀티모달 기능을 바탕으로 이용자 경험을 혁신할 뿐 아니라, 개발자에게도 강력한 AI 기반 애플리케이션을 구축할 수 있는 툴을 제공한다. 전 세계 제미나이 이용자는 데스크톱과 모바일 웹에서 제미나이 2.0을 사용할 수 있다. 데스크톱과 모바일 웹의 모델 드롭다운 메뉴에서 ‘2.0 플래시 실험 버전’을 선택하면 채팅에 최적화된 제미나이 2.0을 바로 사용해 볼 수 있으며, 이는 제미나이 모바일 앱에도 곧 적용될 예정이다.     제미나이 2.0을 기반으로 새롭게 개선된 ‘프로젝트 아스트라(Project Astra)’는 다국어 대화, 구글 툴(구글 검색, 구글 렌즈, 맵스 등) 사용, 최대 10분 동안의 대화를 기억하는 향상된 메모리, 빠른 응답 속도 등의 기능을 제공한다. 구글은 이러한 기능을 구글의 AI 어시스턴트인 제미나이 앱 등 구글 제품은 물론, 다른 폼 팩터에도 도입할 계획이다.  ‘프로젝트 마리너(Project Mariner)’는 웹 브라우저에서 작동하는 에이전트 프로토타입으로, 픽셀 및 텍스트, 코드, 이미지, 양식과 같은 웹 요소를 포함해 브라우저 화면의 정보를 이해하고 추론한 다음, 실험적인 크롬 확장 프로그램(Chrome extension)을 통해 해당 정보를 활용해 작업을 완료한다. 개발자를 위한 AI 에이전트인 ‘줄스(Jules)’는 깃허브(GitHub) 워크플로에 직접 통합돼 개발자의 지시와 감독 하에 이슈를 처리하고, 계획을 세우고 실행하는 기능을 제공한다.  구글은 제미나이 2.0을 사용해 비디오 게임의 가상 세계 탐색을 지원하는 에이전트를 구축했다. 이 에이전트는 화면의 동작만을 기반으로 게임에 대해 추론하고, 실시간 대화를 통해 다음에 무엇을 해야 할지 제안할 수 있다. 가상 게임의 동반자 역할은 물론, 구글 검색을 활용해 웹 상의 풍부한 게임 지식을 제공할 수도 있다. 이 외에도 구글은 제미나이 2.0의 공간 추론 기능을 로봇 공학에 적용해 물리적 세계에서 도움을 줄 수 있는 에이전트를 실험하고 있다. 한편, 구글은 제미나이 2.0가 구글 검색의 AI 개요(AI Overview) 기능에도 적용되어, 고급 수학 방정식, 멀티모달 쿼리, 코딩 등 더욱 복잡한 질문에 대한 답변을 제공하도록 개선될 예정이라고 밝혔다.  전 세계 제미나이 이용자는 데스크톱 및 모바일 웹에서 제미나이 앱을 통해 제미나이 2.0 플래시(Gemini 2.0 Flash) 실험 버전을 AI 어시스턴트로 사용할 수 있다. 제미나이 2.0 플래시 실험 모델은 구글 AI 스튜디오(Google AI Studio) 및 버텍스 AI(Vertex AI)를 통해 모든 개발자가 사용할 수 있다. 개발자들은 제미나이 2.0을 활용하여 텍스트, 오디오 및 이미지를 포함한 통합 응답을 생성하고, 구글 검색 및 코드 실행과 같은 툴을 활용하는 애플리케이션을 구축할 수 있다.

엔비디아가 2025년 AI가 가져올 각 산업 분야의 혁신에 대해 전망했다. 엔비디아의 전문가들은 멀티모달 모델이 업계의 혁신과 효율성을 가속화할 것이라고 예측했다. 생성형 AI는 올해 조직의 모든 분야에서 큰 주목을 받았다. 이에 따라 산업 전반에서 이를 활용해 혁신과 창의성을 증진하고, 고객 서비스를 개선하며, 제품 개발을 변화시키고, 의사소통을 강화하는 방법에 대한 논의가 활발히 이루어졌다. IDC에 따르면, 전 세계 기업은 내년에 AI 설루션에 3070억 달러를 지출할 것으로 예상된다. 또한, 이는 2028년까지 연평균 29.0%의 성장률로 6320억 달러까지 증가할 것으로 보인다. IDC는 AI가 2030년까지 전 세계 누적 경제에 19조 9000억 달러의 영향을 미칠 것이며, 2030년 전 세계 GDP의 3.5%를 견인할 것이라고 예측했다. 그러나 AI의 빠른 발전에도 불구하고 일부 기업과 스타트업은 여전히 실험과 사일로화된 프로젝트에 집착하며 AI 도입에 느리게 대응하고 있다. 이는 AI의 혜택이 기업, 사용 사례, 투자 수준에 따라 다르기 때문이다. 하지만 신중한 접근 방식은 낙관적인 태도로 전환되고 있다. 포레스터 리서치(Forrester Research)의 2024 AI 현황 설문조사에 참여한 응답자의 3분의 2는 조직의 AI 이니셔티브가 성공하려면 투자 수익률이 50% 미만이어야 한다고 답했다. 다음으로 주목할 만한 것은 에이전틱 AI이다. 이는 자율적이거나 ‘추론’하는 형태의 AI로, 다양한 언어 모델, 정교한 검색 증강 생성(RAG) 스택, 고급 데이터 아키텍처를 사용해야 한다.     엔비디아는 2025년 주목할 만한 AI 트렌드로 ▲효율적인 추론 설루션에 대한 수요도 증가 ▲양자 컴퓨팅의 오류 수정 및 양자 하드웨어 성능 향상 ▲AI의 창의성과 다양성 강화 ▲산업 인프라와 도시 계획의 재검토 ▲AI 에이전트의 효율을 극대화하는 AI 오케스트레이터의 증가 ▲기업의 데이터를 탐색 방식을 바꾸는 AI 쿼리 엔진 ▲기업에게 고성능 추론을 필수로 만드는 에이전틱 AI ▲데이터를 인텔리전스로 처리하기 위한 AI 팩토리 확장 등을 꼽았다. 엔비디아는 에이전틱AI(agentic AI)의 시대가 열리면서, 여러 모델로 구성된 복잡한 시스템에서 거의 즉각적인 응답에 대한 수요가 증가할 것으로 전망했다. 이에 따라 고성능 추론은 고성능 훈련 인프라만큼이나 중요해질 전망이다. 그리고 IT 리더는 실시간 의사 결정을 위한 성능을 제공하기 위해, 에이전틱 AI의 수요에 맞추어 확장 가능하고 특수 목적에 맞게 구축되고 최적화된 가속 컴퓨팅 인프라를 필요로 할 것이다. AI를 통한 건설, 엔지니어링, 디자인 혁신도 보다 활발히 진행될 전망이다. 엔비디아는 건설, 엔지니어링, 디자인 산업에 맞춤화된 생성형 AI 모델이 증가할 것이며, 이는 효율성을 높이고 혁신을 가속화할 것이라고 보았다. 건설 분야에서는 에이전틱 AI가 현장 센서와 카메라에서 수집한 방대한 양의 건설 데이터를 해석해 더 효율적인 프로젝트 일정과 예산 관리로 이어지는 인사이트를 제공한다. AI는 24시간 현실 캡처 데이터(라이다, 사진 측량, 레디언스 필드)를 평가하고 품질, 안전, 규정 준수에 대한 중요한 인사이트를 도출해 오류와 작업장 부상을 줄일 수 있다. 엔지니어의 경우, 물리 정보 신경망에 기반한 예측 물리학은 홍수 예측, 구조 엔지니어링, 건물 내 개별 방이나 층에 맞춘 공기 흐름 설루션을 위한 전산유체역학(CFD)을 가속화해 설계 반복을 단축한다. 디자인 분야에서는 RAG(검색증강생성)를 통해 건물 디자인과 시공을 위한 정보 모델링이 현지 건축법을 준수하는지 확인할 수 있다. 이는 디자인 초기 단계에서 규정을 준수할 수 있도록 한다. 확산 AI 모델은 건축가와 디자이너가 키워드 프롬프트와 대략적인 스케치를 결합해 고객 프레젠테이션을 위한 풍부하고 상세한 개념 이미지를 생성할 수 있게 해 개념 설계와 부지 계획을 가속화한다. 이로써 연구와 디자인에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있다. 엔비디아는 거의 모든 산업에서 AI를 사용해 사람들의 생활과 여가를 즐기는 방식을 향상시키고 개선할 준비를 하고 있다고 보고 있다. 농업 분야에서는 AI를 사용해 식품 공급망을 최적화하고 식량 공급을 개선할 것이다. 예를 들어, AI는 개별 농장의 다양한 작물에서 발생하는 온실가스 배출량을 예측하는 데 사용될 수 있다. 이러한 분석은 공급망에서 온실가스를 줄이는데 도움이 되는 설계 전략을 수립하는 데 도움이 된다. 한편, 교육 분야의 AI 에이전트는 개인의 모국어로 말하고 특정 과목의 교육 수준에 따라 질문하거나 답변하는 등 학습 경험을 개인화할 수 있다. 엔비디아는 국가와 산업계에서 AI가 경제의 다양한 측면을 자동화해 세계 인구가 감소하는 가운데서도 현재의 생활 수준을 유지하는 방법을 모색하기 시작할 것으로 보았다. 이러한 노력은 지속 가능성과 기후 변화에도 도움이 될 수 있다. 예를 들어, 농업 산업은 밭을 관리하고 해충과 잡초를 기계적으로 제거할 수 있는 자율 로봇에 투자하기 시작할 것이다. 이는 살충제와 제초제의 필요성을 줄여 지구를 더 건강하게 유지하고, 다른 의미 있는 기여를 위한 인적 자본을 확보할 수 있다. 도시 계획 사무소에서 자율주행차를 고려하고 교통 관리를 개선하기 위한 새로운 사고 방식을 기대할 수도 있다. 장기적으로는 AI가 전 세계의 시급한 과제인 탄소 배출량 감축과 탄소 저장을 위한 설루션을 찾는 데에 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다. 기업의 AI 팩토리(AI factory)는 원시 데이터를 비즈니스 인텔리전스로 변환한다. 2025년에는 기업이 이러한 AI 팩토리를 확장해 방대한 양의 과거, 합성 데이터를 활용할 것이다. 이를 통해 소비자 행동과 공급망 최적화부터 금융 시장의 움직임, 공장과 물류창고의 디지털 트윈에 이르기까지 모든 것에 대한 예측과 시뮬레이션을 생성할 것이다. AI 팩토리는 초기 채택자들이 미래 시나리오에 대응하는데 그치지 않고 이를 예측하고 구체화하는 데 도움이 되는 핵심 경쟁 우위로 자리 잡을 것이다.