싱가포르, 인도, 한국, 중국, 대만, 호주 등의 ICT, 소매·전자 상거래, 건설 및 부동산, 금융 서비스, 물류·운송, 교육 등 다양한 산업 분야에서  최소 5년 근무 경험이 있는 경영 직위의 IT 전문가 각 100 명에게 2017 년 12 월에서 2018 년 2 월 사이에 실시한 씨게이트 테크놀로지(Seagate Technology)의 설문조사 보고서 '데이터 현황: AI 도입을 위한 준비(Data Pulse: Creating Space for Artificial Intelligence)'을 발간했다. 해당 보고서를 통해 '아태 지역 인공지능(AI) 도입 현황'을 살펴볼 수 있었으며, 또 씨게이트는 아시아태평양 지역 주요 국가 기업의 AI 도입 현황과 함께 기술 도입에 따른 기회, 도전과제 등을 발표했다.

'데이터 현황: AI 도입을 위한 준비' 조사 보고서에 따르면, 아태 지역의 기업들은 AI 기술의 생산성 향상 혜택을 인지하고 이를 도입을 위한 본격적인 준비에 나서고 있다. 설문 응답자 중 96%는 AI 도입이 생산성과 실적 향상에 도움이 된다고 믿지만, 95%에 달하는 응답자가 AI를 도입하기 위해서는 IT 인프라에 추가적인 투자가 이루어져야 한다고 생각하는 것으로 나타났다. 아울러, 89%의 응답자들이 향후 12개월 이내에 IT, 유통, 제품 혁신, R&D, 재무 및 고객지원 등의 분야에 AI를 도입할 계획이 있다고 답했지만, 설문 대상의 3분의 2에 달하는 응답자가 AI 개발과 도입을 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 파악하는 데 어려움을 겪고 있어 많은 장애물이 상존하는 것으로 밝혀졌다.

이번, 조사 참여자 중 89%는 AI 솔루션을 도입할 계획이라고 답변했지만, 그중 31%는 AI 도입을 위한 충분한 투자가 이루어지지 않고 있다고 밝혔다. 즉 높은 AI 도입률에도 불구하고 아직도 많은기업이 AI를 완벽하게 지원할 수 있는 데이터 및 솔루션에 투자하지 않은 것으로 나타났다. 아울러 설문 응답 기업 다섯 기업 중 한 개 기업은 늘어나는 데이터 전송 및 처리량을 다룰 AI 솔루션이 준비되어 있지 않거나 자체적으로 대응할 능력이 없다고 답했다. 응답자 중 95%는 AI 도입이 증가하면서 데이터를 저장하는 솔루션에 대한 수요 역시 늘어날 것으로 생각하지만, 15%는 현재, 또는 향후 AI에 대비하기위한 충분한 투자를 하지 않고 있다고 답했다.

설문조사 주요결과를 요약해 보면, ▶아태지역 기업 중 96%는 AI 도입이 생산성과 실적 향상에 도움이 된다고 생각한다. ▶74%는 AI 솔루션 도입에 착수했으며, 89%는 향후 12개월 이내에 AI 기술을 도입할 계획이다. ▶70%는 향후 3년 이내에 AI가 기업에 중요한 영향을 미칠 것으로 예상한다. ▶응답자 중 95%는 AI 도입이 증가함에 따라 데이터를 저장하는 솔루션에 대한 수요 역시 늘어날 것으로 예상하지만 그중 15%는 AI 도입을 위한 투자가 불충분하다고 말한다. ▶94%는 AI에 데이터 보안이 중요하지만 생각하지만, 10%는 자체 데이터 보안 전략을 정기적으로 업데이트하거나 검토하고 있지 않다.

또한 AI 도입에 관한 주요 문제점으로는 명확한 전략과 방향과 인프라, 예산, 경영팀의 노력, AI 전문 인력의 부족을 꼽았으며, 가장 AI 도입이 활발한 산업은 IT(73%), 공급망 관리/물류(51%), 생산혁신 및 R&D(45%), 고객지원(43%) 등의 순으로 나타났으며, 대한민국의 설문 주요 결과로는 ▶92%는 경쟁력 확보를 위해 AI 도입이 필요하다고 생각한다. ▶95%는 AI에 투자할 필요가 있다고 생각하지만, 30%는 현재의 투자가 충분치 않다고 생각한다. ▶91%는 AI 도입에 필요한 인재를 찾는 데 어려움을 겪고 있다. ▶73%는 향후 12개월 내 현재 보유 중인 AI 관련 계획을 실행할 예정이다. ▶94%는 AI에 데이터 보안이 중요하다고 생각하지만, 21%는 자체 데이터 보안 전략을 정기적으로 업데이트하거나 검토하고 있지 않는다. 등으로 조사됐다.

한편 IDC가 발행한 'Data Age 2025 백서(다운받기)'에 따르면 글로벌 데이터스피어 중 데이터 분석과 관련된 데이터는 50배 증가해 2025년 5.2ZB(제타바이트)에 달할 것이며, 이 중 머신러닝 및 인공지능으로 분석되는 데이터는100배 증가해 1.4ZB에 달할 전망이다. 오늘날의 데이터 환경에서는 시스템 운용을 방해하지 않으면서 네트워크 스토리지 용량을 신속하고 비용 효율적으로 확장할 수 있는 능력이 중요시된다. 2017년 10월 현재, 전 세계적으로 AI에 투자된 금액은 390억 달러에 이르며, 아태지역의 AI투자 규모는 2021년 46억 달러에 달할 것으로 예상된다.