Rewiring the telecom mindset

통신업계 생성형 AI 도입 400% 급증... 네트워크 AI 활용은 아직 60%에 불과

통신 산업에서 AI 기술의 도입이 급격히 증가하고 있다. IBM 기업가치연구소(IBM Institute for Business Value)와 GSMA 인텔리전스의 공동 연구에 따르면, 2023년과 2024년 사이 생성형 AI 솔루션의 상용 배포가 4배 증가했다. 이러한 증가세는 AI 기술에 대한 통신사들의 신뢰 증대뿐 아니라, AI 도입의 필요성을 절감하게 된 결과로 볼 수 있다.

현재 통신 사업자들(CSP, Communications Service Providers)은 네트워크 성능 모니터링에 전통적 AI를 활용하는 비율이 60%에 달하지만, 다른 용도로의 확장은 절반 이하에 그치고 있다. 특히 네트워크 장비의 예측 유지보수(46%), 서비스 티켓 자동화(46%), 네트워크 계획(43%) 등에서 AI 활용이 제한적이며, 생성형 AI의 네트워크 적용은 더욱 저조한 실정이다.

통신사 55%가 보안 침해 경험... AI 선도 기업은 보안 사고 45% 감소 효과

통신 네트워크의 보안 상황을 살펴보면, 네트워크 임원 중 55%가 지난 12개월 동안 네트워크 보안 침해를 경험했다고 응답했다. 이러한 보안 침해는 재정적 손실뿐만 아니라 고객 신뢰 상실로 이어져 사설 5G 네트워크, IoT, AI 기반 솔루션과 같은 서비스 채택을 제한할 수 있다.

그러나 클라우드와 AI를 선도적으로 도입한 기업들은 보안 면에서도 두각을 나타냈다. 이들은 동종 업계 기업들에 비해 지난 1년간 보안 침해를 45% 적게 경험했으며, 클라우드가 네트워크 보안에 미치는 긍정적 영향이 더 큰 것으로 나타났다.

AI 기술은 보안 위협 탐지에도 활발히 활용되고 있다. 59%의 네트워크 임원들이 네트워크 보안 위협 탐지에 전통적 AI를 사용하고 있으며, 스팸 관리(33%)와 사기 관리(31%)는 생성형 AI의 주요 활용 사례로 꼽혔다.

AI 선도 기업, 전통적 AI 69%, 생성형 AI 54% 활용... 일반 기업보다 최대 22%p 높아

클라우드 도입을 선도하는 기업들은 AI 기술 활용에서도 다른 기업들을 앞서고 있다. IBM 조사에 따르면, 이러한 선도 기업들은 네트워크 성능 모니터링에 69%가 전통적 AI를 사용하고 있으며(일반 기업 59%), 네트워크 계획에는 62%(일반 기업 40%)가 전통적 AI를 활용하고 있다.

특히 주목할 만한 점은 생성형 AI 활용에서의 격차다. 기술 선도 기업들은 네트워크 계획에 54%가 생성형 AI를 통합하고 있는데, 이는 일반 기업(27%)의 두 배에 달한다. 스팸 관리에도 선도 기업의 47%가 생성형 AI를 활용하고 있어, 일반 기업(31%)보다 높은 비율을 보인다.

이러한 첨단 기업들의 AI 활용 확대는 클라우드 준비 상태가 AI 기반 역량 개발에 필요한 민첩성과 온디맨드 리소스를 제공한다는 것을 보여준다. 이들 기업은 네트워크 서비스 티켓 자동화(55% vs 44%), 신규 사이트 배포 계획(47% vs 38%)과 같은 다양한 영역에서도 AI 기술을 더 광범위하게 적용하고 있다.

2027년 클라우드 기술 수요 2배 증가... 통신사들의 AI 혁신 4대 전략

통신사들이 클라우드와 AI를 통해 네트워크를 현대화하고 경쟁력을 강화하기 위한 주요 실행 전략은 다음과 같다. 먼저, 총체적 네트워크 아키텍처 재구상과 기술 재편성이 필요하다. 임원들은 2027년까지 클라우드 컴퓨팅 기술 수요가 현재 30%에서 59%로 거의 두 배 증가할 것으로 예상한다. 네트워크 전문가와 클라우드 및 자동화 전문가를 결합하여 시장 역학에 맞게 변화할 수 있는 동적이고 반응성 높은 네트워크를 구축해야 한다.

다음으로는 생성형 AI 활용을 확대해야 한다. 통제된 샌드박스 환경에서 AI 파일럿 배포를 시작하고, 강력한 데이터 거버넌스 관행을 수립하며, 통신 산업의 엄격한 성능 요구 사항을 이해하는 AI 벤더와 협력해야 한다. LLM(Large Language Models)을 맞춤화하고 SLM(Small Language Models)을 활용하여 비용, 효율성, 효과성의 균형을 맞추는 전략이 중요하다.

또한, 공동 표준화 노력을 주도하는 일이 필요하다. CAMARA 오픈소스 프로젝트, GSMA Open Gateway, TM Forum의 Open API 프로젝트와 같은 산업 이니셔티브에 적극적으로 기여해야 한다. AI 관련 요소에 대한 의견을 3GPP 및 IETF와 같은 표준 그룹에 제공하여 산업 발전이 기술 발전과 일치하도록 지원해야 한다.

마지막으로, 하이브리드 설계 원칙 적용해 클라우드, AI, 보안 솔루션이 함께 작동하도록 하는 의도적인 접근 방식이 필요하다. 모든 네트워크 액세스를 각 기능 수준에서 지속적으로 검증하는 제로 트러스트 원칙을 적용하고, 클라우드 네이티브 기술의 보안 기능을 활용하여 서드파티 벤더의 API 호출에 대한 액세스 제어를 강화해야 한다.

AI 투자 3년간 19% 증가 예정... '상상력만이 AI 잠재력의 한계' MTN 그룹 CIO

조사에 따르면, 통신 기업 임원들은 향후 3년간 클라우드 구현 투자를 약 20%, 전통적 AI 투자를 16%, 생성형 AI 투자를 약 19% 증가시킬 계획이다. 이는 네트워크 현대화가 통신사들의 핵심 관심사임을 보여준다. MTN 그룹의 안젤로풀로스는 "수익화에는 새로운 가치 스트림을 생성하는 혁신적인 사용 사례를 식별하는 것이 필요하다. AI는 이러한 측면에서 엄청난 잠재력을 가지고 있으며, 우리의 상상력에 의해서만 제한된다"고 덧붙였다.

FAQ

Q: 통신사가 AI를 도입하는 데 있어 가장 큰 장벽은 무엇인가요?

A: 통신사들이 AI 도입을 주저하는 주요 이유로는 데이터 보안 및 개인정보 보호 우려(61%), 기술 변화 속도(53%), 네트워크를 위한 AI 전략 부재(51%) 등이 있습니다. 또한 AI 기술을 갖춘 인력의 부족도 중요한 요인으로, 네트워크 팀 중 전통적 AI 기술을 보유한 비율은 26%, 생성형 AI 기술은 13%에 불과합니다.

Q: 클라우드와 AI가 네트워크 보안에 어떤 영향을 미치나요?

A: 클라우드 기술은 사이버 위협으로부터 네트워크를 강화하는 데 도움이 되며, AI 기반 보안 프레임워크는 통신사가 반응적 방어에서 선제적이고 자동화된 시스템으로 전환할 수 있게 합니다. 클라우드와 AI를 선도적으로 도입한 기업들은 동종 업계 기업들에 비해 보안 침해가 45% 적으며, 클라우드가 네트워크 보안에 미치는 긍정적 영향이 더 큰 것으로 나타났습니다.

해당 리포트의 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.