병목의 이동 (모델/인프라 -> 현장 적용): AI 산업의 관심과 자금 흐름이 모델 성능 및 반도체·데이터센터 등 인프라 확장(CAPEX)에서 '실제 업무 현장 적용 및 생산성 전환'으로 옮겨가고 있습니다.
똑똑하지만 실무를 못 하는 AI: 현재의 프론티어 AI는 지능은 뛰어나나 파편화된 사내 데이터, 상이한 ERP·메일 구조, 복잡한 업무 승인 체계 등으로 인해 혼자서 업무를 완결짓지 못하는 한계가 있습니다.
기업을 이해시킬 지도(온톨로지)와 사람의 필요성: AI가 현장에서 일하게 하려면 데이터 간의 객체·관계를 정의하는 온톨로지(데이터 지도)가 필수적이며, 이를 연결하고 업무를 재설계할 컨설팅/FDE 역량이 소프트웨어와 결합되어야 합니다 (예: 팔란티어, 마키나락스).
ROI(투자 대비 효과)로 증명하는 기업이 승자: 단순 AI 도입이나 화려한 데모를 넘어, 실제로 고객사의 비용 절감, 처리 시간 단축, 매출 증대 등 숫자(ROI)를 명확히 입증해내는 기업이 다음 주도주가 될 가능성이 높습니다.