더 이상 "개념 증명"은 없다: 결과 기반 AI 모델이 IT 환경을 혁신하는 이유

Konrad Wolfenstein

4시간 전

더 이상 "개념 증명"이 아닙니다: 결과 기반 AI 모델이 IT 환경을 혁신하는 이유

더 이상 "개념 증명"은 없다: 결과 기반 AI 모델이 IT 환경을 혁신하는 이유 – 이미지: Xpert.Digital

기업 내 인공지능의 경제적 딜레마: 가치 창출에 대한 재평가

순진함의 종말: 인공지능의 경제적 타당성을 완전히 재평가해야 하는 이유

실리콘 밸리가 황금기를 맞이하며 수십억 달러의 벤처 캐피털이 생성형 AI에 쏟아지는 동안, 유럽 기업들의 이사회에서는 회의감이 확산되고 있습니다. 이러한 격차는 우려스럽습니다. 한편으로는 기술의 혁명적인 잠재력이 보이지만, 다른 한편으로는 기존 방식으로는 재정적 타당성을 입증하기 어렵기 때문입니다. 많은 기업들이 막대한 비용을 들여 추진한 AI 프로젝트가 기술적으로는 인상적이지만 경제적으로는 기대에 미치지 못한다는 사실을 깨닫고 있습니다.

하지만 문제는 기술 자체에 있는 것이 아니라, 그 가치를 측정하고 관리하는 방식에 있습니다. 수십 년 동안 경영진은 SAP 구축이나 CRM 시스템 구축과 같은 IT 투자, 즉 시작과 끝이 명확하고 확실한 이점을 가진 확정적 프로젝트에 대한 투자를 계산하는 방법을 익혀왔습니다. 그러나 AI는 전혀 다른 법칙을 따릅니다. AI는 변동성이 크고, 확률적이며, 역동적으로 진화합니다. 기존의 IT 조달 방식을 고수하며 이 새로운 세계를 헤쳐나가려는 기업은 막대한 예산을 '매몰 비용 함정'에 빠뜨리고도 실질적인 성과를 거두지 못할 위험에 처할 수 있습니다.

이러한 상황은 특히 독일 중소기업과 유럽 대기업에 심각한 문제입니다. 혁신 주도형 자본주의 강국인 미국과 국가 주도형 규모 확대를 추진하는 중국 사이에 갇힌 유럽은 뒤처질 위험에 처해 있습니다. 하지만 해결책은 맹목적으로 더 많은 돈을 투자하는 것이 아닙니다. 오히려 인프라 구축과 라이선스 비용 지불에서 벗어나 실질적인 성과에 보상하는 근본적인 패러다임 전환이 필요합니다.

본 글은 기존 투자 모델의 구조적 결함을 분석하고, AI 프로젝트의 숨겨진 비용 발생 요인을 밝히며, 위험을 최소화하고 첫날부터 가치 창출을 보장하는 해결책을 제시합니다. AI를 단순한 기술적 장난감이 아닌 수익성 있는 경쟁 우위 요소로 이해하고자 하는 의사결정권자들을 위한 지침서입니다.

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Unframe.AI: 기업 AI 투자 수익률(ROI): 대부분의 계산이 잘못된 이유

유럽의 전통적인 투자 모델이 실패할 수밖에 없는 이유와 근본적인 재편을 통해 글로벌 시장 접근성을 확보하는 방법

인공지능에 대한 막대한 투자와 실제 수익 간의 격차는 전 세계 기업 리더들이 직면한 가장 시급한 문제 중 하나입니다. 미국 사모펀드와 벤처캐피털은 2024년 한 해에만 인공지능 분야에 1,000억 달러 이상을 투자했지만, 유럽 기업, 특히 독일 중소기업들은 냉혹한 현실에 직면해 있습니다. 기업용 AI 투자수익률(ROI) 계산의 상당 부분이 잘못된 것으로 드러나고 있기 때문입니다. 이는 수학적 정확성 부족 때문이 아니라 근본적으로 잘못된 가정에 기인합니다. 수십 년 동안 ERP나 CRM과 같은 확정적 IT 시스템을 위해 개발된 기술 인프라와 그 위에 구축된 재무 모델은 현대 AI 시스템의 변동성과 확률적 특성에 제대로 대응하지 못하고 있습니다. SAP 시스템과 동일한 핵심성과지표(KPI)로 생성형 AI를 관리하려는 기업은 마치 로드맵만 가지고 망망대해를 항해하는 것과 같습니다.

기존 IT 측정 지표의 구조적 비호환성

기존 투자 계산 방식의 핵심 문제는 AI 프로젝트의 본질을 제대로 이해하지 못하는 데 있습니다. 네 가지 근본적인 특징이 이러한 투자를 기존 소프트웨어 구현 방식과 구분짓는데, 이로 인해 표준 ROI 모델은 체계적으로 부정확한 예측을 내놓게 됩니다.

첫째, 심각한 시간 관리 문제가 있습니다. 기존의 ROI(투자 수익률) 계산 방식은 명확한 구현 단계와 그에 따른 측정 가능한 수익 창출 단계를 전제로 합니다. 그러나 AI 프로젝트는 선형적으로 진행되는 경우가 드뭅니다. 6개월 파일럿 프로젝트로 계획되었던 것이 14개월의 실험 단계로 이어지는 경우가 흔합니다. 불과 몇 주 안에 완료될 것으로 예상되었던 상용화 준비 상태는 1년이 지나도 여전히 이론적인 목표로 남아 있습니다. ROI 방정식의 분모인 비용은 지속적인 지출로 인해 꾸준히 증가하는 반면, 분자인 수익은 제로에 머물러 있습니다.

둘째로, AI 프로젝트는 범위 측면에서 극심한 가변성을 보입니다. 전통적인 IT 프로젝트는 대개 엄격한 사양을 따르는 반면, AI 활용 사례는 역동적으로 진화합니다. 문서 처리 시스템이 개발 중에 지식 검색 플랫폼으로 바뀌었다가 출시 직전에 에이전트 기반 워크플로 솔루션으로 대체될 수도 있습니다. 모델, 프레임워크, 도구와 같은 기술적 기반은 불과 몇 달 만에 변화하기 때문에, 솔루션은 배포 시점에 쓸모없어지지 않도록 지속적으로 조정해야 합니다.

셋째, 귀속 문제는 재무 부서에 극복하기 어려운 난제를 안겨줍니다. AI 시스템이 가치를 창출하더라도 그 가치를 정확히 분리해내는 것은 복잡합니다. 매출 증가는 새로운 AI 추천 엔진 덕분인지, 개편된 영업팀 덕분인지, 아니면 단순히 유리한 경제 상황 때문인지 명확히 알 수 없습니다. 인과 관계가 명확한 결정론적 소프트웨어와 달리, AI의 경우 결과에 대한 기여도만 측정할 뿐, 유일한 원인을 측정하기는 어렵습니다.

넷째, 매몰 비용 함정은 종종 비합리적인 결정으로 이어집니다. 대부분의 기업 AI 프로젝트는 인프라 구축, 데이터 정제, 모델 학습 및 통합 등 상당한 초기 투자를 필요로 합니다. 여기에 정적인 소프트웨어와 달리 모델은 성능 저하(드리프트)가 발생할 수 있으므로 지속적인 모니터링이 필요하며, AI 관찰 가능성 관리 비용도 추가됩니다. 투자의 가치를 검증할 수 있는 시점은 프로젝트 후반부에 이르러 이미 예산의 대부분이 회수 불가능하게 지출된 경우가 많습니다.

세계적인 맥락과 유럽의 특정한 지리적 불리함

이러한 내재적 위험은 유럽의 특히 취약한 생태계와 맞닥뜨립니다. 미국 기업들은 위험 감수 성향이 강한 벤처 캐피털의 지원을 받고 "빠른 실패" 문화를 육성하는 반면, 유럽 시장은 위험 회피 성향이 강하고 규제가 엄격한 환경에서 운영됩니다. 유럽 연합의 AI법은 법적 확실성을 제공하지만, 중소기업(SME)에게는 상당한 준수 비용 부담을 안겨줍니다. 확립된 품질 관리 시스템이 없는 경우, 고위험 AI 시스템 하나에 대한 규정 준수 테스트 비용이 최대 40만 유로에 달할 수 있다는 추산도 있습니다.

이는 위험한 투자 격차로 이어지고 있습니다. 미국의 AI 투자는 유럽을 훨씬 앞지르고 있습니다. 중국은 국가 주도의 통합 정책을 통해 산업 전반에 걸쳐 규모의 경제를 실현하고 있습니다. 독일과 유럽은 미국 모델에 기술적으로는 의존해야 하는 동시에 중국의 효율성으로 인한 가격 압박에 시달리는, 이른바 '샌드위치' 신세가 될 위험에 처해 있습니다. 유럽의 최고 경영진에게 있어 AI 프로젝트는 수익성뿐 아니라 전략적으로도 매우 중요해야 합니다. 그러나 유럽 경제의 근간을 이루는 독일의 중소기업들이 오히려 주저하고 있습니다. 대기업 중 약 3분의 1, 중소기업 중에서도 AI를 실제로 활용하는 기업은 훨씬 더 적습니다. 예측 불가능한 비용과 불확실한 이점에 대한 우려가 혁신을 저해하고 있습니다.

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AI 투자 재고: 측정 가능한 결과만이 중요한 이유

추상적인 약속에서 측정 가능한 현실로

이러한 교착 상태를 타개하려면 AI 도입에 대한 사업 타당성 분석을 근본적으로 재고해야 합니다. 성공적인 조직은 기술 자체에 대해 묻는 것이 아니라 결과에 대해 묻습니다. 첫 번째 질문은 바로 이것입니다. "이 AI는 구체적으로 어떤 사업적 성과를 가져올 것인가?" "효율성 증대" 또는 "혁신 촉진"과 같은 모호한 목표는 이러한 맥락에서 아무런 의미가 없습니다. 탄탄한 사업 타당성 분석을 위해서는 대시보드에서 매주 추적할 수 있는 정확한 지표가 필요합니다.

이러한 예시는 구체적이고 검증 가능한 것들입니다. 예를 들어 계약 검토 시간을 4시간에서 20분으로 단축하거나, 고객 서비스에서 최초 문의 해결률을 62%에서 78%로 높이거나, 대출 신청서의 수동 데이터 입력량을 80% 줄이는 것 등이 있습니다. 부서장이 이해할 수 있는 언어로 목표를 명확히 표현할 수 없다면, 사업 타당성 분석이 불가능합니다.

두 번째 중요한 질문은 검증에 관한 것입니다. 어떻게 하면 제대로 작동하는지 알 수 있을까요? 기존 모델은 프로젝트가 끝나는 시점, 즉 보통 18개월 후에야 이 질문에 대한 답을 제시합니다. 하지만 AI 프로젝트는 지속적인 검증이 필요합니다. 프로젝트 진행 상황을 확인하기 위해 2주 차에는 어떤 결과를 확인해야 할까요? 3개월 차에는 어떤 지표가 부적합할 경우 프로젝트를 중단해야 할까요? 최고의 투자는 막대한 자본 손실을 막기 위해 가치를 신속하게 입증하거나 실패하도록 설계되어 있습니다.

비용 구조 속 보이지 않는 자본 파괴 요소

목표가 타당하더라도 초기 단계에서 간과하기 쉬운 숨겨진 비용 때문에 많은 계산이 실패하는 경우가 많습니다. 데이터 준비는 대부분의 프로젝트에서 시간과 예산의 약 60%를 차지합니다. 여기에는 기술적인 데이터 정제뿐만 아니라 거버넌스, 정규화, 그리고 특히 유럽에서 복잡한 데이터 세트 법적 승인 절차가 포함됩니다.

또 다른 과소평가되는 요소는 통합의 복잡성입니다. 격리된 데모 환경에서 작동하는 AI는 기존 보안 아키텍처 및 워크플로에 통합된 시스템과는 공통점이 거의 없습니다. 이러한 통합의 "마지막 단계"는 AI 구성 요소 자체보다 비용이 더 많이 드는 경우가 많으며 대부분의 프로젝트가 중단되는 지점입니다. 여기에 지속적인 운영 비용도 추가됩니다. 모델은 데이터 패턴이 변경될 때마다 지속적인 모니터링과 재학습이 필요합니다.

마지막으로, 시간의 기회비용은 거의 계산되지 않습니다. AI 프로젝트가 가치를 창출하는 데 걸리는 매달은 가치 창출의 손실을 의미합니다. 18개월 동안 진행되어 200%의 ROI를 달성한 프로젝트가 6주 만에 80%의 ROI를 달성한 프로젝트보다 경제적으로 더 나쁠 수 있습니다. 후자가 16개월 더 오랫동안 긍정적인 현금 흐름을 창출하기 때문입니다. 최고의 ROI를 달성하는 조직은 반드시 가장 높은 수익률을 내는 조직이 아니라, 최소한의 자본 투자로 가장 빠르게 측정 가능한 가치를 창출하는 조직입니다.

자본 지출을 넘어서: 성과 중심 금융 모델로의 패러다임 전환

이러한 위험과 유럽의 투자 기피 현상을 고려할 때, 구매자에서 공급자로 위험을 이전하는 새로운 가격 책정 및 비즈니스 모델이 주목받고 있습니다. Unframe 과 같은 시장의 선구적인 업체들은 사전 검증에 기반한 원칙을 수립하고 있습니다. 이러한 성과 기반 가격 책정 방식은 유럽의 투자 동결을 극복하는 열쇠가 될 수 있습니다.

미리 인프라를 구축(자본 지출)하거나 사용하지 않는 경우가 많은 사용자별 라이선스 비용(좌석 기반 가격 책정)을 지불하는 대신, 여기서는 기업들이 달성한 결과에 따라 비용을 지불합니다. 비용은 소비된 자원이 아니라 확보된 가치에 비례하여 증가합니다. 이는 성과 귀속 문제를 직접적으로 해결하고 공급업체가 실제로 효과가 있는 솔루션만 판매하도록 강제합니다.

이 모델에서는 모든 프로젝트가 명확하게 정의된 사용 사례와 측정 가능한 결과물을 바탕으로 시작됩니다. 고객은 상당한 투자를 하기 전에 AI가 자사 데이터와 환경에서 작동하는 모습을 직접 확인할 수 있습니다. 투자 수익을 기대하며 18개월씩 걸리는 장기 프로젝트는 더 이상 존재하지 않습니다. 가치 창출이 최우선시됩니다. 또한, 최신 플랫폼이 데이터 준비 및 모델 배포를 처리하기 때문에 막대한 초기 인프라 구축 비용이 절감되는 경우가 많습니다. 이는 예산의 최대 80%를 차지할 수 있는 숨겨진 비용을 없애줍니다.

이 모델의 또 다른 장점은 과거 광범위한 도입을 저해했던 사용자 기반 라이선스 모델에서 벗어났다는 점입니다. 사용자가 추가될 때마다 비용이 발생한다면 기술 사용이 인위적으로 제한될 수밖에 없습니다. 반면 성과 중심 모델은 사용자가 많을수록 더 나은 결과와 더 큰 부가가치를 창출하기 때문에 광범위한 사용을 장려합니다.

유럽 리더십에 대한 전략적 함의

유럽의 의사결정권자들에게 이는 가치 창출로 이어지는 명확한 경로 없이 단순히 "개념 증명"만을 실험하는 시대는 끝났음을 의미합니다. 경제적 현실은 기술에 대한 맹목적인 동경에서 벗어나 비즈니스 성과를 정의하는 데 있어 거의 수술적인 수준의 정밀함을 요구합니다. 기업들은 AI가 무엇을 할 수 있는지 배우기 위해 워크숍이나 시범 운영 단계를 거치는 것이 아니라, 가장 가치 있는 활용 사례를 찾아내고 그 경제적 효과를 검증해야 합니다.

위험을 감수하고 성과로 평가받는 공급업체와 파트너십을 맺는 것이 바람직합니다. 하지만 이를 위해서는 고객 측에서도 사고방식의 변화가 필요합니다. 단순히 "IT 시간"이나 "라이선스"를 구매하는 데 그치지 않고, 가치 창출 파트너십을 구축해야 합니다. 미국과 중국이 막대한 자본 투입으로 시장을 장악하는 상황에서, 유럽이 살아남을 수 있는 유일한 길은 자본 배분의 효율성입니다. 핵심은 더 많은 돈을 쓰는 것이 아니라, 비용 청구서가 발행되기 전에 스스로 수익을 창출하는 모델에 투자하는 것입니다. 18개월 예측에만 의존하는 기업은 이미 경쟁에서 뒤처진 것입니다. 진정한 경쟁력은 가치 창출을 약속하는 것이 아니라, 첫날부터 입증할 수 있을 때 생겨납니다.

조언 - 계획 - 구현