AI 투자 41% 수익률 대박! 그러나 58%는 '데이터 지옥'

인공지능(AI)이 가져올 변화에 대한 기대는 뜨겁지만, 실제 기업들이 투자한 만큼의 성과를 거두고 있는지는 여전히 중요한 문제입니다. 데이터 클라우드 기업 스노우플레이크가 엔터프라이즈 스트레티지 그룹과 함께 진행한 '생성 AI의 급진적 ROI' 보고서는 이러한 궁금증에 대한 답을 제시합니다. 이 보고서는 AI를 먼저 도입한 기업들의 실제 경험을 바탕으로 AI의 영향력을 분석했습니다. 조사는 2024년 8월부터 12월까지 스노우플레이크 교육 서비스 이용자 및 관리자 3,324명에게 이메일을 보내는 방식으로 진행되었습니다. 이 중 AI를 핵심 사업 과정에 실제로 도입한 1,900개 기업을 식별했습니다. 응답자들은 IT, 사이버 보안, 소프트웨어 개발, 데이터 운영 등 다양한 부서와 임원부터 실무자까지 폭넓은 직급을 포함했습니다. 특히 이번 조사는 ChatGPT 같은 일반 소비자용 도구가 아닌, 기업용 상용 또는 오픈소스 생성 AI 솔루션을 활용하는 기업에만 초점을 맞췄습니다. 이를 통해 기업 수준의 AI 도입과 그 결과를 명확히 파악하고자 했습니다.

AI 도입, 진짜 돈 될까?

조사 결과는 희망적이면서도 동시에 경고의 메시지를 담고 있습니다. AI를 먼저 도입한 기업 중 무려 92%가 긍정적인 투자수익률(ROI)을 보고했습니다. 투자한 1달러당 평균 1.41달러를 벌어들여, 평균 41%의 인상적인 ROI를 기록한 셈입니다. 이는 비용 절감과 매출 증대 효과 덕분입니다. 하지만 이 놀라운 수치 이면에는 장기적인 성공을 위해 기업이 해결해야 할 복잡한 문제와 과제들이 숨어있습니다. 대다수인 98%의 기업이 2025년에 AI 투자를 늘릴 계획이라고 답했습니다. 이는 AI 기술의 혁신 잠재력에 대한 강한 확신을 보여줍니다. 그러나 이러한 열정 속에서도 AI 프로젝트를 확장하고 그 가치를 완전히 실현하는 데 따르는 현실적인 어려움에 대한 인식이 높아지고 있습니다.

데이터 준비, 왜 이렇게 어렵지?

긍정적인 전망에도 불구하고, 상당수(58%)의 기업이 데이터를 AI에 활용할 수 있도록 준비하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이는 견고한 데이터 관리 및 거버넌스(통제 및 관리 체계)의 중요성을 강조합니다. 주요 어려움은 다음과 같습니다. * 데이터 통합의 복잡성(64%): 다양한 출처의 데이터를 통합하는 것은 여전히 큰 문제입니다. 서로 다른 고객 관리 시스템(CRM), 마케팅 자동화 도구, 거래 데이터베이스 등의 데이터를 합치는 것은 복잡한 데이터 추출, 변환, 적재(ETL) 과정과 정교한 데이터 맵핑 기술을 요구합니다. 데이터 형식 불일치, 의미 차이, 실시간 동기화 필요성 등이 문제를 더 어렵게 만듭니다. * 거버넌스 적용의 어려움(59%): 일관된 데이터 거버넌스 정책을 시행하기 어려워 규정 준수 위험과 데이터 품질 문제가 발생합니다. 민감 정보 접근 통제, 데이터 출처 및 변경 이력 추적, GDPR(유럽 개인정보보호규정)이나 CCPA(캘리포니아 소비자 개인정보보호법) 같은 규제 준수 등이 포함됩니다. 많은 기업이 데이터 접근성, 보안, 규제 준수 사이에서 균형을 맞추는 효과적인 거버넌스 체계를 구축하는 데 어려움을 겪습니다. * 품질 모니터링 부족(59%): 데이터 품질을 측정하고 지속적으로 모니터링하는 것은 고질적인 문제입니다. 이는 AI 모델의 정확성과 신뢰성에 직접적인 영향을 미칩니다. 데이터 유효성 검사 규칙 구현, 누락된 값 식별, 중복 기록이나 정보 충돌 같은 불일치 해결 등에 어려움을 겪습니다. 낮은 데이터 품질은 편향된 모델, 부정확한 예측, 잘못된 사업 결정으로 이어져 AI 투자의 가치를 떨어뜨릴 수 있습니다.

나라마다, 부서마다 효과가 다르다고?

AI 투자수익률은 지역별로 상당한 차이를 보였습니다. 이는 각 지역의 AI 성숙도, 전략적 접근 방식, 우선순위 등의 차이를 반영합니다. 호주·뉴질랜드의 높은 ROI는 고객 만족도 향상에 전략적으로 집중한 결과입니다. 한국 기업들은 오픈소스 모델과 검색 증강 생성(RAG) 기술을 적극적으로 활용하며 높은 기술 성숙도를 보여주고 있습니다. 반면 독일 기업들은 저장 공간 및 컴퓨팅 성능 확보 같은 인프라 문제에 직면해 있습니다. AI는 기업 내 다양한 부서에도 영향을 미치고 있습니다. 개발팀(54%)은 코드 품질 개선과 버그 탐지 속도 향상, IT 운영팀(70%)은 인프라 최적화 및 비용 분석, 보안팀(65%)은 사이버 위협 탐지 및 대응 강화, 마케팅팀(44%)은 개인화된 콘텐츠 생성으로 참여율 증대, 고객 서비스 부서(56%)는 챗봇 등을 이용한 만족도 향상, 인사팀(60%)은 채용 및 성과 관리 효율화 등의 효과를 보고 있습니다.

그래서 결론은? AI 성공하려면!

결론적으로 스노우플레이크 조사는 AI 초기 도입 기업들이 상당한 ROI를 경험하고 있다는 강력한 증거를 제공합니다. 그러나 동시에 기술적 복잡성, 데이터 준비 상태, 전략적 방향 설정이 AI의 잠재력을 완전히 발휘하는 데 중요한 과제로 남아있음을 상기시킵니다. 기업들은 자체 데이터를 활용해 AI 모델을 미세 조정하는 데 점점 더 집중하고 있으며, AI 투자의 이점을 극대화하기 위해 여러 거대 언어 모델(LLM)을 도입할 계획을 세우고 있습니다. 결국 AI 성공의 핵심은 탄탄한 데이터 인프라 구축, 강력한 데이터 거버넌스 관행 확립, 그리고 명확하게 정의되고 측정 가능한 활용 사례 발굴에 달려있습니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라 더욱 혁신적인 응용 사례가 등장하며 산업을 변화시키고 기업에 새로운 기회를 창출할 것으로 기대됩니다. 하지만 데이터 프라이버시, 알고리즘 편향성, 일자리 문제 등 윤리적, 사회적 영향을 신중하게 고려하고 선제적으로 대응하는 노력이 필요합니다.