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AI 도입? 잠깐! 묻지마 투자는 90% 실패, 이유는?

댓글 0 · 저장 0 2025.05.04 05:55

기사 3줄 요약

1 모든 문제에 AI 적용은 비효율적일 수 있음
2 AI 도입 전, 필요성-비용-효과 등 철저히 따져봐야
3 'AI 워싱' 주의, 실제 가치 창출에 집중해야 함

요즘 어딜 가나 인공지능(AI) 이야기뿐입니다. ChatGPT 같은 AI가 세상을 바꿀 거라는 기대감에 너도나도 AI 도입에 열을 올리고 있습니다. 하지만 "AI가 만병통치약은 아니다"라고 경고하는 목소리도 커지고 있습니다. 무작정 유행을 따라 AI를 도입했다가는 돈과 시간만 날릴 수 있다는 것입니다. 전문가들은 "묻지마 AI 투자는 실패할 확률이 높다"고 지적합니다. 단순히 "옆집도 하니까"라는 생각으로 AI를 도입하는 것은 매우 위험합니다. AI가 정말 우리 회사에 필요한지, 어떤 문제를 해결해 줄 수 있는지, 비용 대비 효과는 얼마나 될지 꼼꼼히 따져봐야 합니다.

AI 도입, 왜 신중해야 할까?

AI 기술이 발전한 것은 사실이지만, 모든 문제를 해결해 주는 마법 지팡이는 아닙니다. 특히 LLM(대규모 언어 모델) 같은 최신 AI는 개발과 운영에 막대한 비용이 듭니다. 필요한 데이터 확보도 만만치 않고, AI 전문가를 구하는 것도 하늘의 별 따기입니다. 상황이 이런데도 "일단 도입하고 보자"는 식으로 접근하면 배보다 배꼽이 더 커질 수 있습니다. AI 시스템을 구축했지만 활용 방법을 몰라 방치하거나, 기대했던 효과는커녕 유지비 부담만 떠안게 될 수도 있습니다.

'진짜 AI'와 '가짜 AI' 구별법은?

최근에는 'AI 워싱(AI-washing)'이라는 문제도 심각합니다. 실제로는 AI 기술이 거의 적용되지 않았거나 단순한 자동화 수준인데도, 마치 대단한 AI 기술을 쓰는 것처럼 포장해서 홍보하는 행태를 말합니다. 예를 들어, 기본적인 데이터 분석 도구를 'AI 기반 솔루션'이라고 부르거나, 사람이 직접 처리하면서 겉으로만 AI가 하는 것처럼 속이는 경우입니다. 아마존의 '저스트 워크 아웃(Just Walk Out)' 기술도 실제로는 인도 직원 1000여 명이 수동으로 거래를 확인했다는 사실이 알려져 논란이 되기도 했습니다. 이런 '가짜 AI'에 속지 않으려면, AI 도입을 고려할 때 마케팅 문구에 현혹되지 말고 실제 기술 구현 방식과 성능을 구체적으로 확인해야 합니다.

그럼, AI는 언제 어떻게 써야 할까?

AI를 성공적으로 도입하려면 명확한 목표 설정이 우선입니다. AI를 통해 어떤 비즈니스 문제를 해결하고 싶은지, 구체적으로 어떤 성과를 기대하는지를 정의해야 합니다. 그다음에는 필요한 데이터가 충분히 확보되어 있는지, 어떤 종류의 AI 모델(지도 학습, 준지도 학습, LLM 등)이 문제 해결에 가장 적합한지 분석해야 합니다. 무조건 최신 LLM을 고집할 필요는 없습니다. 때로는 더 간단하고 비용 효율적인 AI 모델이나, 심지어 AI가 아닌 전통적인 방식이 더 나은 해결책일 수도 있습니다. 마지막으로, AI 도입에 따른 비용과 예상되는 투자 수익률(ROI)을 철저히 계산해야 합니다. AI 도입 효과는 매출 증대, 비용 절감, 고객 만족도 향상, 업무 효율성 증대 등 측정 가능한 지표(KPI)로 관리하는 것이 중요합니다. AI는 분명 강력한 도구입니다. 하지만 목적 없이 휘두르면 오히려 해가 될 수 있습니다. AI라는 화려한 불빛에 눈이 멀기보다, 우리 회사에 정말 필요한 기술인지 냉철하게 판단하고 전략적으로 접근하는 지혜가 필요한 때입니다. AI 시대, 똑똑한 선택이 기업의 운명을 가를 것입니다.