가트너 조사: AI를 여러 사업 부문으로 확장한 기업은 4분의 1 미만

가트너(Gartner)가 공개한 조사 데이터에 따르면, 여러 사업 부문에 걸쳐 AI를 성공적으로 확장한 기업은 전체의 4분의 1 미만입니다. 가트너는 올해 1월부터 4월까지 매출 5,000만 달러 이상 조직의 리더 1,300명 이상을 조사했습니다.

확산이 더디다고 투자 계획이 줄지는 않았습니다. 기술 리더의 85%가 내년 AI 투자를 늘릴 계획이라고 답했습니다. 반면 응답 조직의 약 11%는 2025년에 AI에 얼마를 썼는지 파악하지 못하고 있다고 답했습니다. 가트너의 티나 넌노(Tina Nunno) 석좌 부사장 겸 펠로우는 보고서에서 AI 지출에 대한 가시성이 낮으면 투자 회수를 놓칠 위험이 커진다며, 사업 성과에 직접 연결된 규율 있는 측정이 없으면 자원 낭비와 기대 미달로 이어질 수 있다고 밝혔습니다.

다른 조사도 같은 방향을 가리킵니다

인포시스(Infosys)의 8월 보고서에서는 고위 경영진의 4분의 3 가까이가 AI 파일럿 중 25% 미만만 성공적으로 확장했다고 답했고, 3분의 2는 AI가 만든 ROI를 측정하는 데 어려움을 겪는다고 답했습니다. 딜로이트(Deloitte)의 8월 보고서에서는 AI 에이전트가 자율적으로 실행하도록 업무 프로세스를 재설계할 준비가 됐다고 답한 고위 관리자와 최고경영진이 5명 중 1명에 그쳤습니다.

수익을 낸 기업이 한 일

가트너 데이터에서 더 높은 수익을 보인 기업은 AI 과제의 ROI를 상시 추적하고, 과제들을 하나의 가치 포트폴리오로 다루며, 성과를 정기적으로 평가하는 곳이었습니다. 이 틀을 따르면서 성과가 부진한 과제를 중단한 기업은 AI 과제의 81%에서 양(+)의 수익을 보고했습니다.

넌노 부사장은 기술 리더가 AI 하이프 사이클에 휩쓸릴 수 있다고 지적했습니다. 사이버보안, 위협 탐지, IT 서비스데스크 자동화처럼 가장 널리 추진되는 사용 사례가 항상 가장 높은 ROI를 내는 것은 아니라는 것입니다. 가트너가 양의 수익을 낸 상위 세 가지로 꼽은 사용 사례는 지능형 IT 자산·비용 최적화, 합성 데이터 생성, 자동 코드 생성·리팩터링이었습니다. 넌노 부사장은 기업에 가장 큰 가치를 주는 사용 사례는 특정한 사업 요구를 겨냥하고 필요할 때 데이터 기반을 갖추는 것이라며, CIO는 자사의 상황과 AI 성숙도, 사업 요구에 비추어 사업 논리와 재무 논리가 맞는 사용 사례를 우선해야 한다고 말했습니다.

한국 기업 AX 시사점

이 조사는 매출 5,000만 달러 이상의 조직을 대상으로 한 것이어서, 그 규모에 못 미치는 국내 기업이라면 숫자 자체보다 구조를 볼 필요가 있습니다. 조사가 드러낸 구조는 단순합니다. 투자는 늘리기로 했는데 지출을 세지 못하는 조직이 있고, 수익을 낸 조직은 측정과 중단이라는 두 가지 규율을 갖추고 있었습니다. 파일럿 한 건이 연간 예산에서 차지하는 비중이 큰 조직이라면, 이 두 규율은 대기업보다 더 무겁게 작동합니다.

또 하나는 사용 사례의 선택입니다. 가장 많이 추진되는 사례와 수익을 낸 사례가 다르다는 가트너의 결과는, 남들이 하는 것을 따라 고르는 방식에 대한 경고입니다. 도입을 검토한다면 어느 업무의 비용이나 처리량이 병목인지부터 세어 보고, 그 병목에 맞는 사례를 고르는 편이 순서입니다.

이번 주 자기 조직에서 확인해 볼 것은 하나입니다. 지금 진행 중인 AI 과제마다 성과 지표와 중단 조건이 문서로 적혀 있는지 세어 보십시오. 지표가 없는 과제는 성공해도 성공을 증명할 수 없고, 중단 조건이 없는 과제는 실패해도 멈출 근거가 없습니다.

출처: Fewer than 25% of enterprises have scaled AI successfully