소프트웨어를 사는 대신 만든다 — 매킨지 조사로 본 에이전트형 AI의 비용 셈법

매킨지(McKinsey)가 이번 주 공개한 조사에서, 대기업이 규모가 작은 기업보다 빠르게 에이전트형 AI를 확대하고 있고 그 사용도 빠르게 늘고 있는 것으로 나타났습니다. 여러 산업과 기업 규모에 걸쳐 임직원 1,700명 이상을 대상으로 한 조사입니다. 이 가운데 가장 눈에 띄는 것은 구매 결정의 변화입니다. 보고서는 에이전트형 AI를 확대하는 일부 기업이 코딩 도구로 소프트웨어 구매의 일부를 대체하고 있다고 밝혔습니다. 응답자의 3분의 1에 가까운 수가 이제는 사내에서 직접 만들 수 있다는 이유로 소프트웨어 기능을 최소 한 가지 이상 구매하지 않기로 했다고 답했습니다.

생산성은 올랐지만 비용 절감 응답은 그대로

보고서에서 응답자 5명 중 4명은 AI가 자신의 생산성을 높였다고 답했습니다. 그러나 기업 단위의 재무 성과는 아직 뒤따르지 않았고, AI로 비용을 절감했다고 답한 임직원 비율은 지난해와 달라지지 않았습니다. 운영비 부담도 조사에 그대로 드러납니다. 응답자 5명 중 1명은 운영비 때문에 조직이 AI 사용 범위를 제한한다고 답했습니다. 그러면서도 28%는 전사 정보통신기술 예산의 10% 이상을 AI에 쓰고 있고 내년에는 그 비중이 더 커질 것으로 본다고 답했습니다. 인력 쪽에서는 올해 기술 업계에 감원이 있었지만 업계 전체의 일자리 수는 유지되고 있고, 노동시장은 AI를 다룰 줄 아는 인력에 유리하게 움직이고 있다고 보고서는 전했습니다. 기업의 3분의 2는 AI와 관련한 변화가 거의 없거나 전혀 없었습니다.

사는 것과 만드는 것을 다시 나누라는 조언

보고서 공동 저자이자 퀀텀블랙(QuantumBlack, AI by McKinsey)의 시니어 펠로인 마이클 추이(Michael Chui)는 에이전트형 도구가 이전 도구보다 연산 자원을 더 쓰고 그만큼 비용이 크지만, 기술 책임자들이 이런 활용에서 가치를 찾고 있다고 말했습니다. 그는 조직들이 AI 지출의 ROI를 최적화하는 새로운 규율을 만들어 가면서도 투자는 더 늘릴 계획이라고 했습니다. 또 챗봇처럼 조직 전반에 걸쳐 쓰이는 AI 도구 지출은 사무 생산성·커뮤니케이션 도구와 비슷하게 사업에 필요한 비용으로 관리되고 있으며, 에이전트형 코딩 도구가 소프트웨어 개발의 일부를 사내로 옮기는 더 유력한 선택지를 만들고 있다고 말했습니다. 개발자의 역할이 코드를 직접 쓰는 데서 AI 산출물을 관리하는 쪽으로 옮겨 가는 것도 이 변화의 일부라는 것이 추이의 설명입니다.

매킨지 시니어 파트너 리번 판 데르 베컨(Lieven Van der Veken)은 IT 지출을 최적으로 관리하려면 무언가를 만들지 않고 사는 시점을 의도적으로 판단해야 하고, 자사의 기술과 변화 의제를 스스로 더 많이 책임져야 한다고 말했습니다. 그는 운영비를 나중에 생각할 문제가 아니라 설계 제약으로 다루고, 가치 실현에 필요한 만큼 업무 흐름을 깊이 바꾸는 일도 함께 이뤄지고 있다고 덧붙였습니다.

한국 기업 AX 시사점

이 조사는 국내 응답을 따로 구분하지 않지만, 한국 기업이 곧바로 옮겨 볼 수 있는 판단 기준은 세 가지입니다. 첫째, 구매 결정의 기준선입니다. 라이선스 갱신이나 새 소프트웨어 도입을 검토한다면, 그 기능이 사내에서 만들 수 있는 범위인지 그리고 만든 뒤 유지·보수를 누가 떠안는지를 계약 전에 판단하는 절차가 있는지 확인해 볼 만합니다. 둘째, 운영비를 설계 제약으로 다루라는 조언은 도입을 결정한 뒤가 아니라 설계 단계에서 연산 비용의 상한을 먼저 정해 두는 방식으로 옮길 수 있습니다. 셋째, 생산성과 재무 성과는 같은 지표가 아닙니다. 이번 조사에서도 개인의 생산성 개선은 5명 중 4명이 답했지만 비용 절감 응답 비율은 지난해와 같았습니다. 이번 주 자기 조직에서 확인해 볼 것을 하나만 고른다면, 사내 AI 성과 보고에 생산성 지표와 비용 지표가 따로 적혀 있는지, 그리고 비용 지표가 실제로 측정되고 있는지를 세어 보는 일입니다.

출처: Enterprises bet on agents to build in-house software, boost productivity