화려한 AI 시대, 이젠 실용이 관건
지난 2년간 한국 IT 업계는 AI(인공지능)의 신기함과 화려한 미래 비전으로 달아올랐습니다. 2024년부터 2025년까지 기업들의 회의실에서는 AI 솔루션을 도입하기만 하면 모든 문제가 해결될 것처럼 이야기했습니다. 숨 가쁜 예측과 성급한 에이전트 프로토타입, 눈부신 데모가 난무했던 시기였습니다.
하지만 2026년 3월 현재, 현실은 이렇게 간단하지 않다는 것이 분명해졌습니다. AI의 화려한 가능성은 여전히 존재하지만, 이 기술을 실제로 어떻게 비즈니스에 적용할지에 대한 고민은 더욱 깊어지고 있습니다.
그리고 그 해결 방법은 이제 실용적인 접근에 있다는 점이 더욱더 강조되고 있습니다. 미국의 기술 전문 매체 벤처비트(VentureBeat)가 2026년 3월 26일 발표한 분석에 따르면, 많은 기업이 AI를 도입했음에도 기대했던 성과를 달성하지 못한 것으로 드러났습니다.
이는 기술 자체의 문제가 아니라, 기술을 비즈니스 목표와 연결짓는 전략적 이해 부족, 데이터 준비가 미흡한 상태에서의 도입, 조직 내부의 AI 이해도 및 역량 부족 등 다양한 요인 때문으로 분석됩니다.
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특히 로우코드 플랫폼 기업인 아웃시스템즈(OutSystems)가 주최한 최근 웨비나에서 소프트웨어 경영진과 엔터프라이즈 실무자 패널로 구성된 기술 리더들은 AI의 잠재력이 과대평가되었다는 점을 인정하며, 이제는 '결과를 내는 AI(consequential AI)' 작업에 집중해야 한다고 강조했습니다. 단순한 기술 과시나 단기적인 유행을 쫓기보다는, 실제로 기업의 성과에 유의미한 변화를 가져오는 AI 활용에 초점을 맞춰야 한다는 것입니다. 그렇다면 '결과를 내는 AI'란 정확히 무엇일까요?
단순히 첨단 기술을 보유하는 것이 아니라 AI를 통해 비용을 절감하고, 내부 효율성을 높이며, 고객 경험을 개선하는 등 실제로 비즈니스에 측정 가능한(measurable) 가치를 제공하는 것을 뜻합니다. 이는 단기간 내의 유행을 쫓지 않고 장기적인 관점에서 기업 목표를 명확히 설정하고 목표에 맞는 AI 기술을 개발·적용하는 과정을 포함합니다.
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웨비나에서 전문가들은 비즈니스 목표와 명확히 연결되는 AI 솔루션 개발에 집중해야 한다고 거듭 조언했습니다. 예를 들어, AI를 활용한 데이터 분석 자동화로 상당한 비용을 절감하고 업무 시간을 대폭 단축하는 변화가 대표적인 사례가 될 수 있습니다. 그러나 많은 기업이 AI 활용의 초기 단계에서 좌절을 겪었습니다.
실제로 한국 기업 리더들 중 상당수가 AI 솔루션을 기존 기술과 어떻게 통합해야 할지, 또는 이를 궁극적으로 기업 성장에 어떻게 적용해야 할지에 대해 명확히 이해하지 못하는 경우가 흔한 실정입니다. 벤처비트의 분석에 따르면, 이러한 문제는 AI 기술 자체보다는 비즈니스 전략과의 연계 부족, 데이터 준비 미흡, 조직 내부의 AI 역량 부재 등 복합적인 요인에서 비롯됩니다. 이 문제가 해결되지 않으면 막대한 기술 투자에도 불구하고 결과를 얻지 못하는 기업이 늘어날 수밖에 없습니다.
아웃시스템즈 웨비나의 패널들이 제시한 첫 번째 성공 요소는 바로 '명확한 문제 정의'입니다. AI 도입 이전에 기업은 반드시 AI를 통해 풀고자 하는 특정 비즈니스 문제를 명확히 이해해야 합니다.
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이를 통해 혼란스러울 정도로 많고 복잡한 AI 도구들 중에서도 필요한 기술을 정확히 파악할 수 있습니다. 막연히 'AI 도입'을 목표로 하는 것이 아니라, '고객 응대 시간 30% 단축' 또는 '재고 관리 오류율 50% 감소'와 같이 구체적이고 측정 가능한 목표를 설정하는 것이 중요합니다.
AI 도입 실패 이유: 전략과 역량 부족
또 다른 중요한 성공 요소는 점진적 도입입니다. 전문가들은 기존의 기술 인프라와 호환성을 유지하며 단계별로 AI를 도입하는 접근 방식이 초기 실패를 줄이고 더 효율적인 결과를 얻을 수 있다고 조언했습니다.
한 번에 모든 것을 AI로 전환하려는 시도는 오히려 위험을 높일 수 있습니다. 가상의 사례로, 한 기업이 AI 도입 초기에 고객 응대 챗봇을 통해 고객 요청을 분류하고 간단한 질문에 답변하는 기능부터 시작했다고 가정해봅시다. 이후 충분한 데이터를 축적하고 초기 성과를 검증한 뒤, 이를 기반으로 더 복잡한 AI 기능을 단계적으로 확장하는 방식입니다.
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이러한 점진적 접근은 성공적인 AI 도입의 핵심 전략입니다. 세 번째로 중요한 점은 데이터 거버넌스입니다. 기업이 AI 솔루션을 올바르게 활용하려면 데이터의 품질과 보안이 정확히 검사되고 정비되어야 합니다.
품질이 낮은 데이터로 AI 모델을 구축하면 결과물 역시 부정확해질 우려가 큽니다. 웨비나에서 전문가들은 모든 데이터를 체계적으로 관리하고, 활용 가능성을 높이기 위한 사전 준비가 필수적이라고 강조했습니다.
데이터의 정확성, 완전성, 일관성을 보장하는 거버넌스 체계가 없다면, 아무리 뛰어난 AI 기술도 제 역할을 할 수 없습니다. 특히 개인정보 보호와 데이터 보안에 대한 철저한 관리는 기업의 신뢰도와 직결되는 문제입니다.
AI를 도입하려는 기업들이 흔히 간과하는 네 번째 요소는 내부 조직의 AI 역량 강화입니다. 단순히 외부 공급업체를 신뢰하는 것만으로는 한계가 있습니다. 벤처비트 기사와 웨비나 전문가들은 내부 인력의 AI 역량 강화가 필수적이라고 강조했습니다.
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한국 기업들은 AI 도입 이후 직원들에게 AI 활용 방법 및 적용 방안에 대한 지속적인 교육을 함께 투자해야 합니다. 조직 구성원이 이 기술의 핵심을 이해하고 활용할 수 있는 역량을 갖추지 못하면 결코 기업 전체가 AI 기술에 최적화되지 않을 것입니다.
AI 리터러시(literacy) 교육, 실습 기회 제공, 사내 AI 전문가 양성 프로그램 등 다양한 방법으로 조직 역량을 높여야 합니다. 마지막 다섯 번째 요소는 기술 솔루션 공급업체와의 긴밀한 협력입니다. 웨비나 패널들은 이 점을 특별히 강조했습니다.
많은 성공 사례에서 기업들은 공급업체와 함께 AI 솔루션의 실현 가능성을 꾸준히 검토하고 투명하게 정보를 공유하며 문제를 해결했습니다. 일방적인 기술 도입이 아니라, 공급업체와의 파트너십을 통해 기업의 특수한 요구사항을 반영하고 지속적으로 솔루션을 개선하는 것이 중요합니다. 결과적으로 공급업체와의 신뢰도는 지속적인 성과를 보장하는 중요한 지표로 활용될 수 있습니다.
정기적인 성과 리뷰, 공동 문제 해결 세션, 기술 로드맵 공유 등을 통해 협력 관계를 강화해야 합니다.
AI 활용 성공의 5가지 핵심 조건
2026년 3월 현재, AI 기술의 화려함 이면에는 여전히 해결해야 할 과제들이 존재합니다. 일각에서는 AI가 모든 산업에 보편적으로 적용되기에는 아직 성숙도가 부족하다는 지적도 있습니다. 그러나 벤처비트의 분석과 업계 전문가들의 의견을 종합하면, AI 활용의 실패 사례는 기술 자체의 문제라기보다는 잘못된 기대, 데이터 및 기술적 준비 부족, 그리고 장기적 관점에서의 도입 전략 부재에서 비롯된다는 점이 분명합니다.
다시 말해 실증적이고 체계적인 접근을 통해 이러한 문제는 충분히 개선할 수 있으며, 그 결과 측정 가능한 비즈니스 성과로 이어질 가능성이 큽니다. 결론적으로, 2026년 현재 AI 시장에서 가장 중요한 것은 '결과를 내는 AI'입니다. 기술 과시에 초점을 맞추던 초기 단계에서 벗어나 AI 기술이 기업 성장에 실질적인 영향을 미친다는 점을 입증해야 합니다.
한국 기업들은 이에 기반해 AI 도입을 전략적으로 계획하고 실용적인 목표를 설정해야 할 때입니다. 명확한 비즈니스 문제 정의, 점진적 도입, 데이터 거버넌스 강화, 내부 역량 강화, 공급업체와의 긴밀한 협력이라는 다섯 가지 필수 요소를 충실히 이행한다면, AI는 단순한 기술 혁신을 넘어 진정한 비즈니스 혁신의 동력이 될 것입니다.
이를 바탕으로 우리는 질문해야 합니다. 과연 어떤 한국 기업들이 성공적인 AI 도입 사례를 만들어낼 것인가?
앞으로 10년 후의 기술 기업 지도에서 변화의 엔진으로써 AI는 어떤 영향을 끼칠 수 있을까요? 벤처비트와 업계 전문가들이 제시한 실용적 접근법은 이 질문들에 대한 해답을 찾기 위한 출발점이 될 것입니다.
지난 2년간의 화려한 약속 이후, 이제는 실질적인 성과를 만들어낼 차례입니다. 한국 기업들이 이러한 글로벌 흐름에 발맞춰 AI 전략을 재정비하고 측정 가능한 비즈니스 가치 창출에 집중한다면, AI 시대의 진정한 승자가 될 수 있을 것입니다.
김도현 기자
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[참고자료]
venturebeat.com
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