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鶹ԭ 조사, AI 이제 돈값 한다

아침 햇살 비치는 창가에 노트북 든 비즈니스 여성

아침 햇살 비치는 창가에 노트북 든 비즈니스 여성


AI 투자는 찔끔 늘었는데 ROI는 급등했다. 鶹ԭ가 전 세계 2,600명의 기업 리더를 조사해 밝혀낸 열풍의 실체와, 절반 넘는 기업이 여전히 준비 안 된 거버넌스라는 시한폭탄까지 짚어봤다.


글쓴이: 폴 톰슨(Paul Thomson),

AI 투자, 드디어 돈값 하기 시작했다

에스에이피(鶹ԭ)와 옥스포드에코노믹스(Oxford Economics)가 전 세계 리더 2,600명을 조사한 ‘‘ 결과가 나왔다. 결론은 하나, AI에 쓴 돈이 이제 진짜 성과로 돌아오고 있다는 것이다.

올해 기업 평균 AI 투자액은 2,800만 달러로 작년보다 소폭 늘었을 뿐인데, ROI는 확 뛰었다. 올해 기대 ROI는 21%(630만 달러)로 작년 16%에서 껑충 뛰었고, 2년 뒤엔 38%(1,590만 달러)까지 오를 전망이다.

이 성장의 주인공은 에이전틱 AI다. 2년 후 에이전틱 AI의 평균 ROI는 1,760만 달러로, 작년 예상치(430만 달러)의 4배가 넘는다.

鶹ԭ AI 전략 총괄 숀 캐스크(Sean Kask)는 말한다. “AI는 이제 실험이 아니라 실행 단계입니다. 성과가 보이기 시작했죠. 하지만 맥락 없는 AI는 잘해야 헛수고, 최악엔 리스크가 됩니다.”

AI가 일하는 회사: 에이전틱 시대, 실행 시스템의 대전환특집 기사

기업의 두뇌인 ERP가 이제는 AI 에이전트가 스스로 판단하고 실행하는 ‘‘의 엔진으로 진화합니다. 224개의 와 앱 없이도 업무를 완성하는 까지, 이제 기업 운영의 주체로 사람과 AI가 함께합니다.

성숙해지는 AI, 그런데 아직 불안하다

전 세계 AI 투자는 작년 2,670만 달러에서 소폭 늘었지만, 나라별 온도차는 크다. 브라질·영국·호주·독일은 투자를 늘렸고, 중국·인도는 오히려 줄였다.

기업 업무의 30%가 이미 AI 도움을 받고 있고, 2년 후엔 48%까지 늘어날 전망이다. 전략적 AI 투자도 거의 두 배(17%)로 늘었지만, ‘일단 해보자’식 산발적 접근이 여전히 41%로 가장 많다.

리더십도 문제다. AI 전담 리더를 둔 기업 46%, 명확한 개발 프레임워크를 가진 기업 52%, AI 교육을 제공하는 기업은 41%뿐이다.

그럼에도 69%는 지금 AI ROI에 만족한다. 다만 3분의 2 이상은 AI가 아직 잠재력을 다 발휘 못했다고 본다. 83%가 에이전틱 AI의 변화 잠재력을 높게 보지만, “완전히 준비됐다”는 기업은 3%뿐이다.

며칠 걸리던 결정을 순간으로, 鶹ԭ가 말하는 자율형 기업특집 기사

기업의 의사결정 중 절반 이상이 여전히 며칠씩 걸린다. 鶹ԭ가 그리는 은 이 시간을 순간으로 줄인다. 프로세스 지식,데이터,거버넌스라는 세 원칙 위에서 재무부터 산업별 AI까지, 결정의 속도가 어떻게 달라지는지 들여다본다.

데이터, 사람, 거버넌스라는 세 개의 벽

가장 큰 걸림돌은 데이터 품질이다. 73%가 불완전한 데이터로 어려움을 겪고, 79%는 낮은 품질의 AI 결과물 때문에 재작업이나 지연을 겪었다.

사람 문제도 크다. 78%는 리스킬링이 AI 발전 속도를 못 따라간다고 느끼고, ‘섀도우 AI’는 69%가 최소 가끔 겪는다고 답했다.

데이터, 인력, 거버넌스 – 효과적인 AI 도입을 위해 넘어야 할 세 가지 장벽

캐스크는 짚는다. “다음 단계는 AI를 실제 데이터·프로세스에 깊이 연결하는 것입니다. 다만 AI 가치는 생각보다 측정하기 어렵고, 리스크는 거버넌스보다 빠르게 움직입니다.”

거버넌스가 “완전히 됐다”는 기업은 12%뿐. 휴먼인더루프가 없는 기업이 38%, 권한·접근 통제가 없는 기업이 37%, 에이전트 목록조차 없는 기업이 56%다. 69%는 자신들이 거버넌스보다 빠르게 에이전트를 도입 중이라 느낀다.

AI는 도구가 아니다. 자율형 기업의 중심축이다.특집 기사

鶹ԭ는 50년 ERP 데이터 기반의 과 로, 기업 운영 전반을 AI가 판단·실행하는  시대를 선언했다. 데이터 통합과 거버넌스를 전제로 AI가 반복 업무를 처리할수록 사람은 더 본질적인 가치 창출에 집중해야 한다.

결국 답은 자율형 기업

캐스크는 결론짓는다. “AI의 진짜 가치를 얻는 건 쉽지 않습니다. 완전히 새로운 접근이 필요하니까요. AI를 실제 데이터·프로세스에 연결하고, 신뢰할 결과를 낼 맥락과 거버넌스를 갖춰야 합니다. 우리는 이걸 ‘자율형 기업(Autonomous Enterprise)‘이라 부릅니다. 기술이 아니라 사람의 문제예요. 에이전트와 프로세스, 사람이 하나로 움직여야 진짜 가치가 나옵니다.”

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