AI 투ìž�는 ì°”ë�” 늘었는ë�° ROI는 급등했다. Â鶹ԭ´´ê°€ ì „ 세계 2,600명ì�˜ 기업 리ë�”를 조사해 ë°�혀낸 ì—´í’�ì�˜ 실체와, 절반 넘는 기업ì�´ 여전히 준비 안 ë�œ 거버넌스ë�¼ëŠ” 시한í�­íƒ„까지 짚어봤다.

글쓴�: � 톰슨(Paul Thomson), 번역: �로드(Claude)

AI 투�, 드디어 �값 하기 시작했다

ì—�스ì—�ì�´í”¼(Â鶹ԭ´´)와 옥스í�¬ë“œì—�코노믹스(Oxford Economics)ê°€ ì „ 세계 리ë�” 2,600명ì�„ 조사한 ‘‘ 결과가 나왔다. ê²°ë¡ ì�€ 하나, AIì—� ì“´ ë�ˆì�´ ì�´ì œ 진짜 성과로 ë�Œì•„오고 있다는 것ì�´ë‹¤.

올해 기업 �균 AI 투�액� 2,800만 달러로 작년보다 소� 늘었� ���, ROI는 확 뛰었다. 올해 기대 ROI는 21%(630만 달러)로 작년 16%�서 껑충 뛰었고, 2년 뒤엔 38%(1,590만 달러)까지 오를 전��다.

� 성장� 주�공� ��전틱 AI다. 2년 후 ��전틱 AI� �균 ROI는 1,760만 달러로, 작년 예�치(430만 달러)� 4배가 넘는다.

Â鶹ԭ´´ AI ì „ëžµ ì´�ê´„ 숀 ìº�스í�¬(Sean Kask)는 ë§�한다. “AI는 ì�´ì œ 실험ì�´ 아니ë�¼ 실행 단계입니다. 성과가 ë³´ì�´ê¸° 시작했죠. 하지만 맥ë�½ 없는 AI는 잘해야 헛수고, 최악엔 리스í�¬ê°€ ë�©ë‹ˆë‹¤.”

성숙해지는 AI, 그런� 아� 불안하다

전 세계 AI 투�는 작년 2,670만 달러�서 소� 늘었지만, 나�별 온�차는 �다. 브�질·�국·호주·��� 투�를 늘렸고, 중국·��는 오히려 줄였다.

기업 업무ì�˜ 30%ê°€ ì�´ë¯¸ AI ë�„움ì�„ 받고 있고, 2ë…„ 후엔 48%까지 늘어날 ì „ë§�ì�´ë‹¤. ì „ëžµì � AI 투ìž�ë�„ ê±°ì�˜ ë‘� ë°°(17%)ë¡œ 늘었지만, ‘ì�¼ë‹¨ í•´ë³´ìž�’ì‹� ì‚°ë°œì � ì ‘ê·¼ì�´ 여전히 41%ë¡œ 가장 많다.

리�십� 문제다. AI 전담 리�를 둔 기업 46%, 명확한 개발 프레임워�를 가진 기업 52%, AI �육� 제공하는 기업� 41%��다.

그럼ì—�ë�„ 69%는 지금 AI ROIì—� 만족한다. 다만 3분ì�˜ 2 ì�´ìƒ�ì�€ AIê°€ ì•„ì§� 잠재력ì�„ 다 발휘 못했다고 본다. 83%ê°€ ì—�ì�´ì „틱 AIì�˜ 변화 잠재력ì�„ 높게 보지만, “완전히 준비ë��다”는 기업ì�€ 3%ë¿�ì�´ë‹¤.

��터, 사람, 거버넌스�는 세 개� 벽

가장 � 걸림�� ��터 품질�다. 73%가 불완전한 ��터로 어려움� 겪고, 79%는 낮� 품질� AI 결과물 때문� 재작업�나 지연� 겪었다.

사람 문제ë�„ í�¬ë‹¤. 78%는 리스킬ë§�ì�´ AI 발전 ì†�ë�„를 못 ë”°ë�¼ê°„다고 ëŠ�ë�¼ê³ , ‘ì„€ë�„ìš° AI’는 69%ê°€ 최소 ê°€ë�” 겪는다고 답했다.

ìº�스í�¬ëŠ” 짚는다. “다ì�Œ 단계는 AI를 실제 ë�°ì�´í„°Â·í”„로세스ì—� 깊ì�´ 연결하는 것입니다. 다만 AI 가치는 ìƒ�ê°�보다 측정하기 어렵고, 리스í�¬ëŠ” 거버넌스보다 빠르게 움ì§�입니다.”

거버넌스가 “완전히 ë��다”는 기업ì�€ 12%ë¿�. 휴먼ì�¸ë�”루프가 없는 기업ì�´ 38%, 권한·접근 통제가 없는 기업ì�´ 37%, ì—�ì�´ì „트 목ë¡�ì¡°ì°¨ 없는 기업ì�´ 56%다. 69%는 ìž�신들ì�´ 거버넌스보다 빠르게 ì—�ì�´ì „트를 ë�„ìž… 중ì�´ë�¼ ëŠ�낀다.

결국 답� �율형 기업

ìº�스í�¬ëŠ” 결론짓는다. “AIì�˜ 진짜 가치를 얻는 ê±´ 쉽지 않습니다. 완전히 새로운 ì ‘ê·¼ì�´ 필요하니까요. AI를 실제 ë�°ì�´í„°Â·í”„로세스ì—� 연결하고, 신뢰할 결과를 낼 맥ë�½ê³¼ 거버넌스를 갖춰야 합니다. 우리는 ì�´ê±¸ ‘ìž�율형 기업(Autonomous Enterprise)‘ì�´ë�¼ 부릅니다. 기술ì�´ 아니ë�¼ 사람ì�˜ 문제예요. ì—�ì�´ì „트와 프로세스, 사람ì�´ 하나로 움ì§�여야 진짜 가치가 나옵니다.”

• ì›�문: Business Value of AI Is Spiking, Driven by Increased Adoption and Agentic Expectations, Â鶹ԭ´´ Finds, Features, Â鶹ԭ´´ News Center

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는 �연어를 �해하고 시스템 간 통합� 통해 �율�으로 작업� 수행하며, 기업� AI 투�효과를 높�는 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 하지만 높� �입 비용과 �프� 비용 등� 장벽� 해소하려면 명확한 ROI 측정 방안� 필요합니다.

 글쓴ì�´: Â鶹ԭ´´ Insights Team, 번역: í�´ë¡œë“œ(Claude)

ì—�ì�´ì „틱 AI는 ì¦�가하는 AI 투ìž�ì—�ì„œ 수ì�µë¥ ì�„ 높ì�´ë ¤ëŠ” CIOì—�게 잠재ì �ì�¸ “킬러 앱”으로 떠오르고 있습니다. 많ì�€ ì¡°ì§�ì�´ ì�´ 기술ì�„ 시범 ìš´ì˜�하고 있는ë�°, ì�´ëŠ” ìž�연어를 ì�´í•´í•˜ê³  ì •ë³´ 격차를 해소하며 시스템 ê°„ 통합ì�„ 수행하고 심지어 í–‰ë�™ê¹Œì§€ 취할 수 있는 지능ì �ì�´ê³  종종 ìž�율ì �ì�¸ ì—�ì�´ì „트들로 구성ë�©ë‹ˆë‹¤.

Â鶹ԭ´´ì�˜ 마케팅 VPì�´ìž� 글로벌 í˜�ì‹  ì „ë�„사ì�¸ 티모 엘리엇(Timo Elliott)ì�€ “ì—�ì�´ì „트들ì�´ AI를 훨씬 ë�” 유용하게 만들 것”ì�´ë�¼ê³  ë§�합니다.

CIO들� 전략� 수립하면서 ��전틱 AI가 조�� IT 환경 관리 방�과 현업 부서� 서비스를 제공하는 방�� 변화시킬 것��는 �� 명확해지고 있습니다. 하지만 언제나 그렇듯, IT 리�들� ��전틱 AI� 고유한 역량� 다루는 비용 관리 노력과 배� 계� 간� 균형� 맞춰야 합니다.

로봇 프로세스 ��화�서 시작� 발전

소프트웨어 기반 ìž�ë�™í™”는 CIOì—�게 새로운 ê°œë…�ì�´ 아닙니다. ‘로봇 프로세스 ìž�ë�™í™”(RPA)’는 2000년대 초반ì—� ë�°ì�´í„° 추출ì�´ë‚˜ 주문 처리와 ê°™ì�€ 단순 반복 ìž‘ì—…ì�„ ìž�ë�™í™”하는 규칙 기반 ìž�ë�™í™” 방안으로 등장했습니다. 2022ë…„ 11ì›” ìƒ�성형 AI 애플리케ì�´ì…˜ì�¸ ì±—GPT(ChatGPT)ì�˜ 출시로 ì�¸í•´ 프로세스 ìž�ë�™í™”ì—� ì�¸ì§€ 능력ì�´ë�¼ëŠ” 계층ì�´ 추가ë�˜ì—ˆê³ , 개발ìž�ê°€ ê³ ê°�ê³¼ ìƒ�호작용하고 소프트웨어 개발부터 콘í…�츠 제작까지 다양한 활ë�™ì—�ì„œ ì§�ì›�들ì�„ ë�„울 수 있는 새로운 세대ì�˜ ìž�ë�™í™”ë�œ “어시스턴트”를 만들 수 있게 ë�˜ì—ˆìŠµë‹ˆë‹¤.

��전틱 AI는 지능� 기준� �욱 높여 AI ��전트들� 함께 작업하고, 맥�� 기반으로 결정� 내리며, 다양한 비즈니스 기능� 걸� 행�� 유발할 수 있는 새로운 수준� �율성과 추론� 추가합니다.

엘리엇ì�€ “모든 ì¡°ì§�ì—�는 핵심ì �ì�¸ 엔드투엔드 비즈니스 프로세스가 있으며, 대부분ì�€ ì�´ë¯¸ ìž�ë�™í™”ë�˜ì–´ 있습니다. AI ì—�ì�´ì „트는 ì�¼ì²˜ë¦¬ 단계를 ìž�ë�™í™”하거나 예외ìƒ�황ì�„ ë�” 유연하게 처리함으로ì�¨ 문제를 해결하는 새로운 방법ì�„ 제공한다”ê³  ë§�합니다. ì�´ëŸ° ë°©ì‹�으로 ì—�ì�´ì „트들ì�€ 진행하면서 프로세스 개선ì�„ 만들거나 제안할 수 있습니다.

디지털 전환 컨설팅 회사ì�¸ 스타CIO(StarCIO)ì�˜ 대표ì�´ìž� 창립ìž�ì�¸ ì•„ì�´ìž‘ 사콜릭(Isaac Sacolick)ì�€ ì—�ì„œ “ê²°ì •ì�„ 내리고 í–‰ë�™ì�„ 수행하는 ë°©ì‹�ì—� ë”°ë�¼ 분류ë�˜ëŠ” 여러 유형ì�˜ AI ì—�ì�´ì „트가 존재합니다. 모ë�¸ 기반 ì—�ì�´ì „트는 규칙ì�„ AI 모ë�¸ê³¼ 지ì›� ë�°ì�´í„°ë¡œ 대체하며, 목표 ë°� 유틸리티 기반 ì—�ì�´ì „트는 í–‰ë�™ ë°©í–¥ì�„ ì„ íƒ�하기 ì „ì—� 다양한 시나리오를 비êµ�합니다. ë�” ì •êµ�í•œ AI 학습 ì—�ì�´ì „트는 피드백 루프를 사용하여 결과를 개선하고, 계층ì � ì—�ì�´ì „트는 그룹으로 작업하여 복잡한 ìž‘ì—…ì�„ 분해한다”ê³  설명합니다.

계층� ��전트� 실제 �용 사례

AI 애플리케�션용 오픈소스 벡터 ��터베�스를 만드는 밀버스(Milvus)� 개발�들� 창고 로봇 시스템� 맥��서 를 제공합니다:

최ìƒ�위 “조율 ìš´ì˜�(오케스트레ì�´í„°)” ì—�ì�´ì „트는 재고 관리를 ê°�ë�…하며 ì–´ë–¤ 제품ì�´ 재입고가 필요한지 ê²°ì •í•  수 있습니다. ì�´ëŠ” 창고ì�˜ í•œ 구역ì�„ ê°�ê°� 담당하는 중간 수준ì�˜ “구역 관리ìž�” ì—�ì�´ì „트들ì—�게 하위 ìž‘ì—…ì�„ 위임할 수 있습니다. ì�´ëŸ¬í•œ 중간 수준 ì—�ì�´ì „트들ì�€ ê·¸ 다ì�Œ 개별 기계를 ìž‘ë�™í•˜ëŠ” 하위 수준ì�˜ “로봇 컨트롤러” ì—�ì�´ì „트들ì—�게 특정 픽업 ë°� 배치 ìž‘ì—…ì�„ 할당할 수 있습니다.

�러한 기술� 구분� CIO들� 배� 전략� 수립할 때 중요하지만, 사콜릭� IT 리�들� 기업 임�진 �료들�게 아�디어를 �매할 때 다른 전술� 집중할 것� 권장합니다.

그는 “CIOì�˜ ì—­í• ì�€ 전문 용어를 풀어서 기업 ìž„ì›�진ì—� 가치, 해결하는 문제, ë˜�는 장기ì � ì˜�í–¥ì�´ 있ì�„ ì˜�ì—­ì�˜ ê´€ì �ì—�ì„œ [비즈니스 리ë�”들ì�´] ì�µìˆ™í•œ 언어를 사용하여 설명하는 것”ì�´ë�¼ê³  설명합니다.

대규모 ��전틱 AI� 비용 관리 과제

가치 ë…¼ì�˜ëŠ” í•„ì—°ì �으로 예산 ë…¼ì�˜ë¡œ ì�´ì–´ì§‘니다. AI와 ë°°í�¬ê°€ ì¦�가하면서 비용ì—� 대한 ìš°ë ¤ë�„ 커지고 있습니다. ì—�ì„œ IT ìž„ì›�들ì�´ ë�” 광범위한 ìƒ�성AI ë�„ìž…ì—� 대해 언급한 ìƒ�위 8ê°œ 장벽 중 3ê°œ–높ì�€ ë�„ìž… 비용(1위 우려사항), 비효과ì �ì�¸ 비용 관리(4위), ê³¼ë�„í•œ ì�¸í”„ë�¼ 비용(6위)–ê°€ 비용과 관련ë�˜ì–´ 있습니다. ì—�ì�´ì „틱 AI는 ì�´ëŸ¬í•œ 혼란ì—� ë�” 많ì�€ 불확실성ì�„ 추가합니다.

IBM 컨설팅ì�˜ AI 통합 서비스 VPì�´ìž� 시니어 파트너ì�¸ 프란체스코 브렌나(Francesco Brenna)는 “비용 측면ì�´ 매우 중요합니다. 리소스 소비와 ë�…ì �ì �ì�¸ LLM(거대 언어 모ë�¸) ë°°í�¬ ë°� 유지 관리 비용ì—� 대한 투명성ì�„ 확보해야 한다”ê³  ë§�합니다.

AI ì—�ì�´ì „트 사용ì—� 대한 í�¥ë¯¸ë¡œìš´ 가격 모ë�¸ë“¤ì�´ 개발ë�˜ê³  있습니다. 박스(Box) CEO ì•„ë¡  레비(Aaron Levie)는 ì—�ì�´ì „트가 ìž‘ì—…ì�„ 완료하는 ë�° 걸리는 시간ì�„ 기반으로 전통ì �ì�¸ ë…¸ë�™ë ¥ì²˜ëŸ¼ 합니다. ë˜� 다른 옵션ì�€ 결과별 가격 책정으로, 레비는 ì�´ê²ƒì�´ “ê³ ê°�ì�´ 필요로 하는 것과 그것ì�„ 달성하기 위해 지불하는 것 사ì�´ì�˜ 단순한 관계를 가능하게 한다”ê³  ë§�합니다. 세 번째 모ë�¸ì�€ 종량제 “대화 기반” 가격 ì±…ì •ì�„ í�¬í•¨í•©ë‹ˆë‹¤. ì–´ë–¤ 모ë�¸ì�„ ì„ íƒ�하든, CIO들ì�€ ì—�ì�´ì „틱 AI 투ìž�ê°€ 비즈니스ì—� 어떻게 가치를 창출할 것ì�¸ì§€ì—� 대한 명확한 경로를 제시해야 í•  것입니다.

사콜릭ì�€ “실험ë�„ 좋지만 ê¶�ê·¹ì �으로는 ‘투ìž�í•œ ë‚´ì—­, 실전 배치한 ë‚´ì—­, ì–»ì�€ 가치가 ì�´ê²ƒìž…니다’ë�¼ê³  ë§�í•  수 있어야 한다”ê³  전합니다.

새로운 가치 측정 지표와 ROI �가

사콜릭ì—� 따르면 새로운 가치 지표ì—�는 ì�˜ì‚¬ê²°ì • 시간 개선과 ê²°ì • 정확ë�„ê°€ í�¬í•¨ë�  가능성ì�´ 높습니다. 그는 다ì�Œê³¼ ê°™ì�€ 예를 제시합니다. “마케터는 ì—�ì�´ì „트를 사용하여 수백 ê°œì�˜ 실험과 변형ì�´ í�¬í•¨ë�œ 캠페ì�¸ì�„ 분ì„�하고 성과를 기반으로 ì�¼ì�¼ 최ì �화를 수행할 수 있습니다.”

ì—�ì�´ì „트가 필수ì �ì�¸ 비즈니스 프로세스와 워í�¬í”Œë¡œìš°ì—� 구축ë�˜ê¸° 때문ì—�, 전문가들ì�€ CIO들ì�´ 다른 AI 투ìž�ë¡œ 경험했ë�˜ 것보다 ROI를 í�‰ê°€í•˜ê¸°ê°€ ë�” 쉬울 것ì�´ë�¼ê³  믿습니다. 사콜릭ì�€ “CIO들ì�´ ROIê°€ 존재한다는 것ì�„ 알고 있기 때문ì—� 지금ì�€ 훨씬 ë�” 실용ì �ì�¸ 정서가 있습니다. 그들ì�€ 단지 그것ì�„ í�¬ì°©í•´ì•¼ í•  ë¿�입니다”ë�¼ê³  ë§�합니다.

• ì›�문: , , Forbes.com

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