더 선명·정교해야 한다··· CFO와 ‘AI 투자’를 논의하는 방법

2022년, 에어캐나다는 챗봇으로 인해 골치 아픈 상황에 처했다. 회사의 챗봇이 승객에게 조문 요금(bereavement fare)에 대해 잘못 알리는 사고를 일으켰기 때문이었다. 법적 분쟁 끝에 에어캐나다는 결국 챗봇의 약속을 이행하라는 명령을 받았으며, 그 결과 챗봇은 오프라인으로 전환됐다. 이 밖에도 지난 몇 년 동안 AI 기반 도구가 의도하지 않은 결과를 초래한 사례가 꽤 흔하게 발생했다. 에어캐나다의 챗봇과 마찬가지로, 이 기술은 때때로 예상 이상의 결과를 가져다줄 수 있기 때문에 CIO와 CFO로서는 걱정을 피할 수 없다.

AI 투자와 관련하여 기업들은 결과를 원한다. 그것도 빠른 결과를 원한다. 400명의 CFO와 재무 책임자를 대상으로 한 글로벌 설문조사에 따르면, 50%의 CFO가 1년 이내에 측정 가능한 ROI가 나타나지 않으면 AI 투자를 줄일 계획이라고 답했다. 이 설문조사는 회계 자동화 기업인 바스웨어(Basware)가 실시했다. 80%의 조직이 AI 투자를 늘릴 계획이지만, CFO들은 종종 어떻게 시작해야 할지 모른다. 명확한 비전이 부족함을 느낀다고 답한 비율이 약 3분의 1에 달한다.

CIO에게 이러한 현실을 AI의 잠재력과 빠르고, 가시적이며, 신뢰할 수 있는 성과 사이의 간극을 메우기 위해 큰 노력을 기울여야 한다는 것을 의미한다. 그러나 이것은 말처럼 쉽지 않은 경우가 많다. AI에 대한 전략적 접근과 이러한 투자가 성과를 거두고 있는지 측정하기 위해서는 명확한 목표, 신뢰할 수 있는 데이터, 그리고 협업이 필요하다. 이는 많은 조직에서 어려운 과제다.

전 세계 CIO의 약 60%는 매출 증가만으로도 AI 도입 비용을 정당화할 수 있다고 생각하고 있었으며, 비슷한 비율의 응답자가 시간 절약만으로도 투자 효과를 입증할 수 있다고 답했다. 그러나 매출 인텔리전스 분야의 선두 기업인 공(Gong)이 최근 미국과 영국 전역의 IT 리더와 CIO 500여 명을 대상으로 실시한 설문 조사에 따르면, 이들 중 약 3분의 1만이 두 가지 요소를 모두 적극적으로 측정하고 있다.

CIO들은 AI 투자를 검증하고, CFO들에게 ROI를 보장할 수 있는 명확한 경로를 보장해야 한다는 압박을 받는다. 이를 위해서는 올바른 프로젝트를 선택하는 것뿐만 아니라 성공을 측정할 수 있는 방법을 명확하게 정의해야 한다.

우선순위를 정하는 방법

AI는 지난 1년 동안 놀라운 발전을 이루었지만, 환각이나 고비용과 같은 다양한 단점도 드러났다. 루시드웍스(Lucidworks)의 2024년 생성형 AI 투자에 대한 연구에 따르면, 비즈니스 리더들이 이 비교적 새로운 기술의 이점, 비용, 위험의 균형을 맞추기 위해 지출을 줄일 것이라고 답했다. 또한 기업의 42%가 2024년 생성형 AI 이니셔티브가 아직 의미 있는 결과를 제공하지 못했다고 보고했다.

거의 모든 기업이 AI의 잠재력을 인식하고 있지만, 투자에 있어서는 신중한 태도를 유지하는 경우가 많기 때문에 올바른 프로젝트를 선택하는 것이 어려울 수 있다. AI 이니셔티브의 효과를 극대화하기 위해 조직은 각 프로젝트를 전체적인 기업 전략 및 장기 목표와 정렬해야 한다. 디지털 워크포스(Digital Workforce)의 전략적 혁심 담당자이자 영국 및 아일랜드 책임자인 칼리 칼팔라는 “AI가 기업의 핵심 역량을 향상시킬 수 있는 부분을 파악하는 것부터 시작해야 한다. 제품 품질 향상, 출시 기간 단축, 데이터 기반 의사 결정 지원 등을 살펴볼 수 있다”라고 말했다.

확장성에 대한 우선순위도 중요하다. 그는 “초기에 확장을 염두에 두고 구축하고, 각 부서가 최소한의 마찰로 도구를 채택하고 적응할 수 있도록 하라. AI로 조직을 변화시키려 한다면 조직 전체에 걸쳐 수백 개의 AI 솔루션을 구축하고 유지해야 한다”라고 덧붙였다.

싱크로(Syncro)의 크리스틴 코스타글리오 CTO는 하버드 대학의 마이클 포터 교수가 제시한 전략적 경쟁 레버(strategic competitive levers)를 적용할 것을 제안한다. 이 레버 접근법은 기업이 경쟁 우위를 확보하기 위해 사용할 수 있는 세 가지 기본 접근 방식, 즉 비용 리더십, 차별화, 집중을 식별한다.

그녀는 “이를 통해 CIO가 비즈니스 내에서 AI를 적용할 위치를 보다 전략적으로 생각할 수 있다. 예를 들어, 기업의 전략이 비용 리더십이라면, CIO는 비용을 낮추기 위해 효율성을 높이는 프로젝트를 우선시할 수 있다. 또는, 기업이 차별화된 제품이나 서비스를 제공하고자 한다면, CIO는 AI를 적용하여 혁신을 이루고 경쟁업체들로부터 차별화할 방법을 모색할 것이다”라고 말했다.

경우에 따라서는 이미 많은 양의 고품질 데이터를 생성하고 있으며, 문제점을 명확하게 정의한 조직도 있다. 이 경우 거기서부터 시작할 수 있다. 투스키라.ai(Tuskira.ai)의 공동 설립자이자 CISO, CPO인 옴 물찬다니는 “고객 경험 최적화, 공급망 예측, 수요 예측, 예방적 유지보수 영역에서 빠른 성과를 거두는 경향이 있다. 전환율 증가, 다운타임 감소, 운영 효율성 향상 등 데이터 품질이 충분하고 성공 지표가 명확한 영역에 집중함으로써 기업은 AI가 가져다주는 가치를 보다 쉽게 정량화할 수 있다”라고 전했다.

CFO의 우선순위도 이해하는 것이 중요하다. 바스웨어의 조사에 따르면, 75%의 CFO가 전자 송장 규정 준수 및 규제 요건과 같은 분야에 대해 AI 투자를 선호한다. 그러나 프로젝트 우선순위를 선택함에 있어 감안해야 할 다른 현실이 있다. 기업들은 AI 이니셔티브에 대해 빠르고 가시적인 효과를 보고 싶어 한다. 그러나 AI 투자를 검증하는 작업과 그 효과를 정량화하는 작업은 종종 별개의 문제다.

프로젝트의 실체화, 영향력 측정

모든 AI 이니셔티브는 본격적인 구현 작업 전에 검증되어야 하며, 이를 위해서는 기술적 평가와 전략적 평가의 조합이 필요한 경우가 많다. AI 프로젝트의 실행 가능성을 판단하기 위해서는 목표, 테스트, 사람을 집중해야 한다.

“첫 번째 단계는 측정 기준 정의다. KPI가 이해관계자들이 지지할 수 있고 측정 가능한 비즈니스 성과와 일치하는가? 명확한 측정 기준은 프로젝트를 안내할 뿐만 아니라 조직 전체의 의사 결정권자에게 프로젝트의 가치를 전달하는 데 도움이 된다”라고 서비스나우의 다중 인스턴스 관리 플랫폼 x타입의 스콧 윌슨 에반젤리스트는 말했다. 다음 단계는 최소 기능 제품(MVP)을 사용하여 프로젝트를 프로토타이핑하고 시범 운영하는 것DL다. 이렇게 하면 가정을 테스트하고, 귀중한 통찰력을 수집하고, 솔루션을 완전히 배포하기 전에 개선할 수 있다.

칼팔라는 실제 비즈니스 환경에서 파일럿 프로그램을 통해 AI 솔루션을 테스트할 것을 제안했다. “이러한 테스트는 AI 솔루션이 기존 시스템 및 워크플로와 잘 통합되는지, 아니면 주요 시스템 점검이 필요한지 평가하는 데 도움이 된다. 데이터 프라이버시, 기술 준비 상태, 조직 변화 관리와 같은 문제를 파악하는 것도 중요하다”라고 그는 말했다.

그에 따르면, CIO는 CFO 및 기타 리더들과 생산적으로 토론하기 위해 워크플로우 자동화 또는 오류율 감소와 같은 명확한 초기 성공 지표를 제시할 수 있다. 이 과정에서 비즈니스 언어를 사용하고 이러한 지표가 조직의 목표와 어떻게 직접적으로 연계되는지 설명하면 이해관계자들이 AI 프로젝트의 이점을 이해하고 이를 지원할 가능성이 높아진다.

또한 IT 및 비즈니스 리더를 포함한 여러 부서의 팀을 참여시켜 이해관계자들의 적극적인 지지를 확보하는 것도 중요하다. 윌슨은 “모든 사람이 한 방향으로 움직이면 위험과 잠재적인 지연을 최소화하고 프로젝트의 성공을 위한 기반을 마련할 수 있다”라고 말했다.

바스웨어 설문조사에 참여한 CFO의 절반이 1년 이내에 측정 가능한 ROI를 달성하지 못하면 AI 투자를 줄일 계획이라고 답한 것을 보면, CIO가 성과를 내야 한다는 압박이 그 어느 때보다 커진 상태다. 윌슨은 “AI 프로젝트가 ROI를 빠르게 달성할 수 있도록 하는 핵심은 작은 규모로 시작하는 것이다. 프로젝트를 관리 가능한 실험 단계로 나누어 빠르게 배우고 적응할 수 있도록 하라. 회사가 즉각적인 혜택을 볼 수 있도록 빠른 성과와 가시적인 결과를 제공하는 사용 사례에 집중하라”라고 제안했다.

분산형 ML 네트워크 비트텐서(Bittensor)의 공동 설립자 알라 샤바나는 기업이 구현하기 쉽고 빠르게 결과를 얻을 수 있는 프로젝트, 즉 쉽게 얻을 수 있는 과일을 먼저 해결하는 데 집중할 것을 제안했다. 그는 “프로세스 자동화 또는 고객 지원 최적화와 같이 영향력이 크고 복잡성이 낮은 문제를 해결하는 목표 사용 사례부터 시작해보라. 기존 데이터와 인프라를 활용하여 데이터 수집 또는 시스템 통합에 드는 막대한 비용을 피하라. 그리고 지속적인 모니터링과 반복을 통해 문제를 신속하게 해결하고, 추진력을 유지하며, 수익을 극대화하는 것이 바람직하다”라고 말했다.

그러나 CIO들이 직면한 한 가지 문제는 AI ROI에 대한 좋은 벤치마크가 부족하다는 현실이다. 리미니스트리트의 CTO인 에릭 헬머는 “AI의 가치는 종종 다면적이며 시간이 지남에 따라 진화한다는 점에서 이것은 쉽지 않은 도전 과제다. 조직은 또한 개선 사항을 추적하기 위해 AI 이전의 성과에 대한 자체 기준 지표를 설정해야 한다”라고 말했다.

칼팔라는 이에 동의하면서 모든 AI 배포 이니셔티브들은 각각 독특하기 마련이라며 성공 지표가 특정 산업, 사용 사례, 조직의 요구에 맞게 조정되어야 한다고 덧붙였다. 그는 “가령 보험 또는 금융 서비스 기업의 경우, 벤치마크는 수동 오류 감소, 서비스 속도 향상, 핵심 서비스 제공을 위한 직접 비용 절감에 초점을 맞춰야 할 것”이라고 말했다.

CFO를 설득하는 전략

AI 이니셔티브 구현에 있어 CFO의 지원을 확보하기란 결코 쉽지 않다. 그러나 CIO가 올바른 프로젝트를 선택했다고 확신하게 되면, 그 사례를 강화하고 승인을 얻기 위해 취할 수 있는 몇 가지 단계가 있다.

윌슨은 “AI의 잠재력을 CFO에게 설득하는 데 있어 강력한 비즈니스 사례를 제시하는 것이 중요하다. AI 프로젝트를 매출 증대 또는 운영 비용 절감과 같은 전략적 목표와 직접 연결하라”라고 조언했다.

투스키라.ai의 물찬다니는 기술적 결과를 재무 수치로 변환할 것을 권장했다. “예상되는 이익이나 절감액을 가시적인 수치로 제시해보라. 예를 들어, 상향 판매 기회의 예상되는 증가율이나 자동화된 프로세스를 통해 절약되는 금액 등을 제시하는 것이다”라고 말했다.

실행 계획은 잘 문서화되어야 하며, 명확한 이정표가 포함되어야 한다고 싱크로의 코스타글리오는 덧붙였다. “명확한 시간 범위와 예상 결과의 설명이 CFO를 설득하고 동의를 얻는 데 가장 중요하다. 조직에 미치는 영향도 자세히 제시되어야 한다”라고 그는 말했다.

윌슨은 또한 프로젝트의 위험성에 주목할 것으로 강조했다. 여기에는 그 과정에서 품질 관리 점검을 실행하는 것도 포함된다. “이를 통해 비즈니스 우선순위와 규정 준수 기준에 부합할 수 있고, 투자를 더욱 매력적으로 만들 수 있다”라고 윌슨은 말했다.

칼팔라는 CIO들이 다음 분기나 다음 해를 넘어 생각해야 하며, AI 구현이 어떻게 비즈니스를 변화시킬 수 있는지 설명해야 한다고 덧붙였다. “혁신과 인력 변혁을 추진할 수 있는 능력을 보여줌으로써 프로젝트의 전략적, 장기적 영향을 설명하라. 우리는 서비스로서의 소프트웨어에서 소프트웨어로서의 서비스로 이동하고 있다. 이 기회를 활용하여 새로운 기회와 가격 책정 전략 측면에서 이러한 변화가 조직에 어떤 의미인지 보여 주어야 한다”라고 그는 말했다.
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