AI의 ROI : 과대포장보다 실질적인 효과가 중요한 이유

“AI가 무엇을 할 수 있는지를 먼저 고민하지 말고, 비즈니스가 더 잘하려면 무엇이 필요한지를 먼저 고민하라.”

AI를 도입한 수많은 조직과 긴밀히 협업하면서 배운 가장 중요한 교훈을 잘 요약한 말이다. 생성형 AI나 에이전트 기반 모델의 최신 성과에 언론은 열광하지만, 경영진이 진짜로 던져야 할 질문은 “이 기술이 우리에게 가장 중요한 비즈니스 과제를 해결하는 데 어떤 도움이 되는가?”이다.

AI는 이제 분수령을 맞이하고 있다. 더 이상 혁신 연구소나 개념 증명 단계에 머물지 않고 모든 산업의 운영, 제품, 고객 경험에 실제로 적용되고 있다. 그러나 이처럼 기대가 높아진 상황에서도 많은 기업이 여전히 AI에서 실질적인 가치를 끌어내는 데 어려움을 겪고 있다. AI 프로젝트가 성과가 아니라 도구에서 출발하면, 과대포장이 효과를 압도하게 된다.

여기서는 AI 투자로부터 ROI를 확보하는 데 있어 어떤 접근이 효과적이고, 어떤 접근이 실패하는지를 직접 목격한 사실을 공유하고자 한다. 또, 실제 고객 경험, 서드파티 리서치, 그리고 필자의 관찰을 바탕으로 AI를 비즈니스 목표에 어떻게 정렬할 수 있는지를 설명한다. 희소식은, 알고리즘 자체가 아니라 결과에 집중하면 AI는 엄청난 수익을 안겨준다는 것이다.

AI 프로젝트가 실패하는 근본 문제와 해결책

AI는 의도와 목적을 갖고 도입할 때 비로소 강력한 도구가 된다. 그러나 많은 기업이 해결해야 할 명확한 과제가 없는 상태에서 AI 프로젝트를 무리하게 추진한다. 그 결과, 운영에 적용되지 못하고 책임자도 없는 채로 방치돼 아무런 가치를 만들지 못하는 사례가 속출한다.

같은 실패가 반복되고 있다. 실제로 운영에 적용되지 못하는 AI 파일럿, 기존 프로세스와 정렬되지 않은 채 도입된 분절적이고 단절된 도구, 그리고 몇 번의 시연만으로 끝나고 마는 기술 데모 등이다. 많은 AI 프로젝트가 측정 가능한 비즈니스 성과와 연계되지 않아 ROI를 실현하지 못한다는 연구 결과도 있다.

AI 프로젝트는 도구가 아닌 비즈니스 과제에서 출발해야 한다. 가장 효과적인 접근은 기대하는 성과를 먼저 정의하고, 그 성과를 달성하기 위해 AI가 어떤 기여를 할 수 있는지를 역으로 추적하는 방식이다.

AI 도입을 검토할 때, 기업은 다음 두 가지 핵심 질문을 던져야 한다.

• 먼저, 비즈니스에 어떤 영향을 줄 것인가? 속도를 높이거나, 비용을 줄이거나, 정확도를 높이거나, 고객 경험을 향상시킬 수 있는가?
• 다음으로, 비즈니스 차별화를 실현할 수 있는가? 지금보다 더 낫고, 더 빠르고, 더 지능적인 경쟁 우위를 확보할 수 있는가?

가장 유망한 기회는 운영 효율성과 전략적 차별화가 만나는 지점에 존재한다. 이는 개념 검증용 실험이 아니라 전략적 성과에 맞춰 실제 가치를 제공하는 비즈니스 가속 장치이다. 의사결정 주기 단축, 고객 응답 속도 개선, 자원 할당 최적화 등 모든 과제에서 핵심은 AI가 성과를 높이고 기업을 차별화하는 데 어떤 역할을 할 수 있는지다.

AI는 혁신 도입 체크리스트를 채우기 위한 도구가 아니다. 마찰을 제거하고, 새로운 가치를 창출하며, 가장 중요한 업무 흐름을 강화하는 데 사용해야 한다. 달성하고자 하는 결과에 대한 명확한 이해에서 출발하는 기업은 전술적 성공을 넘어, 확장 가능하고 지속적인 효과로 나아갈 수 있다. 결과 중심 사고방식이야말로 AI의 과장을 걷어내고 진정한 ROI를 실현하는 기준이다.

데이터가 증명하는 AI의 ROI 실현

뉴클리어스 리서치(Nucleus Research)의 최신 연구는 AI와 노코드 자동화를 비즈니스 우선순위와 긴밀히 연계했을 때 가능한 ROI를 명확하게 보여준다. 이런 접근법을 취한 기업은 실질적이고 측정 가능한 비즈니스 성과를 얻었다고 밝혔다.

기업은 통합 간소화, IT 운영 부담 감소, 예측 가능한 가격 구조를 통해 전체 기술 비용을 평균 37% 절감했다고 밝혔다. 이런 비용 절감 외에도, 구현 기간이 70% 단축되어 기존 플랫폼보다 더 빨리 운영에 돌입하고 빠르게 가치를 실현할 수 있었다.

운영 효율성도 크게 향상됐다. 핵심 영역 중 하나는 잠재고객 관리였는데, 고객들은 AI 기반 실시간 라우팅과 자동화를 통해 응답 시간이 61% 단축됐다고 밝혔다. 이는 평균 11%의 전환율 상승으로 이어졌다. 동시에 AI 기반 워크플로우 자동화는 수작업 데이터 입력을 17% 줄여 직원의 시간을 절약하고 생산성을 높였다.

무엇보다 중요한 점은, 이 같은 개선이 시장 변화에 민첩하게 대응하고 지속적인 개선을 가능하게 해줬다는 기업의 평가이다. AI의 성공은 단순한 비용 절감에 그치지 않고, 기업 전반에 걸쳐 확장성, 속도, 유연성을 가능하게 한다는 것을 재확인할 수 있다.

AI ROI를 극대화하는 5가지 원칙

과대포장과 실질적 효과의 차이는 실행력에서 갈린다. 필자의 경험상, AI에서 가장 높은 ROI를 달성한 기업은 다섯 가지 공통 습관을 가지고 있다.

1. 비즈니스 목표에서 출발한다.

코드를 한 줄이라도 쓰기 전에, AI를 명확한 운영 성과와 정렬시켜야 한다.

성공적인 AI 프로젝트는 항상 명확한 목표에서 출발한다. 고객 이탈률 감소, 내부 업무 흐름 개선, 예측 정확도 향상, 사용자 참여 증대 등 무엇을 변화시켜야 할지를 구체적으로 정의하는 것이 우선이다. 명확한 목표가 없으면, 아무리 기술적으로 뛰어난 AI 솔루션이라도 성과를 내기 어렵다.

필자는 항상 팀에 솔루션을 직접 만들거나 구매하는 단계로 곧장 뛰어들지 말고, 먼저 KPI를 조율하라고 조언한다. 성공은 어떤 모습인가? 어떻게 개선을 측정할 것인가? 이 같은 명확성이 프로젝트를 현실에 기반하게 만든다.

사례. 한 영업 부서는 예측 정확도 향상과 수작업 파이프라인 업데이트 시간 단축을 목표로 했다. 이 목표에 따라 AI가 영업 활동 데이터를 분석하고 거래 성사 가능성을 자동으로 점수화하도록 설계했다. 그 결과 예측 편차가 25% 줄었고, 영업 담당자는 판매에 더 많은 시간을 쓸 수 있었다.

2. 자동화를 위한 자동화는 금물, 마찰 지점을 겨냥한다.

신선함보다 비효율적인 프로세스를 우선순위로 둬야 한다.

모든 프로세스에 AI가 필요한 것은 아니며, 모든 AI 활용이 가치를 창출하는 것도 아니다. 진정한 수익은 과거에 너무 수작업 중심이거나 오류가 많았던 병목 지점을 AI가 해결할 때 발생한다. 이럴 때 AI는 속도, 규모, 지능에서 명확한 효과를 낼 수 있다.

간단한 판단 기준이 있다. 이미 효율적이고 빠르게 돌아가는 프로세스는 AI로 자동화해도 ROI는 거의 없다. 그러나 반복적인 피드백, 시간 소모가 큰 검토, 판단 기반 결정이 필요한 프로세스라면, AI는 생산성과 일관성을 크게 높일 수 있다.

사례. 마케팅 부서는 대량의 분산된 데이터를 보유하고 있지만 이를 정리하고 분석하는 역량은 부족한 경우가 많다. 이 문제를 해결하기 위해 한 은행의 마케팅팀은 AI를 활용해 과거 성과와 실시간 반응 데이터를 분석하고 캠페인 대상을 최적화했다. 그 결과 클릭률이 20% 상승했고, 디지털 채널에서 낭비되는 노출이 줄어들었다.

3. AI를 투명하게, 추적 가능하게, 지표 기반으로 운영한다.

설명 가능하고 측정 가능한 사용례에서 시작해 성과를 추적해야 한다.

AI가 어떤 기여를 했는지 추적하는 능력은 ROI 보고에만 필요한 게 아니다. 신뢰 확보를 위해서도 반드시 필요하다. AI가 무엇을, 왜 하는지를 사용자가 이해할수록 수용도가 높아진다. 의사결정 논리를 명확히 드러내고, 수동 개입 옵션과 피드백 루프를 갖춰야 한다.

성과 측정은 처음부터 설계해야 한다. 도입 후에 성공 기준을 정하려 하지 말고, 처음부터 효율성, 품질, 시간 절약 효과를 어떻게 측정할지 정의해야 한다.

사례. 한 지역 제조업체의 고객지원팀은 AI로 적절한 대응을 제안하고 사례 요약을 지원하도록 했다. 평균 처리 시간 감소, 1차 응답 해결률 향상을 측정해 AI 모델에 대한 내부 신뢰를 구축했고, 이후 전사 확대를 정당화할 수 있었다.

4. 파일럿을 넘어 실제 사용을 위해 설계한다.

배치만이 아니라 사용자 경험과 교육을 통해 도입을 활용을 보장하라.

AI는 사용자 친화적이어야 하고, 사람들이 이미 사용하고 있는 도구에 통합돼야 한다. 이를 위해서는 UX를 면밀히 설계하고, 단순한 교육이 아니라 맥락까지 포함하는 도입 전략이 필요하다. AI의 존재 이유, 지원 방식, 사용자 기대치를 설명해야 한다.

많은 AI 파일럿 프로젝트가 모델 정확도 때문이 아니라 사용자 경험이 단절돼 실패한다. 부자연스럽고 생소하며 접근하기 어려우면 사용자에게 외면당한다. 가장 좋은 구현 방법은 절차를 줄이고 단순화하는 것이다.

사례. 한 지방정부는 민원 처리 시스템과 서비스 요청 프로세스에 AI를 통합했다. 별다른 교육 없이도 도입률이 높아졌고, 실제로 사용이 더 쉽고 시간을 절약해주는 시스템이었기 때문이다.

5. 일회성 성공이 아닌 변화에 대비해 설계한다.

프로세스와 AI 모두 진화한다는 전제로 적응 가능성을 확보하라.

첫 번째 AI 솔루션이 마지막이 되진 않을 것이며, 실제로 그래서는 안된다. 비즈니스 우선순위는 바뀌고, 데이터는 진화하며, 모델은 편향될 수 있다. 따라서 적응력은 핵심 요소다.

하드코딩된 로직이나 고정된 통합이 아니라, 무거운 엔지니어링 없이도 조정 가능한 노코드 플랫폼을 활용해야 한다. 시간이 지나도 팀이 스스로 프로세스를 조정할 수 있어야 한다. 초기 성공이 아니라, 지속 가능성이 목표가 돼야 한다.

사례. 한 고객 성공팀은 AI를 활용해 계정 상태를 모니터링하고 이탈 위험을 사전에 탐지했다. 시간이 지나면서 계정 관리자들의 피드백과 새로운 행동 패턴을 반영해 노코드 툴로 모델을 계속 조정했다. 그 결과 시스템은 지속적으로 정확성과 적합성을 유지했다.

비즈니스에 맞춰 작동하는 AI

AI에서 실질적 수익을 실현한 기업은 유행을 좇지 않는다. 실질적인 문제 해결에 집중한다. AI를 신기술이 아니라 운영 확장, 의사결정 가속, 경쟁력 확보를 위한 수단으로 여긴다.

제대로 구현한다면, AI는 증폭 효과를 가져온다. 실행력을 날카롭게 만들고, 학습 속도를 높이며, 개인화를 확장할 수 있다. 중요한 점은, 성공은 AI 모델이 아니라 해결할 가치가 있는 비즈니스 과제에서 시작된다는 것이다. 지금 스스로 질문해 보기 바란다. ROI가 숨어 있는 곳은 어디인가? 활용되지 않은 가치는 어디에 있는가? 그곳이 바로 AI가 투입돼야 할 지점이다.