SAS 기고 | AI 혁신 성공을 위한 전략적 접근

올해 가장 이목을 집중시킨 키워드를 꼽으라면 단연 ‘AI’일 것이다. 산업 전반에 걸쳐 AI는 올해 가장 뜨거운 화두로 자리 잡았다. IDC의 최신 보고서에 따르면 아태지역의 AI 지출은 2024년에 450억 달러에 달하며, 2028년까지 연평균 24%씩 성장해 2028년에는 1,100억 달러에 이를 전망이다. 이 같은 수치는 AI가 단순한 기술 혁신을 넘어 기업의 미래를 좌우할 핵심 요소로 자리 잡고 있음을 시사한다.

이러한 현상을 분석하고자 SAS는 IDC에 의뢰해 한국을 포함한 아시아태평양 주요 기업 임원 509명을 대상으로 ‘현재 기업들의 데이터 및 AI에 대한 준비상황과 투자계획, 그리고 직면하고 있는 도전과제들은 무엇인가’에 대한 조사 연구를 진행했다.

조사 결과, 기업의 약 50%가 향후 12개월 내에 AI 투자를 20% 증액하겠다고 밝혔으며, 40%는 AI 투자에서 3배의 ROI (Return on Investment)를 기대한다고 응답했다. 반면, AI 도입 수준에서는 기업 간 차별화가 두드러졌다. 다양한 AI 프로젝트 시도가 진행되고 있지만, 18%의 기업만이 비즈니스를 혁신하기 위해 장기적으로 투자하는 ‘AI 리더 기업’으로 분류되었으며, 82%의 기업들은 투자계획을 수립 중이거나 부서별로 부분적인 AI 투자를 단행하는 ‘AI 후발 기업’으로 나타났다.

AI 도입이 성공적인 결과를 내기 위해서는 단순한 기술 구현을 넘어 장기적인 전략이 필수적이다. AI의 구현과 적용에 다양한 걸림돌이 있고 단기적인 목표와 근시안적인 수익성 창출에서 출발한 AI 투자는 그 효과를 발휘할 수 없기 때문이다. 이에, 이번 조사 결과를 바탕으로 기업들이 고려해야 할 AI 도입 방향을 제안하고자 한다.

첫째, 신뢰할 수 있는 AI(Trustworthy AI)를 구축해야 한다. IDC와 SAS의 설문조사 결과, AI 도입 시 거버넌스, 보안, 신뢰성 문제가 가장 중요한 요소로 나타났다. 신뢰할 수 있는 AI(Trustworthy AI)를 구현하기 위해서는 설명성을 갖춘 AI 플랫폼과 검증된 거버넌스 솔루션이 필요하다. 이를 통해 AI 모델을 효과적으로 관리하고 신뢰를 구축할 수 있다.

둘째, AI 인재 부족 문제를 해결해야 한다. AI 기술 수요의 급증으로 인해 AI 전문 인재 부족 문제가 심화되고 있다. 하지만 모든 기업이 AI 전문가를 채용하거나 교육할 수 있는 여력이 있는 것은 아니다. 로우코드/노코드 플랫폼 도입은 기존 직원들이 AI를 쉽게 활용할 수 있는 환경을 구축할 수 있다. 이를 통해 시민 데이터 사이언티스트를 양성하고 전사적인 AI 도입 속도를 높일 수 있다.

셋째, 검증된 AI 적용 사례를 참조하여 기업 환경에 최적화된 AI 접근방식을 채택해야 한다. 글로벌 사례를 분석하고 자사에 적합한 접근 방식을 찾는 것도 중요한 전략이다. AI 도입은 충분히 검증된 사례와 경험을 바탕으로 이루어져야 하며, 글로벌 기업의 성공 사례를 참조하여 산업별 최적화된 솔루션을 도입하는 것이 중요하다.

이 외 AI 도입 성공을 위해서는 데이터 거버넌스와 품질 관리도 필수적이다. 데이터의 클라우드 전환, 품질 관리, 접근성 개선, 통합, 보안 강화 등의 작업은 장기적으로 비용 절감과 ESG 기반 지속 가능성 확보 측면에서도 중요하다는 것을 기억해야 할 것이다.

AI는 단순한 기술 트렌드를 넘어 기업의 혁신과 경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 하지만 AI 도입이 성공적인 비즈니스 성과로 이어지기 위해서는 기술 그 자체를 넘어선 전략적 접근이 필수적이다. 이번 조사 결과에서 드러난 바와 같이, AI의 성공적인 도입과 활용은 단기적인 투자와 실행을 넘어 장기적인 관점에서의 전략적 투자, 조직문화의 변화, 그리고 데이터 거버넌스와 품질 관리를 포함한 전사적인 노력이 뒷받침될 때 가능하다. 기업들은 AI를 통해 단순히 기술적 도약을 이루는 것에 그치지 않고, 지속 가능한 혁신과 성장을 추구해야 할 것이다.

* 이기완 전무는 SAS코리아 커스터머 어드바이저리(Customer Advisory) 본부를 총괄하고 있다.
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