전 세계 IT 지출의 절반 이상(54%)이 AI 인프라에 투입되는 'AI 올인'이 벌어지고 있습니다. 하지만 쏟아붓는 돈만큼 성과도 따라오고 있을까요?

가트너의 최신 조사에 따르면, AI 프로젝트가 기대한 ROI를 완벽히 달성한 경우는 단 28%에 불과하며, 20%는 아예 실패하는 것으로 나타났습니다.

막대한 자본을 투입함에도 불구하고 왜 많은 프로젝트가 현장에서 멈춰 설까요?

🚀 '성공'보다 '정체'가 많은 3가지 이유

• 과도한 기대와 실현 불가능한 스코프: 실패를 경험한 기업의 상당수는 AI가 도입 즉시 복잡한 업무를 자동화하고 비용을 획기적으로 줄여줄 것이라 기대했습니다. 특히 '에이전트 주도 워크플로우'처럼 난도가 높은 영역에 성급하게 도전했다가, 기술적 한계에 부딪혀 실패한 경우가 많았습니다.

• 준비되지 않은 데이터와 전문 인력의 부재: 응답자의 38%는 '낮은 데이터 품질'과 '가용 데이터 부족'을 직접적인 실패 원인으로 꼽았습니다. 또한, AI 모델을 운영 현장에 맞게 최적화할 수 있는 기술적 숙련도 차이가 프로젝트의 발목을 잡았습니다.

• 현장 시스템과의 분리: 가장 큰 패착은 AI를 기존 업무 흐름과 별개인 '사이드 프로젝트'처럼 운영했다는 점입니다. 현장 직원들이 매일 사용하는 시스템에 녹아들지 못한 AI는 결국 활용도가 떨어져 투자가 중단됩니다.

🎯 성공한 28%의 '3가지 필살기'

반면, 확실한 성과를 내는 상위 기업들은 '기술의 화려함'보다 '실행의 정교함'에 집중했습니다.

• 기존 시스템 속으로: 성공 사례의 33%는 AI를 기업이 이미 사용하고 있는 도구 안에 직접 통합하여 사용자 채택률을 높였습니다.

• C-Level의 강력한 지원: 단순 예산 집행을 넘어 부서 간 장벽을 허물고 우선순위를 조정하는 경영진의 참여가 결정적이었습니다. 

• 검증된 영역부터 공략: ITSM(IT 서비스 관리)이나 클라우드 운영처럼 이미 시장에서 가치가 증명된 영역부터 AI를 적용해 '작은 성공'을 빠르게 확보했습니다.

가트너의 보고서는 AI 솔루션을 개발하는 혁신 기업들도 유념해야 합니다. 우리 솔루션이 고객사의 기존 워크플로우를 헤치지 않으면서 어떻게 실질적인 투자효과를  증명할 수 있을지, '현장 통합성'을 입증하는 것이 비즈니스의 열쇠가 될 것입니다.