기업 AI, 실험 끝내고 ‘ROI 증명’ 단계로…데이터 거버넌스가 관건

최근 기업들이 인공지능(AI) 전략을 수립함에 있어 '가능성'에 대한 탐색을 넘어 '수익성'을 중시하는 경향이 뚜렷해지고 있습니다. 더 이상 기술 시연이나 혁신적인 아이디어만이 주요 화두가 아닌, 실제로 얼마만큼의 성과를 내고 있는지가 중요한 기준으로 자리잡고 있습니다. 이러한 변화는 기업의 AI 도입이 단순한 실험 단계에 그치지 않고, 실제 비즈니스 가치 창출로 이어져야 한다는 절실한 요구로부터 비롯된 것입니다.

미국의 데이터 분석 기업 클릭 테크놀로지스(Qlik Technologies)의 마이크 카폰 CEO는 최근 열린 ‘클릭 커넥트 2026’ 행사에서 AI의 역할에 대한 새로운 시각을 제시했습니다. 그는 AI가 더 이상 신기술이 아닌, 기업의 가치 창출을 위한 필수 요소가 되어야 한다고 강조했습니다. 특히, 최고재무책임자(CFO)들이 AI 도입에 따른 비용과 그로 인해 발생하는 가치를 면밀히 따져보기 시작했다는 점은 기업들이 AI의 실질적인 ROI(Return on Investment)를 중시하고 있다는 방증입니다.

이러한 변화의 핵심에는 데이터 거버넌스가 있습니다. 기업들이 AI 기술을 통해 얻을 수 있는 이점은 데이터의 품질과 관리 수준에 크게 좌우되기 때문입니다. 데이터 거버넌스가 제대로 이루어지지 않으면 AI 시스템이 잘못된 정보를 기반으로 결정을 내리거나, 비효율적인 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 기업들은 AI의 효과를 극대화하기 위해 신뢰할 수 있는 데이터 관리 체계를 구축하는 데 집중해야 합니다.

AI의 수익성을 증명하기 위한 노력은 단순히 기술적 접근만으로 해결되지 않습니다. 조직 내 다양한 부서 간의 협업과 투명한 커뮤니케이션이 필수적입니다. 데이터 분석팀, IT 부서, 경영진이 함께 참여하여 AI 프로젝트의 목표와 성과 지표를 명확히 설정하고, 이를 바탕으로 지속적으로 성과를 분석해야 합니다. 이러한 과정이 반복될수록 기업은 AI의 활용 가치를 더욱 확실히 증명할 수 있을 것입니다.

결국, AI 도입이 성공적으로 이루어지기 위해서는 단순한 기술적 우위가 아니라, 데이터 관리와 조직 내 협업을 통한 지속적인 가치 창출이 뒷받침되어야 합니다. 이러한 접근법이야말로 기업이 AI를 통해 실질적인 성과를 내고, 경쟁력을 강화하는 데 기여할 수 있는 길이 될 것입니다.