AI 투자 ‘도입’에서 ‘성과’로… 기업들 ROI·데이터 거버넌스 점검 본격화

최근 인공지능(AI) 기술이 기업의 전략적 투자에서 단순한 도입을 넘어 실질적인 성과를 창출하는 단계로 진입하고 있다는 분석이 나오고 있습니다. 이제 기업들은 AI 기술의 도입 여부보다 투자로 인한 실제 수익성과 운영의 통제 체계, 즉 ROI(투자 수익률)와 데이터 거버넌스를 더욱 중요하게 여기고 있습니다. 이러한 변화는 AI 기술이 더 이상 단순한 신기술로 여겨지지 않고, 실질적인 비즈니스 가치 창출의 중요한 요소로 자리 잡았다는 것을 의미합니다.

미국의 데이터 및 분석 기업인 퀵 테크놀로지스가 최근 발표한 ‘에이전틱 AI 스터디’에 따르면, 조사에 참여한 기업 중 97%가 AI 예산을 확보하고 있으나, 완전한 배치가 이루어진 기업은 18%에 불과하다고 합니다. 이는 많은 기업들이 AI 기술을 도입하기 위한 준비는 하고 있지만, 실질적으로 활용하기에는 여러 가지 어려움이 존재함을 보여줍니다. 특히, 명확한 투자수익률 프레임워크를 갖춘 기업은 19%에 불과해, AI 투자에 대한 효과적인 평가 체계의 필요성이 강조되고 있습니다.

AI의 확산을 저해하는 주요 요인으로는 데이터 품질, 접근성, 그리고 거버넌스가 지적되고 있습니다. 많은 기업들이 AI를 활용하기 위해서는 먼저 데이터가 신뢰할 수 있고, 쉽게 접근할 수 있는 환경을 조성해야 한다는 점에서 출발해야 합니다. 퀵의 CEO인 마이크 캐폰은 이러한 문제를 해결하지 않으면 AI의 잠재력을 최대한 활용하기 어렵다고 경고했습니다. 데이터 품질과 거버넌스가 확보되지 않은 상태에서 AI를 도입하는 것은 오히려 혼란을 초래할 수 있습니다.

AI 기술의 도입이 고비용에 이르렀던 과거와 달리, 현재 기업들은 보다 전략적으로 접근하고 있습니다. AI에 대한 투자는 단순히 기술적인 혁신을 넘어 비즈니스 운영의 효율성을 높이고, 고객 경험을 개선하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 이 과정에서 각 기업은 ROI를 명확하게 측정하고, 데이터 거버넌스를 강화하는 방향으로 나아가야 합니다.

이러한 흐름 속에서 기업들은 AI 기술을 통한 성과를 지속적으로 모니터링하고, 필요한 조정을 하며 발전해 나가야 할 것입니다. AI의 성공적인 도입과 활용은 결국 기업의 경쟁력을 좌우하는 중요한 요소로 자리 잡을 것이며, 이를 위해서는 지속적인 투자와 관리가 필수적입니다.