AI는 이제 실험의 단계를 지나 실질적인 가치 창출의 영역으로 들어섰다. 특히 생성형 AI의 확산으로 PoC(개념 증명)를 도입한 기업들이 빠르게 늘었지만, 정작 그 이후로 이어지는 내재화나 ROI 실현에 어려움을 겪는 경우가 많다.
McKinsey와 Stanford의 조사에 따르면 기업의 약 78%는 AI를 도입했지만 생산성이나 비용 절감 측면에서 실질적인 효과는 10% 내외에 머무른다고 한다. 또한 많은 기업들이 여전히 AI 도입의 초기 단계에 머물러 있으며, 내부적으로도 “PoC는 성공한 것 같은데 왜 본격 도입을 못 하지?”라는 질문이 반복되고 있다.
1. PoC는 왜 반복될까? — 기술 아닌 구조의 문제
AI 도입이 PoC 단계에서 멈추는 가장 큰 이유는 기술 자체보다 이를 둘러싼 구조와 맥락에 있다.
첫째, 실무와 연결되지 않은 실험이 많다.
실제로 97%의 생성형 AI 프로젝트는 비즈니스 가치 측면에서 성공적이지 못했으며, 74%의 기업이 여전히 PoC에 머물러 있다는 보고가 있다. 이는 기술의 성공 여부와 무관하게 실제 사용자의 워크플로에 녹아들지 못한 결과다.
둘째, 명확한 KPI가 부재하다.
"무엇을 해결하려는가?"에 대한 목표 없이 도입된 PoC는 평가나 확장에 필요한 기준이 부족하다. CIO들이 실패하는 주요 원인 중 하나는 바로 성공 지표가 없기 때문이다.
셋째, 인프라와 운영 역량이 부족하다.
데이터를 준비하고 AI를 운영하기 위한 체계가 없는 조직은 기술은 도입했지만 실제 구현은 되지 않는 상황에 직면한다.
2. ROI로 이어지는 AI의 조건: 3 가지 필터
ROI를 만들어내는 AI 프로젝트들은 단순히 모델을 잘 훈련시키는 데서 끝나지 않는다. 이들은 대부분 PoC를 넘어서기 위한 일정한 전략적 요건을 공유한다. 다시 말해, 어떤 AI가 ROI를 내는지 보다 어떤 조건에서 ROI가 만들어지는지를 살펴봐야 할 때다.
이 장에서는 실제 내재화에 성공한 사례들의 공통 패턴을 3가지로 정리해본다.
2-1. Data-in-Context
AI는 결국 데이터를 기반으로 작동하는 시스템이다. 하지만 대부분의 LLM 기반 프로젝트는 웹에 기반한 사전 학습 모델 위에 단순히 사용자 질문만 던지는 방식인데, 이는 충분하지 않다. 기업 고유의 업무 문맥, 정책, 문서 구조를 AI가 이해하지 못하면 엉뚱한 답변이 나오기 마련이다.
이를 해결하기 위한 전략으로 RAG가 부상하고 있다. 이 방식은 사내 데이터를 실시간으로 검색하고 이를 AI의 응답 생성에 반영함으로써 정합성과 신뢰도를 동시에 확보할 수 있게 한다.
예컨대 Shorenstein Properties는 사내 파일 태깅 시스템에 RAG를 도입하여 수작업 분류 시간을 대폭 절감했고, 문서 활용도 또한 높아졌다. 이는 단순 효율화가 아니라 ‘AI가 업무에 들어온 방식’을 잘 보여주는 대표적인 사례다.
2-2. Stakeholder Fit
AI 기술의 성패는 기술 자체보다 누가 어떤 맥락에서 어떻게 활용하는지에 달려 있다. 고객센터에서는 응답 맥락 이해, 말투 조절, 시스템 연동 등이 중요하고, 개발팀은 프롬프트 설계나 코드 리뷰 자동화가 더 큰 가치를 만든다. 즉, 사용자의 직무와 환경을 제대로 반영해야만 실제 운영 전환 시 이탈이 발생하지 않는다.
ROI를 측정하려면 구조적 준비가 필요하다. 특히 KPI를 설계하고 도입 효과를 비교하기 위해서는 사전에 확보된 기준 데이터가 필수이다. 다음은 많은 기업들이 AI 프로젝트에서 공통적으로 준비해야 할 핵심 항목이다:
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현업 기준 작업량
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AI 투입 전 기준이 되는 작업 시간, 처리량 등의 정량 데이터. 효과 가시화를 위한 기준선 역할
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오류 및 재작업률
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자동화에 따른 품질 개선과 인건비 절감을 측정하기 위한 지표
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응답/처리 시간
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고객 응대, 내부 승인, 문의 처리 등 반복 업무에서 시간 절감 효과 계량화
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사용자 행동 로그
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사용 빈도, 세션 길이, 재방문율 등을 통한 정성적 성과 분석 및 A/B
테스트 기반 데이터 |
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비용 구조 항목
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인건비, 토큰 요금, API 호출 수, GPU 사용량, 클라우드 인프라 등 운영
비용 변화 추적용 |
핵심은 기술 중심의 재설계라고 할 수 있다. 단순히 기존 시스템에 AI를 얹는 방식은 기술적 복잡성과 수정 비용이 높아지기 쉽기 때문이다. 이에 대해 Gartner는 명확한 가치와 ROI가 입증된 경우에만 AI 에이전트 도입을 권장하며, 가능하다면 AI 중심으로 워크플로를 처음부터 설계하는 방식이 더 현실적이라고 분석했다.
도입 초기에는 반복 업무 자동화, 문서 요약, 정보 검색 보조 등 실질적인 부담을 줄여주는 용도에서 시작하고, 이후 점진적으로 비용 절감, 품질 향상, 속도 개선, 운영 확장 등의 비즈니스 가치 창출로 이어지는 구조를 만드는 것이 바람직하다.
2-3. 지속 가능성
마지막으로 AI는 단발성 프로젝트가 아니라 지속 가능한 운영체계 안에서 동작해야 한다. 특히 LLM 기반 시스템은 운영에 들어가는 토큰 비용, 클라우드 요금, GPU 리소스 사용량 등의 변동성이 크기 때문에, 초기 PoC 단계에서부터 장기적인 비용 구조를 예측해야 한다. 또한 프롬프트 관리, 업데이트 주기, 버전 롤백 전략 등 LLMOps 관점의 운영체계도 필요하다.
Guidehouse는 엔터프라이즈 AI 내재화의 핵심 요소로 “ROI 중심 확장 전략”을 제시하며, 지속 가능한 운영이 가능한 프레임워크와 정책 수립을 강조한다. 단기 기술 도입이 아닌 장기적 체계를 설계하는 것이 성과의 핵심이라는 것이다.
3. PoC 이후 남겨야 할 것들
3-1. 재사용 가능한 패턴
PoC에서 얻은 코드, 프롬프트, 파이프라인 등을 재사용 가능한 자산으로 전환해야 한다. 단발성 실험이 아닌 반복 가능한 구조로 전환하기 위함이다.
PoC 단계에서 생성된 코드, 프롬프트, 데이터 파이프라인은 일회성 테스트 결과물이 아니라 표준화된 재사용 가능 구성요소로 전환되어야 한다. 이는 새로운 유즈케이스 확장 시 기초 작업을 반복하지 않고도 적용할 수 있는 ‘운영 레벨의 템플릿’이 된다. 특히 프롬프트 구성, 문서 전처리 방식, 인프라 배치 패턴 등은 도메인별 베스트 프랙티스로 정제하여 내재화하는 것이 중요하다.
3-2. KPI 기반 평가
PoC의 진정한 평가는 “잘 돌아가는가?”가 아니라 “성과를 만들었는가?”로 이뤄져야 한다. 기술 성능 중심의 PoC는 내부 개발팀에겐 의미가 있을 수 있지만, 경영진이나 실사용자에게는 아무런 설득력이 없다.
상담 응답 시간 단축, 처리 건수 증가, 작업 절감률, 비용 절감 효과 등 실제 경제적 수치로 환산 가능한 지표가 필요하다. McKinsey는 특히 AI 프로젝트의 ROI 측정에 있어 “작업 단위 효과”를 기준으로 삼을 것을 권장한다.
ROI를 만들어내는 AI 프로젝트들은 단순히 모델을 잘 훈련시키는 데서 끝나지 않는다. 이들은 대부분 PoC를 넘어서기 위한 일정한 전략적 요건을 공유한다. 다시 말해, 어떤 AI가 ROI를 내는지 보다 어떤 조건에서 ROI가 만들어지는지를 살펴봐야 할 때다.
이 장에서는 실제 내재화에 성공한 사례들의 공통 패턴을 3가지로 정리해본다.
3-3. 전략 전환을 위한 실무 체크포인트
PoC 이후 운영으로 전환되는 과정은 단순 기술 이전이 아니라 전략적 전환의 영역이다. 이 과정에서 반드시 짚어야 할 실무 질문과 액션 항목들을 정리하면 다음과 같습니다:
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수행 단계
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조직 내 질문
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핵심 액션
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PoC → 프로덕션
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“실제 환경에서 사용해 봤는가?”
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유저 규모, 실데이터, 운영 절차 반영
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KPI 설계
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“이 지표가 성과와 연결되는가?”
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기술 + 업무 KPI 설정
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모니터링
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“얼마나 쓰이고 있나?”
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로그 기반 모니터링·대시보드 구성
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성과 보고
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“얼마나 ROI가 났는가?”
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정량 수치 변환 후 임원 리포트
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4. PoC → 내재화로 성공한 실제 사례
Shorenstein Properties의 RAG 기반 문서 자동화 사례
미국 부동산 투자 기업인 Shorenstein Properties는 방대한 사내 문서 자산에 대한 수작업 분류 및 검색의 비효율성 문제를 겪고 있었고, 파일 태깅 및 분류 자동화를 위해 RAG를 적용한 AI 시스템을 PoC 형태로 도입했다.
문제 인식
- 10,000건 이상의 PDF/계약서/보고서를 분류하고 검색하는 데 주당 40시간 이상 소요 • 수작업 분류 오류 및 문서 중복 저장 등으로 생산성 저하
- 수작업 분류 오류 및 문서 중복 저장 등으로 생산성 저하
PoC 구성
- 벡터화된 문서 임베딩 + RAG 기반 LLM 검색
- 사내 네트워크 내 비정형 문서 1,500건 대상 시범 적용
- 유사 문서 추천, 자동 키워드 태깅, 임직원용 검색 UI 제공
성과 지표
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항목
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PoC 이전
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PoC 이후
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|---|---|---|
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문서 분류 시간
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2~3일 소요
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3시간 이내
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검색 응답 정확도
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약 70%
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92% 이상
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사용자 만족도
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내부 설문 미흡
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만족 응답률 85%
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내재화 포인트
- 워크플로우 상에서 기존 SharePoint와 연동 → 실제 사용 환경에 통합
- 프롬프트 템플릿과 검색 필터 구조를 사내 표준으로 문서화
- 초기 성과 측정 결과를 타 부서 사례로 전파
이 사례는 단순한 기술 적용이 아닌 실무 중심 문제 해결과 반복 가능한 구조 설계를 함께 달성한 대표적인 사례다. AI 도입에서 중요한 두 가지 요건—성과의 수치화와 운영 내재화—를 모두 충족했고, 기술이 아닌 업무 구조의 전환을 중심에 둔 접근이 실질적인 ROI를 만들어냈다.
결론: 기술은 빌릴 수 있지만, 체계는 빌릴 수 없다
많은 기업들이 이미 수차례 AI PoC를 진행했지만, 여전히 같은 질문을 반복한다. “이걸 진짜로 써도 되는 걸까?”, “ROI가 나오는 구조일까?”라는 고민은 단순히 기술의 성능 때문이 아니다. 실은 조직 내부에 AI를 담을 ‘그릇’이 없기 때문이다.
PoC가 성공적으로 끝났음에도 내재화에 실패하는 기업들의 공통점은 하나였다. 기술은 도입했지만, 이를 조직에 녹여낼 구조와 체계를 준비하지 못했다. 예산은 확보했지만 인프라는 따로 놀고, 현업은 사용법을 몰라 외면하는 구조. 이는 AI가 아닌 ‘조직 설계’의 실패다.
이제 AI는 더 이상 ‘기술적 흥미’나 ‘파일럿 테스트’로 존재할 수 없다. 기술 선택보다 중요한 건, 조직이 이 기술을 어떻게 담고 굴릴 수 있는지를 구조화하는 것이다. 20년차 개발자든, 실무 전략을 맡고 있는 리더든, 이제는 ‘실험’이 아닌 ‘설계’로 AI를 대해야 한다.
