기술 트렌드
비기술 기업의 AI 투자, 'ROI 마라톤' 될 가능성 높다
글 · 정우석
최근 인공지능 기술의 발전 속도는 눈부십니다. LLM(대규모 언어 모델)의 상용화부터 GPU(그래픽 처리 장치) 시장의 폭발적인 성장까지, 기술 기업들은 이미 AI를 통해 새로운 가치를 창출하고 있습니다. 하지만 AI가 기술 섹터 외의 전통 산업, 즉 제조업, 헬스케어, 금융 등에서 어느 정도의 투자 수익률(ROI)을 가져올 수 있을지에 대한 현실적인 평가가 필요하다는 지적이 나오고 있습니다. 특히 Apollo.com/Wealth는 AI의 ROI가 비기술 섹터에서는 상당히 긴 '활주로'를 가질 수 있다고 분석했습니다.
이러한 관점은 기술 자체의 한계보다는, 전통 산업이 가진 고유한 특성에서 비롯됩니다. 우선, 비기술 기업들은 기술 기업만큼 데이터 인프라가 성숙하지 않은 경우가 많습니다. 데이터가 파편화되어 있거나 비정형 데이터 형태로 존재하며, 수십 년간 사용된 레거시 시스템과의 통합이 매우 복잡합니다. 이 데이터를 AI 학습에 적합한 형태로 정제하고 통합하는 과정에 막대한 시간과 비용이 소요됩니다.
둘째, AI 전문 인력의 부족 또한 큰 걸림돌입니다. AI 모델 개발자, 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어 등은 이미 기술 기업들이 선점하고 있으며, 전통 기업들은 이들을 유치하거나 기존 인력을 재교육하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 셋째, 특정 산업의 엄격한 규제와 높은 리스크 회피 성향도 AI 도입을 지연시키는 요인입니다. 헬스케어 분야의 환자 데이터 프라이버시, 금융 분야의 보안 및 컴플라이언스, 제조 분야의 안전 규제 등이 대표적인 사례입니다.
결과적으로 AI에 대한 초기 투자 비용은 천문학적일 수 있지만, 그에 상응하는 즉각적인 재무적 성과를 측정하기 어렵다는 문제가 발생합니다. 효율성 개선이나 의사결정 지원 같은 간접적인 이점은 있지만, 이를 직접적인 수익 증가로 연결하고 수치화하는 과정이 복잡합니다. 물론 일부 선도적인 비기술 기업들은 AI를 성공적으로 도입하고 있습니다. 이들은 대개 이미 상당한 디지털 전환을 이뤘거나, 특정 명확한 문제를 해결하기 위해 AI를 전략적으로 활용하는 경우입니다. 그러나 이러한 사례는 비기술 섹터 전체에 일반화하기 어렵다는 반론이 제기됩니다.
즉, 대부분의 전통 산업 기업들에게 AI 도입은 단순히 새로운 소프트웨어를 설치하는 것을 넘어, 비즈니스 프로세스 전반의 혁신과 조직 문화 변화를 수반하는 대규모 프로젝트입니다. 업계 전문가들은 AI의 장기적인 변혁 잠재력에는 동의하지만, 단기적인 환상에 빠져 무분별한 투자를 경계해야 한다고 입을 모읍니다. 비기술 섹터의 AI 도입이 긴 마라톤이 될 것이라는 전망은 다음과 같은 핵심 쟁점들을 시사합니다.
- 파편화된 데이터 및 레거시 시스템 통합 난제
- AI 전문성 격차와 인력 확보의 어려움
- 엄격한 산업별 규제 및 컴플라이언스 부담
- AI 투자 대비 실질적인 재무적 성과 측정의 모호성
인사이트
AI는 모든 산업에 혁신을 가져올 것이지만, 비기술 섹터에서는 데이터, 인력, 규제 문제로 인해 실질적인 투자 수익을 내기까지 훨씬 더 긴 시간이 소요될 수 있습니다. 이는 AI 도입을 마라톤으로 인식하고 장기적인 전략을 수립해야 함을 시사합니다.
자주 묻는 질문
- 비기술 기업은 AI 투자를 굳이 서두르지 않아도 괜찮을까요?
- 장기적으로 AI는 모든 산업의 경쟁력을 좌우할 핵심 기술이 될 것입니다. 당장 서두르기보다 신중한 전략이 필요하지만, AI 투자 자체를 미루는 것은 미래 경쟁력 상실로 이어질 수 있습니다.
- 어떤 비기술 기업이 AI ROI를 비교적 빨리 볼 수 있나요?
- 이미 디지털 전환이 상당 부분 이루어져 데이터 인프라가 잘 구축되어 있고, AI로 해결할 명확한 특정 비즈니스 문제를 정의한 기업들이 상대적으로 빠른 ROI를 기대할 수 있습니다.
- 초기 투자 비용이 부담스러운데, AI 도입을 시작할 현실적인 방법은 없을까요?
- 대규모 AI 프로젝트보다는 특정 부서나 워크플로우에 AI를 시범 도입하여 작은 성공 사례를 만들고, 이를 바탕으로 점진적으로 확장하는 전략이 현실적입니다. 클라우드 기반의 AI 서비스를 활용하는 것도 좋은 시작점이 될 수 있습니다.
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