.svg)
.svg)
'AI 챗봇을 만들었는데 아무도 안 써요.' 'PoC는 됐는데 실제로는 못 써요.' 위시켓 AIDP에 문의해오는 기업 담당자들에게서 반복적으로 듣는 말입니다. 기술이 문제가 아닙니다. AI 자체는 작동하는데, 조직 안에서 아무것도 바뀌지 않는 상황이 문제입니다.
BCG가 전 세계 C레벨 임원 약 1,400명을 대상으로 조사한 결과, 75%가 AI를 2025년 상위 3대 전략 우선순위로 꼽았습니다. 그런데 같은 조사에서 AI 이니셔티브로 실질적인 가치를 만들었다고 답한 기업은 25%에 불과했습니다. (출처: BCG, "Closing the AI Impact Gap", 2025) 나머지 75%는 PoC(개념 검증) 단계에서 멈추거나, 전사 적용 후에도 유의미한 ROI를 만들지 못하고 있습니다.
그렇다면 AI 도입으로 실제 ROI를 만드는 기업과 실패하는 기업 사이에는 어떤 차이가 있을까요? 실제 AI 도입 프로젝트를 운영하면서 관찰한 'ROI를 만드는 기업의 공통점 3가지'를 정리했습니다.
AI 도입으로 ROI를 만드는 첫 번째 조건은, AI를 '기술 도입'이 아니라 벨류체인에서 가장 ROI가 큰 지점을 개선하는 도구로 정의하는 것입니다. ROI를 만드는 기업은 'AI를 한번 써보자'가 아니라 '이 프로세스에서 검수 시간을 40% 줄이겠다'처럼 구체적인 KPI를 먼저 세웁니다. 그리고 그 지점에서만 AI를 시작합니다.
반대로 실패하는 기업은 '챗봇 하나 만들어보자'는 식으로 시작합니다. 벨류체인과 무관한 업무를 자동화하면, AI가 작동해도 회사의 성과 지표는 움직이지 않습니다. ROI는 기술의 수준이 아니라 어디에 먼저 적용했는가에서 갈립니다.
현장에서 AI 도입 영역을 선정할 때 제가 실제로 사용하는 기준이 있습니다. 아래 4가지를 모두 충족하는 업무가 AI 도입의 출발점이 되어야 합니다.
▶ AI 도입 영역 선정 체크리스트
위시켓을 통해 AI 도입을 진행한 한 제조사의 경우, AI 도입 전 품질 검수에 하루 8시간이 투입됐고 인력 피로도로 인한 불량률 증가가 반복되고 있었습니다. 이 회사는 'AI 검수 도입'이 아니라 '검수 시간 50% 단축, 불량 감지율 95% 이상'이라는 목표를 먼저 세웠습니다. 그 결과 AI 도입으로 원하는 결과를 달성할 수 있었습니다. 이처럼 목표가 구체적일수록 AI가 붙을 위치가 명확해지고, 결과도 측정 가능해집니다.
문제 정의가 벨류체인과 연결되지 않으면, 아무리 시스템이 잘 갖춰져 있어도 AI는 의미 없는 곳에 붙게 됩니다. 다음 조건은 그 시스템 자체의 준비 여부를 다룹니다.
AI 도입으로 ROI를 만드는 두 번째 조건은, AI를 붙이기 전에 '우리 시스템이 AI를 감당할 수 있는 상태인가'를 먼저 진단하는 것입니다. AI는 시스템·데이터·로직이라는 재료 위에서만 성능이 나옵니다. 이 토대가 부실하면 PoC는 통과해도 운영 전환 단계에서 반드시 막힙니다.
현장에서 ROI를 만든 기업의 시스템에는 공통점이 있습니다. ERP·CRM·내부 DB의 데이터 구조가 안정적이고 정규화되어 있으며, AI가 읽고 처리할 수 있는 형태로 설계되어 있습니다. 수작업 개입 없이 자동화 가능한 흐름을 갖추고 있죠. 이 토대가 부족하다면, 성공하는 기업은 AI 도입을 서두르지 않고 먼저 시스템을 정비합니다.
위시켓에서 실제 진행된 한 물류사 프로젝트의 경우, AI 기반 재고 예측 시스템 도입을 추진하다가 기존 재고 관리 DB가 비정규화 상태임을 확인했습니다. 그 후 AI 프로젝트를 6개월 보류한 뒤 데이터 구조부터 정비했습니다. 그 이후 AI를 적용해 재고 관리 효율을 30% 이상 높였습니다. 6개월의 보류가 지연이 아니라 ROI의 전제 조건이었던 셈입니다.
위시켓 AIDP가 AI 도입 전 데이터 구조를 먼저 점검하고, 시스템 구축부터 AI 연동까지 단계별로 진행하는 이유가 여기에 있습니다.
▶ 프로세스·시스템 상태 진단 체크리스트
AI 도입으로 ROI를 만드는 세 번째 조건은, PoC를 '작동하는 것을 보여주는 시연'이 아니라 '운영으로 갈 수 있는지 검증하는 단계'로 설계하는 것입니다. 이 관점의 차이가 PoC 이후의 결과를 완전히 바꿉니다.
PoC를 시연으로만 설계했을 때 실제로 반복되는 패턴이 있습니다. '데모에서는 잘 됐는데 실제 데이터를 넣으니 정확도가 뚝 떨어져요.', 'PoC는 100건으로 테스트했는데, 실제로는 하루 1만 건을 처리해야 해서 시스템이 다운됐어요.', '예산은 5천만 원인데, 실제 구축하려면 3억이 든다고 하네요.' 같은 패턴입니다. 이 문제들은 모두 PoC 단계에서 검증하지 않았기 때문에 발생합니다.
때문에 ROI를 만드는 기업은 PoC 단계에서 다음 4가지를 함께 검증합니다.
실제로 위시켓에 AI 도입 프로젝트를 의뢰한 금융사는, 고객 상담 자동화 AI 도입 시 PoC 단계에서 성능뿐 아니라 기존 CRM과의 연동 가능성, 월간 운영 비용, 상담사 재배치 계획까지 함께 검증했습니다. 그 결과 PoC 종료 즉시 메인 개발로 이동할 수 있었고, 현재는 전체 상담의 60% 이상을 AI가 처리하며 실질적인 비용 절감 효과를 내고 있습니다.
지금까지 살펴본 세 가지 조건은 순서가 있습니다. 문제 정의가 벨류체인과 연결되어 있어야 시스템 어디를 정비해야 할지 알 수 있고, 시스템 토대가 갖춰져야 PoC 검증이 의미를 가집니다. 이 순서를 지키는 기업이 PoC에서 멈추지 않고 실제 운영 단계까지 가는 25%에 들어갑니다.
다만 어느 단계부터 시작해야 하는지 판단하는 것 자체가 쉽지 않습니다. ERP 정비가 먼저인지, 데이터 구조 문제인지, 지금 당장 PoC 설계가 가능한 상태인지는 현황 진단 없이는 알기 어렵습니다. 잘못된 단계에서 시작하면 비용과 시간을 쓰고도 다시 처음으로 돌아오는 경우가 생깁니다.
AI 도입 전 어느 단계부터 시작해야 할지 확신이 없다면, 현황 진단부터 시작해 보는 것을 추천합니다. 특히 AIDP에서는 상황 점검부터 단계에 맞는 솔루션 제안까지 부담 없이 상담 받아볼 수 있습니다.
위시켓 AIDP 사업부 리더, 삼정KPMG·Deloitte·메가존클라우드를 거친 전략·AI 전환 전문가
.svg)
