작성자 InvestGlass에 의해 8 10월 2025에 작성됨.

AI가 실패하는 이유 성공적인 구현을 위한 주요 이유와 전략

인공지능은 산업을 재편할 것으로 기대되지만, 대부분의 기업은 여전히 성과를 거두기 위해 고군분투하고 있습니다. 기록적인 투자에도 불구하고 거의 모든 AI 프로젝트는 실질적인 영향력을 발휘하기 전에 중단됩니다. 왜 그렇게 많은 프로젝트가 실패하고, 소수의 성공 사례와 나머지를 구분하는 것은 무엇일까요? 이 글에서는 “세대 간 AI 격차'를 살펴보고 조직이 이를 극복하는 데 도움이 되는 전략을 공유합니다. 이 글에서 15가지 요점을 요약해 보겠습니다. MIT NANDA의 보고서.

1. 소개 소개: AI의 약속과 문제점

인공 지능 (AI)는 21세기의 가장 혁신적인 기술이라는 평가를 받고 있습니다. 머신러닝, 자연어 처리, 그리고 최근에는 제너레이티브 AI가 부상하면서 기업들은 이러한 도구를 서둘러 도입하고 있지만, 기업의 접근 방식에 따라 성공과 실패가 갈릴 수 있습니다. 그러나 AI 연구, 인프라, 파일럿에 수십억 달러를 쏟아 부었음에도 불구하고 대부분의 조직은 측정 가능한 수익을 얻지 못하고 있습니다.

최근의 실태 조사에 따르면, 광범위한 과대광고와 도입에도 불구하고 95%의 조직이 제너레이티브 AI 프로젝트에서 가치를 거의 또는 전혀 얻지 못했다고 보고했습니다. 이러한 격차는 기술 자체의 혁신 부족이 아니라 기술을 적용, 통합, 관리하는 방식에 기인합니다.

이 문서에서는 AI 프로젝트가 실패하는 이유, “세대 간 격차'가 비즈니스에 미치는 영향, 조직이 AI의 진정한 잠재력을 실현하는 데 도움이 될 수 있는 전략을 살펴봅니다.

2. AI 도입 규모

ChatGPT, Midjourney, Copilot과 같은 생성형 AI 도구는 이미 유명세를 타고 있습니다. 전 세계 수백만 명의 직원이 매일 이러한 도구를 실험하고 있습니다. 은행, 의료, 소매업 등의 분야에서 도입률이 높습니다. 하지만 도입과 혁신은 같은 의미는 아닙니다.

파일럿을 시작하기는 쉽지만, 이를 프로덕션에 사용할 수 있는 가치 창출 시스템으로 전환하는 것은 훨씬 더 어렵습니다. 많은 조직이 비즈니스 크리티컬 프로세스로 확장하지 못한 채 여러 AI 실험을 실행하는 파일럿 지옥에 갇혀 있습니다.

3. GenAI 분열 설명

“세대 간 AI 격차'는 AI 도입과 AI 혁신 사이의 간극을 의미합니다. 한쪽에는 AI를 반짝이는 실험으로 취급하여 핵심 워크플로우에 영향을 주지 못하는 단절된 파일럿을 운영하는 조직이 있습니다. 다른 한쪽에는 운영을 혁신하는 적응형 학습 가능 시스템을 성공적으로 통합한 소수의 기업(약 5%)이 있습니다.

이러한 격차는 기술에 대한 접근성의 문제가 아닙니다. 오늘날 모든 조직은 강력한 모델을 이용할 수 있습니다. 진정한 차별화 요소는 접근 방식과 통합입니다.

4. AI 프로젝트 실패의 일반적인 이유

대부분의 AI 프로젝트가 실패하는 이유는 무엇일까요? 몇 가지 반복되는 주제가 나타납니다:

명확한 목표의 부재: 많은 프로젝트가 정의된 비즈니스 목표 없이 시작됩니다.
비현실적인 기대: 기업들이 AI의 단기적 잠재력을 과대평가합니다.
데이터 품질 불량: 데이터 품질이 좋지 않으면 AI 모델이 편향되거나 잘못된 결과를 생성할 수 있으며, 편향되거나 불완전하거나 관련 없는 데이터 세트로 모델을 학습시킬 경우 프로젝트가 실패로 이어질 수 있습니다.
통합의 격차: 파일럿은 개별적으로 작동하지만 라이브 시스템으로 확장되지 않습니다.
문화적 저항: 직원들은 종종 교육이 부족하거나 AI 결과물을 불신합니다.

MIT와 McKinsey의 연구에 따르면 최대 80%의 AI 파일럿이 생산에 투입되지 않는다고 하는데, 이는 야망이 아닌 실행이 주요 병목 현상임을 강조합니다.

5. 데이터의 역할: 가비지 인, 가비지 아웃

AI는 사용하는 데이터만큼만 성능이 향상됩니다. 성공을 위해서는 고품질의 잘 관리된 데이터가 필수적이지만, 많은 조직이 이 요건을 과소평가하고 있습니다. 레이블이 제대로 지정되지 않은 데이터 세트, 누락된 값, 학습 샘플의 다양성 부족은 종종 AI 이니셔티브를 무력화시킵니다. 잘못된 데이터 관행은 실제 배포에서 AI 실패의 주요 원인입니다.

수집, 거버넌스, 정리, 라벨링 등 강력한 데이터 관리 관행은 선택 사항이 아닙니다. 이러한 관행이 없으면 AI 프로젝트는 잘못된 입력의 무게에 짓눌려 무너집니다.

6. 확장되지 않는 파일럿

AI 파일럿은 빠르게 시작할 수 있고 쉽게 보여줄 수 있다는 점에서 매력적입니다. 하지만 확장 전략이 없는 파일럿은 실패합니다. 많은 경영진이 엔터프라이즈 워크플로로 전환하지 않는 개념 증명 데모에 열광합니다.

핵심 질문은 다음과 같아야 합니다: “이 파일럿을 일상적인 운영, 시스템 및 KPI에 어떻게 통합할 수 있을까요?” 답이 불분명하다면 프로젝트는 이미 실패로 향하고 있는 것입니다. 파일럿을 프로덕션 시스템으로 성공적으로 확장하려면 효과적인 프로젝트 관리가 필수적입니다.

7. 잘못된 사용 사례

AI 이니셔티브는 종종 시급한 문제를 해결하는 대신 과대 광고를 쫓는 경우가 많습니다. 예를 들어, 생성형 AI 예산 중 501조 3,000억 달러가 영업 및 마케팅 프로젝트가 눈에 보이는 결과물을 만들어내기 때문입니다. 하지만 연구에 따르면 백오피스 자동화가 더 나은 ROI를 제공하는 경우가 많습니다.

성공적인 프로젝트는 자동화, 예측 또는 인사이트를 통해 효율성이나 고객 경험을 획기적으로 개선할 수 있는 프로세스, 즉 실제 문제점에서 시작됩니다. 실제 사용 사례를 파악하면 가장 효과적인 솔루션을 선택할 수 있으며, 선택한 접근 방식이 근본적인 비즈니스 문제를 진정으로 해결할 수 있습니다.

8. 인간-AI 협업: 대체가 아닌 파트너십

일반적인 우려와 달리 AI는 인간을 전면적으로 대체하는 것이 아닙니다. 대신, 가장 성공적인 프로젝트는 AI가 인간의 의사 결정을 대체하는 것이 아니라 보강하는 휴먼 인 더 루프 시스템을 설계합니다.

예를 들어, AI는 고객 문의를 분류하여 간단한 문의는 자동화를 위해 플래그를 지정하고 복잡한 문제는 인간 상담원에게 에스컬레이션할 수 있습니다. 이러한 하이브리드 모델은 신뢰를 구축하고, 위험을 완화하며, AI나 사람이 단독으로 처리하는 것보다 더 나은 결과를 달성할 수 있습니다. 이러한 시스템이 효과적으로 운영되고 최적의 결과를 제공하기 위해서는 인간과 AI의 협업을 관리하고 감독할 수 있는 숙련된 팀을 구축하는 것이 필수적입니다.

9. 그림자 AI 경제

한 가지 눈에 띄는 트렌드는 생산성 향상을 위해 비공식적으로 생성 도구를 사용하는 섀도우 AI 직원의 증가입니다. 보고서 작성, 회의 요약, 스프레드시트 자동화 등 이러한 개인적 AI 해킹은 공식적인 이니셔티브보다 더 나은 ROI를 제공하는 경우가 많습니다. 이러한 비공식적인 성공의 원동력은 업무에 적합한 도구를 선택하는 것인 경우가 많습니다.

미래 지향적인 조직은 섀도 AI를 무시하거나 처벌하는 대신 이를 연구하고 학습합니다. 비공식적인 사용 패턴은 공식 전략에 정보를 제공하여 리더가 AI가 진정으로 가치를 창출하는 분야를 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

10. AI 시스템에서 적응성의 중요성

일반적이고 정적인 모델은 금방 한계에 도달합니다. 피드백과 컨텍스트에 적응하는 학습 가능한 시스템이 미래입니다. 적응력이 없는 AI는 데모에서는 유용하지만 복잡하고 변화하는 워크플로에서는 쓸모없어집니다.

세대 간 격차를 넘어선 스타트업은 좁지만 적응력이 뛰어난 시스템을 구축하는 경향이 있습니다. 이들은 광범위한 범용 기능보다 특정 산업이나 프로세스에 대한 깊은 지식과 같은 도메인 유창성을 우선시합니다. 이러한 적응형 시스템은 실시간 피드백과 사람의 감독을 통해 지속적으로 모니터링, 버전 관리 및 개선되는 역동적인 운영 개체로, 지속적인 비즈니스 영향과 엔터프라이즈 워크플로로의 원활한 통합을 보장하는 살아있는 제품처럼 취급됩니다.

11. AI 모델 및 솔루션 이해

성공적인 AI 이니셔티브와 총체적인 실패를 구분하는 중요한 요소는 무엇일까요? 바로 AI 모델과 솔루션에 대한 깊고 실용적인 이해입니다. 인공지능을 서둘러 도입하다 보면 효과적인 인공지능 프로젝트를 추진하는 데 필요한 복잡성을 간과하게 됩니다. 이러한 간과가 AI 프로젝트 실패의 주요 원인이며, 고품질 데이터, 강력한 학습 데이터, 머신러닝 모델의 미묘한 차이의 중요성을 과소평가하고 있는 것입니다.

오늘날의 비즈니스 세계에서 AI 파일럿은 측정 가능한 수익을 제공하지 못합니다. 이러한 “세대 간 AI 격차'는 최신 AI 도구나 최신 소프트웨어 업데이트에 대한 접근성뿐만 아니라 AI 시스템의 작동 방식, 한계, 실제 비즈니스 요구 사항에 맞게 조정하는 방법을 제대로 이해하고 있는지에 관한 문제이기도 합니다. 과대 광고로 인해 기대치가 부풀어 오르면 데모에서는 인상적이지만 실제 운영에서는 부족한 AI 기능에 투자하게 되고, 특히 엣지 케이스와 통합 문제를 무시하게 됩니다.

데이터 과학과 데이터 과학자의 전문성은 모든 AI 프로젝트의 성공에 있어 핵심입니다. 이러한 전문가는 양질의 데이터로 AI 모델을 학습시키고, 엄격한 테스트를 거치며, 피드백을 유지하고 새로운 시나리오에 적응할 수 있도록 설계합니다. 이러한 기반이 없으면 가장 진보된 AI 기술이라도 신뢰할 수 없는 결과를 도출하여 측정 가능한 수익과 투자 낭비를 초래할 수 있습니다.

MIT 연구와 AI 사고 데이터베이스와 같은 리소스는 반복되는 주제, 즉 기본 모델에 대한 이해 부족, 불충분한 테스트, 실제 문제 해결에 대한 집중 부족으로 인해 AI 프로젝트가 실패하는 경우가 가장 많다는 점을 강조합니다. 미드 마켓 기업과 대기업 모두에게 분명한 교훈은 성공은 단순히 AI 도구를 배포하는 것 이상의 것에 달려 있다는 것입니다. 이러한 도구가 어떻게 작동하는지, 기존 시스템과 어떻게 통합되는지, 어떻게 조정하여 실질적인 가치를 제공할 수 있는지 이해하는 데 전념해야 합니다.

이러한 이해를 우선시하는 조직은 AI 이니셔티브의 복잡성을 더 잘 헤쳐나갈 수 있습니다. 통합 문제를 해결하고, 엣지 케이스를 계획하고, 비즈니스 요구사항 변화에 따라 AI 모델을 발전시키는 것이 중요하다는 것을 잘 알고 있습니다. 이러한 접근 방식은 AI 프로젝트 실패의 위험을 줄일 뿐만 아니라 투자 수익을 극대화하여 AI를 비용 중심에서 진정한 비즈니스 성장의 원동력으로 전환합니다.

AI 이니셔티브에 수백만 달러를 투자하고 성공과 실패의 경계가 극명하게 갈리는 환경에서는 AI 모델과 솔루션을 이해하고 제어할 수 있는 능력이 무엇보다 중요합니다. 단순히 과대 광고나 최신 기술에 의존하기보다는 이러한 이해에 집중하는 팀과 리더가 대규모로 성공하고 측정 가능한 수익을 제공하며 실제 비즈니스 문제를 해결하는 프로젝트를 제공할 가능성이 훨씬 더 높습니다.

마지막으로, 과거의 실수로부터 배우는 것은 필수적입니다. AI 인시던트 데이터베이스는 AI 프로젝트가 실패하는 부분과 그 이유에 대한 귀중한 인사이트를 제공하여 엄격한 연구, 집중, 지속적인 교육의 필요성을 강화합니다. 모든 AI 이니셔티브에서 이해를 초석으로 삼으면 세대 간 AI 격차를 해소하고 인공지능에 대한 투자가 지속적이고 혁신적인 가치를 제공할 수 있습니다.

11. 성공적인 빌더의 교훈

오늘날 성공하는 AI 기업들은 공통된 패턴을 따릅니다:

시간이 지남에 따라 개선되는 적응형 시스템을 구축합니다.
광범위한 기능 세트보다는 특정 고부가가치 사용 사례에 중점을 둡니다.
워크플로 통합을 우선시하여 일상적인 비즈니스 프로세스에 AI를 도입합니다.

이는 직원들이 실제 사용하는 도구에 포함시키지 않고 화려한 데모를 만드는 회사와는 대조적입니다.

12. 성공적인 구매자로부터의 교훈

구매자 측면에서 가장 효과적인 조직은 AI 조달을 기존의 서비스형 소프트웨어(SaaS)가 아닌 비즈니스 프로세스 아웃소싱(BPO)과 비슷하게 취급합니다. 그들은 요구합니다:

워크플로에 맞춘 사용자 지정.
단순한 기능이 아닌 결과 기반의 결과.
공급업체와의 파트너십을 통해 솔루션을 공동 개발합니다.

이러한 사고방식은 AI를 “설치하는 제품'에서 함께 발전하는 파트너십으로 전환합니다.

13. 넥스트 프론티어: 에이전트 웹

앞으로 AI는 사람의 지속적인 개입 없이 자율적인 시스템으로 구성된 네트워크인 에이전트 웹을 향해 나아가고 있습니다. 이러한 변화는 이미 일부 산업에서 일어나고 있으며, 자율 시스템이 워크플로우에 통합되어 업무 구성 방식을 변화시키고 있습니다. MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 및 A2A(에이전트 간 프로토콜)와 같은 새로운 프로토콜이 그 길을 열어가고 있습니다.

이러한 미래에는 시스템이 단순히 텍스트나 이미지를 생성하는 데 그치지 않고 기억하고 계획하고 행동하며 최소한의 감독만으로 워크플로우 전반에 걸쳐 적응하게 될 것입니다. 지금 이러한 변화에 대비하는 기업이 미래의 가치를 포착할 수 있는 가장 유리한 위치에 서게 될 것입니다.

14. 세대 간 격차를 해소하기 위한 전략

조직은 파일럿 도입과 의미 있는 변화 사이의 간극을 어떻게 메울 수 있을까요? 주요 전략은 다음과 같습니다:

명확한 목표를 정의하세요: 모든 AI 이니셔티브를 측정 가능한 비즈니스 성과와 연결하세요.
데이터에 투자하세요: 거버넌스, 다양성, 관련성에 우선순위를 두세요.
ROI가 높은 사용 사례에 집중하세요: 과대 광고만 따라가지 말고 중요한 부분만 자동화하세요.
인간과 AI의 협업을 지원하세요: 감독과 신뢰를 위해 사람들에게 지속적으로 정보를 제공하세요.
섀도 AI로부터 배우기: 비공식적인 채택 패턴을 연구하여 공식적인 전략을 수립하세요.
전략적으로 파트너 관계를 맺으세요: AI 공급업체를 단순한 공급업체가 아닌 협력업체로 대하세요.
적응력이 뛰어난 시스템을 선택하세요: 사용에 따라 진화하는 학습 가능 도구에 우선순위를 두세요.

이러한 전략이 없다면 조직은 AI 투자에 대한 수익을 전혀 얻지 못할 위험이 있습니다.

15. 결론 실패에서 혁신으로

오늘날 AI의 이야기는 잠재력과 실제의 대결입니다. 수십억 달러가 투자되고 있지만, 의미 있는 수익을 창출하는 프로젝트는 극히 일부에 불과합니다. GenAI 격차는 기술만이 문제가 아니라 접근 방식, 통합, 실행이 문제라는 것을 보여줍니다.

실패로부터 배우고, 적응력을 수용하고, 통합을 우선시함으로써 조직은 AI를 비용 중심에서 성장 동력으로 전환할 수 있습니다. 미래는 파일럿이 아니라 학습하고 협업하며 업무 수행 방식을 혁신하는 시스템에 있습니다.