AI는 비즈니스에 어떠한 성과를 가져올까요?

기업의 AI 전환은 비용 절감부터 서비스 혁신까지 다양한 비즈니스 이점을 창출합니다. 우선 효율성과 생산성 개선이 기업의 AI 도입에 따른 가장 큰 성과로 꼽혔으며(전체 응답의 66%), 이 외에도 다음과 같은 주요 성과가 나타났습니다.

✅ 의사결정 및 데이터 기반 인사이트 강화(53%)
✅ 비용 절감(40%)고객 관계 강화(38%)
✅ 제품/서비스 개선 및 혁신 강화(38%)
✅ 매출 증대(20%)

다만 매출 증대 효과는 아직 크지 않은 것으로 나타났습니다. AI 이니셔티브를 통해 향후 매출 성장을 기대하는 기업은 74%에 달한 반면, 실제로 성과를 달성한 기업은 20%에 불과합니다. 이는 역으로 AI가 효율성과 생산성을 향상시키는 데 그치지 않고 더욱 광범위한 이점을 제공하는 시대가 곧 도래할 것임을 시사합니다. 기업의 AI 이니셔티브 성공은 단순히 효율성 개선과 매출 증대만을 뜻하는 것이 아니며, 시장에서 전략적 차별화와 지속적 경쟁 우위를 확보하는 것입니다.

AI가 기업 운영을 어떻게 개선하고 있을까요?

설문에 참여한 기업 중 34%는 이미 AI를 활용해 제품 프로세스와 사업 모델을 근본적으로 전환하기 시작했습니다. 또 30%는 AI를 중심으로 핵심 프로세스를 재설계하고 있습니다. 나머지 37%는 기존 프로세스를 거의 변경하지 않고 표면적인 수준에서 AI를 사용하고 있습니다. 세 그룹 모두 생산성과 효율성 개선 효과를 거두고 있으나, 기존 체계를 최적화하는 수준을 넘어 비즈니스 자체를 재구상하는 기업은 첫 번째 그룹뿐입니다.

또 AI 기술 유형별로 기대하는 효과가 상이하게 나타났습니다.

1️⃣ 생성형 AI
검색 및 지식 관리, 버추얼 어시스턴트(가상 비서)/챗봇, 콘텐츠 생성 등 분야에서 가장 유용할 것으로 나타났습니다.

2️⃣에이전틱 AI
고객 지원 분야에서 가장 유용할 것으로 기대되며, 이 외 공급망 관리와 연구개발(R&D), 지식 관리, 사이버보안 등에서도 강력한 잠재력이 기대되고 있습니다. 심층 인터뷰 결과, 다음과 같이 다양한 산업 부문에서 자율 AI 에이전트가 활발히 활용되고 있는 것으로 나타났습니다.

🏦금융서비스 기업: 화상회의에서 논의된 후속 조치를 자동으로 정리하고, 참석자에게 다음 단계 실행을 상기시키는 커뮤니케이션 내용을 작성하며, 이행 여부를 추적하는 에이전트형 워크플로를 구축

🛫 항공사: AI 에이전트가 항공권 재예약이나 수하물 재경로 지정 등 빈번한 고객 요청을 처리해, 상담 인력이 보다 복잡한 문제 해결에 집중할 수 있도록 지원

🏭 제조기업: 신제품 개발 과정에 AI 에이전트를 활용해 비용과 출시 기간 등 상충 목표 간 최적의 균형을 도출

🏛️공공 기관: 인간과 협업하는 형태로 에이전트를 도입해 인력 부족을 보완

3️⃣ 피지컬 AI
AI 및 머신러닝, 센서, 제어 기술, 로보틱스의 결합체라 할 수 있습니다. 현재 전체 기업의 58%가 피지컬 AI를 제한적 수준 이상 활용하고 있으며, 향후 2년 내에는 피지컬 AI를 어떤 형태로든 활용하는 기업 비율이 80%에 이를 것으로 전망됩니다. 조사 대상 기업들은 산업 전반에 가장 큰 영향을 미칠 것으로 예상되는 피지컬 AI 유형을 다음과 같이 꼽았습니다.

  ✅ 지능형 보안 및 스마트 모니터링(21%)
  ✅ 코봇(20%)
  ✅ 디지털 트윈(19%)
  ✅ 사물인터넷(IoT) 기반 리테일(16%)
  ✅ 자동화 물류(13%)
  ✅ 스마트 소재(7%)

기업은 어떻게 AI 거버넌스를 구축하고 관련 규제에 대응해야 할까요?

AI가 실험에서 실행으로 넘어가는 과정에서 거버넌스는 성공적인 확장과 실패의 차이를 결정짓는 요소입니다. 고위 경영진이 적극적으로 AI 거버넌스를 구축하는 기업은 기술팀에만 업무를 위임하는 기업보다 훨씬 높은 비즈니스 가치를 창출합니다. 진정한 거버넌스는 전 직원이 감독의 주체가 되는 것입니다. 이를 성과 지표에 반영하여, AI의 업무 비중이 커질수록 인간은 더욱 주도적인 감독 역할을 수행해야 합니다.

자율 시스템이 확산되면서 데이터 및 사이버보안 거버넌스의 중요성도 한층 부각되고 있습니다. 조직은 인간의 통제가 유지돼야 할 영역을 명확히 정의하고, 자동화된 의사결정과 데이터 활용에 대한 감사 체계를 구축하며, 시스템 행위 기록을 어떻게 보존할 것인지 규정해야 합니다.

효과적인 거버넌스는 기존 리스크 관리 및 감독 체계와 통합돼야 하며, 별도의 그림자 조직으로 운영돼서는 안 됩니다. 이는 고위험 활용 사례를 식별하고, 책임 있는 설계 관행을 강제하며, 필요한 경우 독립적 검증을 보장하는 데 초점을 둡니다. 선도 기업들은 변화하는 법적 요구 사항을 선제적으로 모니터링하고, 안전성·공정성·규제 준수 여부를 입증할 수 있는 시스템을 구축하고 있습니다.

기존의 레거시 데이터 및 인프라 아키텍처로는 실시간·자율형 AI를 효과적으로 구동하기 어렵습니다. AI 역량이 소프트웨어를 넘어 장치, 기계, 엣지 환경으로 확장됨에 따라, 조직은 자사의 기술 기반이 피지컬 AI 도입을 지원할 준비가 되어 있는지 점검해야 합니다. 인프라 현대화는 단순한 IT 프로젝트가 아니라, 조직 전반에 걸쳐 실시간으로 작동하며 비즈니스와 규제 변화에 유연하게 적응하는 ‘살아 있는 AI 백본’(backbone)을 구축하는 과정이어야 합니다. 이는 인프라를 IT 과제가 아닌 전략적 역량으로 격상시키는 전환입니다.

✅ 선도 기업들은 모듈형·클라우드 네이티브 플랫폼을 통해 모든 유형의 데이터를 안전하게 연결·통합·관리하고 있습니다. 도메인 기반 데이터 제품을 통해 사일로를 해소하고, 개인정보보호·주권·보안을 설계 단계부터 내재화하는 한편, 품질·상호운용성·데이터 계보(lineage)에 대한 전사 표준을 준수합니다.

✅ 신뢰할 수 있는 통합 데이터 전략은 필수적입니다. 선도 조직은 운영 데이터, 경험 데이터, 외부 데이터 흐름을 통합하고, 향후 AI 수요를 선제적으로 반영할 수 있는 진화형 플랫폼에 투자하고 있습니다.

AI 시대에 인력을 어떻게 개발해야 할까요?

AI 시대에 인력을 어떻게 개발해야 할까요?

설문에 응답한 리더들은 AI를 기존 업무 흐름에 통합하는 것을 가로막는 가장 큰 장애 요인으로 인력의 역량 부족을 지목했습니다. AI 발전으로 재편되는 인재 전략은 다음과 같습니다.

✅ 전반적인 AI 플루언시를 강화하기 위해 더 많은 인력에 교육 제공 (53%)
✅ 업스킬링 및 리스킬링 전략 수립 및 이행 (48%)
✅ AI 이니셔티브를 추진하기 위해 필요한 인력 수준을 파악하고 전문 인력을 채용 (36%)
✅ 경력 경로와 커리어 이동 전략을 재설계 (33%)
✅ 스킬의 수요와 공급 변화 예측 (30%)
✅ AI 활용을 촉진하기 위해 성과 기반 인센티브 지급 (30%)
✅ AI 활용에 따른 새로운 업무 패턴에 기반해 조직 통합 및 재설계 (30%)
✅ 직원 신뢰도와 참여도 측정 (30%)
✅ 정규직, 임시직, 긱(gig) 근로자 간 균형 재정립 (19%)

다수의 기업이 직원 교육에는 주력하고 있지만, 역할 구조와 업무 흐름, 경력 경로를 근본적으로 재설계하는 움직임은 부족한 실정입니다. 성공적 기업은 인간의 강점과 AI 역량을 유기적으로 결합한 직무를 설계합니다. 이를 통해 두 요소가 각각 최대한의 잠재력을 발휘하도록 합니다. AI가 업무 프로세스의 일부로 통합되면서 AI 운영 관리자, 인간-AI 상호작용 전문가, 품질 관리 책임자 등 새로운 역할이 등장했습니다. AI가 전 과정을 수행할 수 있는 워크플로는 자동화하고, 인간은 판단과 예외 처리, 전략 감독에 집중하도록 역할을 재정의합니다. 이는 AI로 인간을 대체하거나 단순 보조하는 것이 아니라, 상호 보완적 관계를 통해 단독 수행보다 높은 성과를 창출하기 위함입니다.

AI가 반복 업무를 흡수함에 따라 조직 구조는 점차 수평화되고 있습니다. 일부 기업은 시스템 설계와 인재 전략이 함께 진화하도록 기술 부서와 인사 리더십 부서를 통합하고 있습니다. 산업별 속도에는 차이가 있으나, 방향성은 일관적입니다. 역할과 역량, 경력 경로는 부분 조정이 아니라 재구축의 대상입니다. 조직은 기존 프로세스 위에 AI를 덧붙이는 방식이 아니라, AI를 전제로 한 접근(AI-native approach)을 취해 업무를 총체적으로 재설계해야 합니다.