2025년 AI ROI를 극대화하는 방법

그러나 AI 구현을 둘러싼 과대 광고가 계속 급증하고 있지만 많은 조직에서는 AI 솔루션의 투자 수익률(ROI)이 이에 미치지 못하고 있다는 사실을 알게 되었습니다. IBM 기업가치연구소(IBV)의 2023년 보고서에 따르면 엔터프라이즈급 AI 이니셔티브는 단 5.9%의 ROI를 달성한 것으로 나타났습니다. 한편, 동일한 AI 프로젝트에는 10%의 자본 투자가 발생했습니다¹. 

그렇다면 대부분의 기업이 AI 기반 솔루션을 통해 수익을 창출하는 데 어려움을 겪고 있는 이유는 무엇일까요? 2025년에는 어떻게 더 높은 ROI를 달성할 수 있을까요? AI를 갖추는 것만으로는 충분하지 않다는 것이 밝혀졌습니다. 일부 비즈니스 리더들은 경쟁사보다 앞서 나가기 위해 단기적인 충동으로 FOMO(놓칠까 두려운 심리)에 이끌려 AI 시류에 편승했습니다. 다른 리더들은 엔터프라이즈 AI를 모든 못에 적합한 비즈니스 전략 망치로 여겼습니다. 두 그룹 모두 미묘한 차이와 계획의 중요성을 잊어버렸습니다. 

"사람들은 '1단계: LLM(대규모 언어 모델)을 사용하자. 2단계: LLM을 어디에 사용해야 할까?'라고 말합니다" 라고 IBM의 언어 기술 분야 선임 연구 과학자인 Marina Danilevsky가 언급했습니다. 이 발언은 2025년에 AI 에이전트와 동일한 근시안적 함정에 빠질 가능성이 있는 기업들에게 보내는 경고입니다.  

AI 혁신에서 긍정적인 ROI를 달성하려면 역방향의 접근 방식이 필요합니다. 다행스럽게도 비즈니스와 인공 지능의 희망창 미래가 다가오고 있습니다. 조직이 강력한 데이터 품질 과 AI 전략을 주도할 때 AI 시스템을 올바르게 구현하면 측정 가능한 ROI 향상을 달성할 수 있을 뿐만 아니라 가능성이 높습니다.

성공적인 AI 혁신을 위해서는 AI 이니셔티브의 ROI를 이해하는 것이 필수적입니다. ROI는 비즈니스 리더에게 AI가 비즈니스 목표와 조직의 전반적인 상황에 어떻게 기여하는지 알려줍니다. 

AI ROI가 기여하는 부분은 다음과 같습니다. 

• 경영진의 지지: AI 기반 디지털 혁신에 투자할 때, 확실한 수치적 데이터만큼 설득력 있는 측면은 거의 없습니다. 새로운 연구에 따르면 AI 에이전트와 에이전틱 워크플로가 어떻게 재정적으로 이점을 가져올 수 있는지를 보여줍니다². 리더와 이해관계자는 강력한 비즈니스 AI 사용 사례와 이를 뒷받침할 수 있는 수치가 제시될 때 투자할 가능성이 더 높습니다. 

• 변화 관리: 직원들은 실직이나 AI 아웃풋의 품질에 대한 우려로 인해 AI 이니셔티브에 저항할 수 있습니다. 그러나 ROI에는 직원 생산성, 직무 만족도, 유지율와 같은 요소도 포함됩니다.

  이러한 '소프트 ROI' 지표는 특히 AI 에이전트나 다른 유형의 AI 모델에 대한 구체적인 사용 사례와 결합할 때 직장에서의 우려를 줄일 수 있습니다. 직원들이 성공적인 AI 프로젝트의 ROI에 더 많이 투자함에 따라 ROI는 문화적 변화에도 기여할 수 있습니다.

• 투자 우선순위 지정: 생성형 AI(GenAI)의 사용 사례는 많지만, 모든 사용 사례가 모든 조직에 동일한 가치가 있는 것은 아닙니다. 특히 실제 사례 연구를 사용하는 경우 ROI 분석을 통해 비용 대비 가장 큰 가치를 제공할 잠재력이 있는 AI 구현을 밝힐 수 있습니다. 

• 장기적인 성공: AI 투자를 장기적인 비즈니스 목표에 맞춰 조정하면 비효율적인 지출과 시간 낭비를 최소화하면서 성장에 기여할 수 있습니다. 스타트업과 대기업 모두에게 AI ROI 분석은 이 분야의 새로운 AI 기술로 지속적인 성공을 거두기 위한 로드맵의 근간을 형성합니다. 

• 공급업체 선정: AI 마켓플레이스가 다양하기 때문에, 가장 강력한 AI 공급망을 선택하고 구축하려면 조직이 공급업체의 가격대 및 가격 책정 시스템과 같은 요소를 자체 예산 및 리소스 고려 사항과 비교하여 중요도를 평가하여 ROI 계산에 영향을 미쳐야 합니다.

팀이 AI를 워크플로에 통합하면 다양한 이점을 누릴 수 있습니다. 예를 들어 애플리케이션 개발 팀은 다음을 수행할 수 있습니다.

• 자동화된 코드 생성, 더 빠른 버그 수정, 자동화된 테스트, 간소화된 프로젝트 관리를 통해 개발 프로세스를 가속화할 수 있습니다.

• 향상된 버그 감지 및 예측 유지보수를 통해 애플리케이션 품질을 향상할 수 있습니다.

• 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 반복적인 작업을 자동화하고 가동 중지 시간을 줄여 비용을 절감할 수 있습니다.

• 더 빠른 혁신, 생산성 향상, 더 나은 고객 경험, 더 전략적인 의사 결정으로 비즈니스 가치를 창출할 수 있습니다.

AI의 유익한 영향 중 상당수가 간접적이고 장기적이기 때문에 AI ROI를 정량화하기란 어려울 수 있습니다. 예를 들어, 조직에서 AI를 사용하여 데이터 분석 및 데이터 시각화를 간소화하여 비즈니스 리더가 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 경우, 이러한 결과는 몇 년 동안 체감되지 않을 수 있습니다. 

AI 도입의 실시간 ROI를 파악하는 것은 어려운 경우가 많습니다. 그리고 즉각적인 이익은 속일 수 있습니다. AI로 워크플로를 자동화하고 인력을 감축하겠다는 계획을 발표한 기업은 주가가 급등할 수 있지만, 그렇다고 해서 고객과 직원이 궁극적으로 어떻게 반응할지 보장할 수는 없습니다.³

재무 분석가들은 ROI를 하드(Hard)와 소프트(Soft)의 두 가지 카테고리로 나눕니다. 

• 하드 ROI는 수익성과 직접적으로 관련된 실질적인 효과를 포함합니다. 예를 들어, AI를 사용하여 IT를 자동화하면 가동 중단이 줄어들고 응답 시간이 빨라져 운영 효율성이 향상되고 고객 만족도가 향상되어 잠재적으로 사용자 유지율을 높일 수 있습니다.⁴

• 소프트 ROI에는 즉각적으로 수익과 연결되지는 않지만 조직에 도움이 되는 다른 이점도 포함됩니다. 여기에는 직원 사기 향상과 고객 경험 개선이 포함될 수 있습니다. 예를 들어, 직원들은 기업이 AI 도입에 대한 윤리적 접근 방식을 선택할 때 더 큰 만족도를 보고할 수 있습니다.⁵

ROI는 측정값이기 때문에 계산하려면 숫자 데이터가 필요합니다. 하드 및 소프트 AI ROI의 주요 지표에는 측정 및 정량화할 수 있는 수많은 핵심 성과 지표(KPI)가 포함되어 있습니다. AI의 ROI를 사이버 보안 이니셔티브, 콘텐츠 마케팅, 예측 및 기타 비즈니스 분야에서 가장 정확하게 계산하려면 적절한 KPI를 선택하세요.

하드 ROI KPI는 비용 절감 또는 수익 증대와 같은 구체적인 재무 데이터와 관련이 있습니다.

비용 절감과 관련된 KPI는 다음과 같습니다. 

• 엔터프라이즈 자동화로 인한 시간 절약, AI 도구 사용 시 생산성 향상 등 인건비 절감. 

• 간소화된 AI 워크플로로 인한 리소스 소비 감소와 같은 운영 효율성 향상. 

수익 증대와 관련된 KPI는 다음과 같습니다. 

• 고객 경험 개선, 데이터 기반 마케팅 개인화, AI 기반 제품 추천 엔진을 통한 트래픽, 리드 생성 및 전환율 증가.

• 새로운 AI 기반 애플리케이션, 더 빠른 개발 주기, 새로운 비즈니스 기회로 인한 매출이 증가 및 새로운 수익 흐름 창출.

소프트 ROI KPI는 단기적으로 비즈니스 성과를 측정하기가 쉽지 않지만 장기적인 상황에 영향을 미치는 경향이 있습니다. 이러한 KPI는 종종 설문조사 및 정성적 연구 이니셔티브를 통해 측정되며 다음을 포함할 수 있습니다. 

• 조직이 내부 AI 도입 과제를 성공적으로 극복하거나 AI의 지속가능성에 대한 헌신을 입증하는 등 AI 이니셔티브와 관련된 직원 만족도 및 유지율. 

• AI 기반 데이터 분석을 활용하여 임원과 팀 리더가 더 짧은 시간 안에 더 정확한 결정을 내릴 수 있도록 하는 더 나은 의사 결정. 

• AI 기반 개인화 캠페인으로 고객 이탈을 줄이거나 AI 고객 경험 챗봇을 사용하여 더 많은 고객 서비스 문의를 처리하는 등 고객 만족도 향상. 2025년 5월 연구에 따르면 영업팀은 순 고객 추천 지수(NPS)가 2024년 16%에서 2026년까지 51%로 증가할 것으로 예상하고 있으며, 이는 주로 AI 이니셔티브 덕분이라고 합니다.⁶

IBM 기업가치연구소(IBV)는 조직과 팀이 AI 이니셔티브에서 최적의 ROI를 달성하는 방법에 대한 일련의 연구를 수행했습니다. 각 사례는 산업별로 다르지만, 어떤 분야의 팀이라도 각자의 필요에 맞게 일반화하여 활용할 수 있습니다. 

Adobe 및 AWS와의 공동 연구를 통해 콘텐츠 공급망(CSC)에서 머신 러닝 이니셔티브의 ROI를 극대화할 수 있는 세 가지 주요 조치가 밝혀졌습니다. 한편, 제품 개발을 살펴본 결과 ROI가 높은 팀들은 네 가지 모범 사례를 공유하는 것으로 나타났습니다.

상위 4가지 AI 모범 사례를 '매우 유의미한' 수준으로 따른 제품 개발팀은 생성형 AI에 대한 ROI 중앙값이 55%라고 보고했습니다.⁷ 이러한 결과를 재현하려는 팀은 다음과 같은 관행을 워크플로에 통합해야 합니다. 

1. 피드백을 소중히 여기기: AI 혁신은 현재 진행 중인 작업입니다. 피드백을 장려하면 직원들이 편안하게 의견을 말할 수 있고 비효율적인 프로세스에 낭비되는 시간과 리소스를 줄일 수 있습니다. 
2. 반복 작업: 제품 개발 주기에 AI를 작은 단계로 도입하여 피로를 방지하고 위험을 줄이세요. 시간이 지남에 따라 팀에서 어떤 것이 효과적이고 어떤 것이 비효율적인지 파악하여 AI 구현을 조정하세요. AI 확장은 한 번에 모두 처리하기보다는 작은 단위로 수행하는 것이 가장 좋습니다. 
3. 사용자 데이터로부터 학습: 사용자 데이터를 마이닝하고 분석하여 생성형 AI가 가장 큰 가치를 창출할 수 있는 기회를 파악하세요. 사용자 행동을 적극적으로 조성하려고 하기보다는, 사용자의 현재 상황에 맞게 프로젝트 로드맵을 조정해야 합니다.
4. 다분야 팀 구축: 다양한 기술과 전문 분야를 활용하여 병목 현상을 줄이세요. 여러 부서를 아우르는 팀은 서로를 지원하는 반면, 사일로화되면 커뮤니케이션 장애와 프로젝트 속도 저하로 이어집니다. 

AI 및 콘텐츠를 전체적으로 조망하는 관점을 채택한 조직은 CSC 개발에서 22%, 생성형 AI 통합에서 30% 더 높은 ROI를 보고했습니다.⁸ AI 및 CSC를 통해 ROI 성공을 이끄는 세 가지 핵심 요소는 다음과 같습니다. 

1.  조감도를 채택하여 효과적으로 우선순위 지정: 전략 계획, 예산 책정, 인적 자원, 사전 예방적 변화 관리 등 AI가 CSC에 어떻게 영향을 미치는지 모든 측면을 검토합니다. 팀과 부서 간의 상호 의존성에 주목하고 ROI 잠재력이 가장 큰 AI 사용 사례에 집중하세요. 
2.  변화 관리를 간과하지 않음: 새로운 프로세스와 기술을 도입하는 것은 결코 간단하지 않으며, 특히 AI만큼 양극화되어 있는 경우 더욱 그렇습니다. 새로운 AI 이니셔티브의 성공을 위해서는 직원의 동의가 매우 중요합니다. 변화의 핵심 지지자들을 중심으로 부서를 아우르는 전략은 AI 혁신 전반에 걸쳐 높은 열의를 유지할 수 있습니다. 
3.  창의성을 발휘하여 위험 최소화: AI 위험 관리는 팀이 AI가 문제를 일으킬까 걱정할 필요가 없을 때 창의력을 발휘할 자유를 제공합니다. 창작자들이 가장 잘하는 일, 즉 멋진 콘텐츠를 만드는 데 집중할 수 있도록 위험도가 낮은 일상 작업을 AI 시스템에 맡기세요.