2026년 AI ROI를 극대화하는 방법

그렇다면 왜 대부분의 기업은 AI 솔루션으로 수익을 창출하는 데 어려움을 겪고 있을까요? 그리고 과장된 기대를 걷어내고 2026년에 비즈니스 목표를 달성하려면 어떻게 해야 할까요?

기술적인 AI 역량만으로는 충분하지 않다는 사실이 드러났습니다. 일부 비즈니스 리더들은 경쟁사보다 앞서 나가기 위해 단기적인 충동으로 FOMO(놓칠까 두려운 심리)에 이끌려 AI 시류에 편승했습니다. 다른 일부는 엔터프라이즈 AI를 모든 문제를 해결할 수 있는 비즈니스 전략의 만능 툴로 여겼습니다. AI 전환에 대한 긍정적인 투자 수익률(ROI)을 달성하려면 더욱 신중한 접근 방식이 필요합니다.

2022년 말 생성형 AI 붐이 일어난 이후, 조직들은 AI 이니셔티브를 빠르게 도입해 왔습니다. 리더들은 운영을 간소화하고, 데이터 기반 의사 결정을 지원하며, 비용을 절감하고, 제품 개발을 가속화할 수 있는 확장 가능한 AI 전략을 모색해 왔습니다. 현재 AI 에이전트가 주요 화두입니다. 그러나 이러한 솔루션의 재무적 성과는 여전히 불확실합니다. 그 이유는 다음과 같습니다.

IBM의 2025년 4분기 Think Circle 논의에 따르면, 주요 과제는 기술 문제가 아니라 조직적인 문제입니다. 문화, 거버넌스, 워크플로 설계, 데이터 전략이 ROI 실현의 주요 제약 요인이며, 리더들은 AI에 대한 기대가 기술적 한계보다 내부 현실과 먼저 충돌하는 경우가 많다는 데 동의했습니다.

Think Circle 보고서는 많은 경영진이 AI에 투자하고 있음에도 불구하고, 현재 ROI를 신뢰성 있게 측정할 수 있는 경우는 드물며 약 29%만이 ROI를 자신 있게 측정할 수 있다고 답했다고 강조합니다. 한편 79%는 생산성 향상을 경험하고 있어 운영상의 가치는 존재하지만, 단기적인 생산성 향상을 재무적 성과로 전환하는 것은 여전히 어렵습니다.

IBM CEO 연구에 따르면 약 25%의 AI 이니셔티브만이 기대한 ROI를 달성하고 있으며, 단 16%만이 전사적으로 확장되었고, CEO들은 단기적인 ROI 압박과 장기적인 혁신 목표 사이에서 균형을 맞추고 있습니다. 이는 AI가 종종 실험에서 시작해 이후 가치 실현으로 이어진다는 보다 큰 흐름을 뒷받침합니다. 이는 신기술 도입 주기에서 흔히 나타나는 현상입니다.

아직 초기 단계이며, 많은 AI 도입 사례는 여전히 실험적이거나 제한적인 솔루션에 머물러 있습니다. 이는 괜찮은 현상입니다. 초기 실험은 제한적으로 이루어져야 하지만, 이러한 사례는 단기간에 큰 ROI를 창출할 가능성은 낮습니다. 진정한 가치는 일회성 프로젝트가 아니라 조직 전반의 핵심 워크플로에 깊이 통합되는 데서 발생합니다.

IBM 연구에 따르면 레거시 시스템에서 발생한 기술 부채를 해소하면 마찰과 재작업을 줄여 AI ROI를 최대 29%까지 향상시킬 수 있습니다. 그러나 많은 조직은 AI 통합의 전체 효과를 실현하기에 필요한 디지털 전환 수준에 아직 도달하지 못했습니다. 기술 부채는 여전히 장애물이지만, AI는 이 문제 해결에도 도움이 될 수 있습니다.

많은 AI의 긍정적 영향이 추상적이고 간접적이며 단기간에 나타나지 않기 때문에 ROI를 계산하기는 어렵습니다. 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. 워크플로 자동화와 AI를 통한 인력 감축 계획을 발표한 기업은 주가가 단기적으로 상승할 수 있지만, 고객과 직원이 궁극적으로 어떻게 반응할지는 보장할 수 없습니다.

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

• 하드 ROI는 수익성과 직접적으로 관련된 실질적인 효과를 포함합니다. 예를 들어 AI를 활용해 IT를 자동화하면 장애가 줄고 대응 속도가 빨라져 운영 효율성이 향상되고 고객 만족도가 개선되어 사용자 유지율이 높아질 수 있습니다.

• 소프트 ROI에는 즉각적으로 수익과 연결되지는 않지만 조직에 도움이 되는 다른 이점도 포함됩니다. 여기에는 직원 사기 향상과 개선된 고객 경험이 포함될 수 있습니다. 예를 들어 기업이 AI 도입에 있어 윤리적인 접근 방식을 선택할 경우 직원들은 더 높은 만족도를 보고할 수 있습니다.

ROI는 측정 지표이기 때문에 계산을 위해서는 비즈니스 성과에 대한 수치 데이터가 필요합니다. 하드 및 소프트 AI ROI의 주요 지표에는 측정 및 정량화할 수 있는 수많은 핵심 성과 지표(KPI)가 포함되어 있습니다. 사이버보안 이니셔티브, 콘텐츠 마케팅, 예측 등에서 AI의 ROI를 가장 정확하게 계산하기 위해 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 참여도 향상, 데이터 기반 마케팅 개인화, AI 기반 제품 추천 엔진으로 인해 트래픽 증가, 리드 생성 및 전환율 향상이 나타납니다.

• 새로운 AI 기반 애플리케이션, 더 빠른 개발 주기, 새로운 비즈니스 기회를 통해 매출 성장 및 신규 수익원 창출이 이루어집니다.

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 지속 가능성에 대한 의지를 입증하는 경우와 같이 AI 프로젝트와 연계된 직원 만족도 및 유지율 향상이 나타납니다.

• 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.

IBM 기업가치연구소(IBV)는 조직과 팀이 AI 이니셔티브에서 최적의 재무적 성과를 달성할 수 있는 방법에 대한 일련의 연구를 수행해 왔습니다. 사례 연구는 산업별로 다르지만, 모든 분야의 팀이 해당 인사이트를 일반화하여 각자의 필요에 맞게 활용할 수 있습니다. 

상위 4가지 AI 모범 사례를 “매우 높은 수준”으로 적용한 제품 개발 팀은 생성형 AI에서 중앙값 기준 55%의 ROI를 보고했습니다. 이러한 성과를 재현하려는 팀은 다음과 같은 실천 방안을 워크플로에 반영해야 합니다.

1. 피드백을 소중히 여기기: AI 혁신은 현재 진행 중인 작업입니다. 이해관계자의 피드백을 장려하면 구성원들이 의견을 자유롭게 표현할 수 있도록 돕는 동시에 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 진행하기보다 작은 단위로 나누어 수행하는 것이 더 효과적인 경우가 많습니다. 
   
   
3. 사용자 데이터에서 학습: 사용자 데이터를 수집하고 분석하여 생성형 AI 기술이 가장 큰 가치를 창출할 수 있는 기회를 식별하세요. 데이터의 양만큼이나 품질도 중요합니다. 사용자 행동을 적극적으로 바꾸려 하기보다, 사용자의 현재 상태에 맞추어 프로젝트 로드맵을 조정하세요.
   
   
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. 거시적 관점으로 효과적으로 우선순위 설정: 전략 기획, 예산, 인사, 선제적 변화 관리 등 머신 러닝이 CSC에 영향을 미치는 모든 측면을 검토하세요. 팀과 부서 간 상호 의존성을 파악하고, ROI 잠재력이 가장 높은 AI 활용 사례에 집중하세요.  
   
   
2. 변화 관리 소홀 금지: 새로운 프로세스와 기술을 도입하는 것은 결코 간단하지 않으며, 특히 AI처럼 의견이 엇갈리는 기술일수록 더욱 그렇습니다. 새로운 AI 이니셔티브의 성공에는 직원들의 수용이 매우 중요합니다. 변화의 핵심 지지자를 중심으로 한 크로스 기능 전략은 AI 전환 전반에 걸쳐 높은 참여도를 유지하는 데 도움이 됩니다.  
   
   
3. 위험 최소화로 창의성 극대화: AI 위험 관리는 팀이 AI의 오류를 걱정하지 않아도 될 때 창의적 자유를 촉진합니다. 저위험 반복 작업은 AI 시스템이 처리하도록 하고, 창작자는 본연의 강점인 뛰어난 콘텐츠 제작에 집중할 수 있도록 하세요.

AI 분야의 혁신 속도는 매우 빠르지만 여전히 초기 단계이므로, 기업은 이 시기를 ROI에만 집중하기보다 다소 혼란스러운 실험의 시기로 보는 것이 더 유리할 수 있습니다. Nvidia CEO Jensen Huang도 2월 Cisco AI 서밋에서 이와 같은 주장을 했습니다. 그는 엔지니어에게 AI 작업에 대해 처음부터 명확한 ROI를 요구하는 것을 취미에 대해 사업 계획을 세우라고 아이에게 요구하는 것에 비유했습니다.²

“아이들이 무언가를 해보고 싶다고 말하면, 부모는 ‘그래’라고 말해야 합니다. 우리는 집에서 ‘이것의 투자 수익률은 얼마인가?’와 같은 질문을 하지 않습니다.”

이러한 접근 방식은 ROI가 실현되기까지 수년이 걸릴 수 있다는 점을 이해하고, 조직 전반의 폭넓은 참여를 확보할 것을 리더에게 요구합니다. 단기적인 ROI 평가로 통제를 강제하려 하면 혁신적인 기회를 놓칠 위험이 있습니다.

또한 Huang은 기업이 무엇이 효과적이고 무엇이 그렇지 않은지를 제대로 이해할 수 있도록 타사 서비스 공급자에 전적으로 의존하기보다 AI 인프라에 대한 자체적인 이해를 구축할 것을 조언했습니다.

Huang은 “백 가지 꽃이 피게 하라”고 말하며, 초기 ROI 지표에 따라 아이디어를 엄격하게 걸러내기보다 폭넓고 탐색적인 실험을 장려했습니다. 재무 이해관계자를 설득하는 것은 쉽지 않을 수 있지만, 현재 $4조 달러 가치의 AI 혁신 기업을 이끄는 인물의 의견을 어떻게 반박할 수 있을까요?