과열된 기대에서 성과로: 비즈니스 리더가 AI 에이전트를 통해 ROI를 실현하는 방법

AI 에이전트는 더 이상 실험 단계가 아닌 운영 단계에 들어섰습니다. 하지만 많은 경영진에게 그 결과는 실망스러웠습니다. 2025년 IBM 기업가치연구소(IBV) 최고 경영진 연구에 따르면, AI 이니셔티브의 25%만이 예상 투자 수익률(ROI)을 달성했으며, 16%만이 전사적으로 확장됐습니다. 이 수치는 야망과 실행 사이에 중요한 격차가 있음을 보여 줍니다.

문제는 AI 자체가 아니라 AI를 배포하는 방식입니다. AI 에이전트로 성공하려면 열정 그 이상이 필요합니다. 이를 위해서는 실험과 거버넌스, 비용 절감과 장기적인 성장의 균형을 맞추는 구조화되고 투명한 비즈니스 연계 접근 방식이 필요합니다.

그렇다면 경영진은 어떻게 AI 에이전트를 파일럿 프로젝트에서 실제 비즈니스 가치로 전환할 수 있을까요? 올바른 사고방식으로 시작하고 비용 절감 사용 사례를 기반으로 전략을 수립하며 확장성과 유연성을 고려한 아키텍처를 구축합니다.

경영진이 가장 흔히 저지르는 실수 중 하나는 잘못된 ROI 관점에서 시작하는 것입니다. 많은 리더가 첫날부터 혁신적인 매출 성장을 목표로 하지만, 가장 성공적인 AI 구현은 비용 절감에서 시작되는 경우가 많습니다.

이유가 무엇일까요? 비용 이점은 측정하기 쉽고 실현이 빠르며 확장에 필요한 기본적인 비즈니스 사례를 제공하기 때문입니다.

예를 들어, 수백만 개의 비구조화된 문서를 관리하는 산업 회사를 생각해 보세요. 이렇게 통합되고 분산된 데이터를 분석하기 위해 AI 에이전트를 배포하면 값비싼 분석가의 수작업을 줄이고 의사 결정을 개선할 수 있습니다.

이 프로세스를 통해 비용을 절감하고 수익을 높이며 분석가는 더 가치 있는 작업에 집중할 수 있습니다. 또는 AI 에이전트를 사용하여 청구 처리 워크플로를 자동화하는 회사를 예로 들어 보겠습니다. 이 회사는 더 빠른 지급, 고객 만족도 향상, 인력 증원 없이 확장할 수 있는 역량을 확보할 수 있었습니다.

이러한 예는 터무니없는 목표가 아닙니다. 이는 실용적인 ROI 중심의 사용 사례로, 기업 전반의 광범위한 변화를 위한 추진력을 만들어 냅니다.

AI 전략을 안내하고 기대하는 ROI를 달성하기 위해 고려해야 할 네 가지 실행 가능한 단계는 다음과 같습니다.

AI를 기업 전체에 '뿌리고 잘되길 기도하는' 마음을 버리세요. 대신 명확하고 영향력이 큰 사용 사례부터 시작하세요. AI 도입 준비가 되었는지 보여 주는 다음 신호들을 살펴보세요.

• 잘 정의된 반복적이거나 사소한 작업(예: 데이터 입력 또는 청구 처리)
• 시스템과 역할 간의 수동 인계(예: 주문에서 현금 수령까지의 워크플로)
• AI 에이전트를 기반으로 하고 성과를 측정할 수 있는 양질의 데이터 가용성
• 복잡한 정책 해석(예: HR 규정 준수 또는 보험 자격 요건)
• 높은 비용 또는 비효율성(예: 레거시 코드 유지 관리)

소규모로 시작하여 가치를 입증하고 확장하세요.

시작점을 모르면 ROI를 측정할 수 없습니다. 그러나 많은 조직은 시간, 비용 또는 품질에 대한 명확한 기준이 없습니다. AI 에이전트를 배포하기 전에 프로세스 분해 연습을 수행하세요.

• 현재 이 프로세스에 시간이 얼마나 걸리나요?
• 솔루션의 가격은 얼마인가요?
• 문제점은 무엇인가요?

내부 데이터 또는 업계 벤치마크(예: IBM 기업가치연구소(IBV)의 데이터)를 사용하여 '이전' 상황을 명확하게 파악합니다. 이 정보는 이해관계자에게 ROI를 입증할 때 매우 중요합니다.

AI 전략에서 종종 간과되는 결정 중 하나는 아키텍처입니다. 많은 공급 업체가 플랫폼에 연결된 독점 AI 에이전트를 강조하고 있습니다. 하지만 대부분의 기업은 이기종 환경을 운영합니다. 단일 공급 업체의 AI 에이전트에 종속되면 유연성과 혁신이 제한될 수 있습니다.

대신 기존 시스템 위에 배치되고 여러 AI 에이전트와 통합할 수 있는 개방형 오케스트레이션 계층을 고려하세요. 이 접근 방식은 다음과 같습니다.

• 공급 업체 종속 방지
• 기술 발전에 따라 더 빠른 전환 지원
• 전사적 투명성 및 거버넌스 지원

빠르게 변화하는 공간에서 아키텍처의 민첩성은 경쟁 우위입니다.

AI 에이전트의 ROI는 세 가지 주요 방법으로 측정할 수 있습니다.

1. 결과 도출 속도: 프로세스를 얼마나 더 빠르게 완료할 수 있나요?
2. 서비스 비용: 동일한 결과를 제공하는 데 얼마나 더 저렴한가요?
3. 새로운 기능: 이전에는 할 수 없었지만 이제 할 수 있는 일은 무엇인가요?

처음 두 가지는 쉽게 측정할 수 있습니다. 세 번째인 새로운 역량은 수치화하기는 어렵지만, 종종 가장 혁신적인 변화를 가져옵니다. 예를 들어, 수십 년 된 문서에서 인사이트를 얻거나 아무도 감히 건드리지 못했던 레거시 코드를 리팩토링할 수 있습니다.

이러한 '새로운' 기회를 무시하지 마세요. 다만, 즉각적인 비용 절감보다는 전략적 가치에 초점을 맞춘 다른 ROI 관점이 필요할 수 있다는 점을 명심하세요.

에이전틱 AI에 대한 가장 큰 오해는 무엇일까요? 너무 어렵거나 너무 쉬워서 훌륭한 결과를 구현하기 어렵다는 것입니다.

진실은 그 중간에 있습니다. AI 에이전트는 만능 해결책도 아니고, 그냥 실험 삼아 해보는 장난스러운 프로젝트도 아닙니다. 목적, 구조 및 비전과 함께 사용할 때 강력한 도구가 됩니다.

경영진이 나아가야 할 길은 분명합니다.

• 비용 절감부터 시작
• 강력한 기반 구축
• 자신 있게 확장
• 그리고 항상 AI를 비즈니스 전략에 연계

IBM이 비즈니스 전반에서 AI 및 AI 에이전트를 오케스트레이션하고 관리하는 데 어떻게 도움이 되는지 자세히 알아보려면, IBM® watsonx Orchestrate를 방문하세요.