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요즘 많은 기업이 AI 도입을 최우선 과제로 여기고 있습니다. 실제로 미국의 비즈니스 미디어 포브스(Forbes)에 따르면, 기업의 75%가 AI를 전사의 최우선 전략으로 삼고 있다고 하죠. 하지만 여기서 놀라운 사실이 하나 있습니다. IBM 기업가치연구소(IBV)가 진행한 조사 결과에 따르면, 실질적으로 AI를 활용해 가치를 만드는 기업은 25%에 불과하다는 것입니다.
많은 기업이 AI 도입을 시도하지만, 대부분은 PoC(개념 검증) 단계에서 멈추거나 전사에 적용해도 실질적인 성과를 만들지 못하고 있습니다. 'AI 챗봇을 만들었는데 아무도 안 써요', 'PoC는 됐는데 실제로는 못 써요'와 같은 이야기를 들어보신 적 있으실 겁니다.
그렇다면 왜 이런 일이 벌어지는 걸까요? 위시켓에 실제로 의뢰된 AI 도입 프로젝트를 분석해보니, 성공한 기업들에게는 명확한 3가지 공통점이 있었습니다. 지금부터 하나씩 살펴보겠습니다.
성공하는 기업들의 첫 번째 공통점은 AI를 '기술 도입'이 아니라 기존 벨류체인(Value Chain)을 개선하는 도구로 본다는 점입니다. ROI를 만드는 기업은 'AI를 한번 적용해보자'가 아니라 '이 프로세스에서 시간을 40% 줄이겠다'와 같은 명확한 KPI를 세웁니다. 그리고 회사의 벨류체인 중 가장 ROI가 큰 영역을 찾아 그 지점부터 시작하죠.
예를 들어, 어떤 제조사는 품질 검수에 하루 8시간이 걸리고, 검수 인력의 피로도가 높아 불량률이 증가하는 문제를 겪고 있었습니다. 이 회사는 'AI를 도입해보자'가 아니라 '품질 검수 시간을 50% 단축하고 불량 감지율을 95% 이상으로 올리겠다'는 구체적인 목표를 세우고 시작했습니다. 그 결과 실제로 검수 시간이 절반으로 줄고, 불량률도 크게 개선되면서 뚜렷한 ROI를 만들어낼 수 있었습니다.
중요한 건, ROI가 절대 안 나오는 영역을 시작 전에 걸러낸다는 점입니다. 모든 업무가 AI로 자동화했을 때 가치를 만드는 건 아니니까요.
AI를 도입하면 무조건 ROI가 나온다는 착각
맞습니다. AI를 도입한다고 해서 모든 업무에서 ROI가 만들어지지는 않습니다. ROI는 업무 중요도 × 자동화 가능성 × 기술 실현 가능성 × 실행 용이성의 함수라고 볼 수 있습니다. 벨류체인 중심 접근을 하지 않으면, AI가 대체해도 의미 없는 작업을 자동화하게 되고, 결국 ROI가 나오지 않게 됩니다.
반대로 실패하는 기업들은 어떤 특징이 있을까요? '챗봇 하나 만들어보자' 같은 추상적인 의사결정으로 시작하는 경우가 많습니다. 내부 벨류체인을 고려하지 않고 임의로 PoC에 착수하죠. 그래서 실제로 자동화해도 회사의 전략적 가치와 무관한 결과물이 나오고, ROI가 없는 것입니다. ROI는 기술이 아니라 '어디에 먼저 적용했는가'에서 갈립니다.
📍AI 도입 영역을 선정할 때 참고해야 할 체크리스트
ROI가 나는 기업의 두 번째 공통점은 AI보다 먼저 '우리 시스템이 AI를 붙일 준비가 되어 있는가'를 진단한다는 점입니다.
성공하는 기업들을 보면, ERP/CRM/내부 시스템의 데이터 구조가 안정적이고 정규화되어 있습니다. 테이블, 로직, API가 AI가 읽고 이해하기 쉬운 구조로 설계되어 있죠. 또한 사람이 중간에 끼어야 하는 수작업 프로세스가 아니라, 자동화 가능한 흐름을 갖추고 있습니다. 만약 이런 토대가 부족하다면 어떻게 할까요? 성공하는 기업은 기존 시스템을 먼저 고쳐서 토대를 정비합니다.
한 물류 회사의 사례를 보면, AI 기반 재고 예측 시스템을 도입하려 했지만 기존 재고 관리 DB가 비정규화된 상태였습니다. 이 회사는 AI 도입을 서두르지 않고 먼저 6개월간 데이터 구조를 정비했고, 그 이후에 AI를 적용해 재고 관리 효율을 30% 이상 높일 수 있었습니다.
AI가 ‘마법의 지팡이’라는 착각
AI는 '엉킨 프로세스'를 정리해주는 마법의 지팡이가 아닙니다. AI는 시스템·데이터·로직이라는 재료를 기반으로만 성능이 나옵니다. 토대가 부족하면 PoC는 되어도 운영 전환에서 막히게 됩니다. 결국 'AI 붙였는데 ROI 없음 → 사람이 다시 다함'으로 귀결되죠.
반면 실패하는 기업들은 내부 시스템 구조를 모른 채 'AI로 자동화해보자'로 시작합니다. ERP나 내부 DB가 비정규화 구조라 AI가 이해할 수 없는 경우가 많죠. 결국 아주 국지적인 기능만 구현되고 ROI는 나오지 않습니다. AI 이전에 시스템 진단이 먼저입니다. 시스템 토대 없이 시작하면 PoC는 통과해도 운영과 ROI는 불가능합니다.
📍프로세스, 시스템 상태 진단 체크리스트
성공하는 기업의 세 번째 공통점은 PoC를 '결과물'이 아니라 근거 기반 의사결정을 위한 검증 단계로 본다는 점입니다. ROI를 만드는 기업이 PoC에서 반드시 검증하는 4가지 질문이 있습니다:
이들은 PoC 단계에서 운영 단계의 데이터 파이프라인과 아키텍처까지 함께 설계합니다. PoC → 메인 프로젝트 → 고도화까지 단계별 로드맵을 확보하고, PoC에서 성립된 내용과 인사이트를 기반으로 확장 및 고도화 전략을 결정하죠.
한 금융사의 경우, 고객 상담 자동화 AI를 도입하면서 PoC 단계에서 성능뿐 아니라 기존 CRM 시스템과의 연동 가능성, 월간 운영 비용, 상담사 재배치 계획까지 함께 검증했습니다. 그래서 PoC 종료 즉시 메인 개발로 넘어갈 수 있었고, 현재는 전체 상담의 60% 이상을 AI가 처리하며 실질적인 비용 절감 효과를 거두고 있습니다.
PoC는 ‘보여주기용’이라는 착각
대부분의 기업이 PoC를 '시연용 출력물'로 착각합니다. 'AI가 작동하는 걸 보여줬으니 성공이다'라고 생각하는 거죠. 하지만 실제로는 이렇게 됩니다
PoC가 끝난 후의 현실
이런 문제들은 모두 PoC 단계에서 검증하지 않았기 때문에 발생합니다.
성공하는 기업은 PoC를 다르게 접근합니다. PoC에서 성능 가능성, 확장 가능성, 운영 비용, ROI 시뮬레이션까지 검증하고 다음 단계로 이동합니다. 마치 집을 지을 때 설계도를 꼼꼼히 검토하고, 지반 조사를 하고, 공사비를 산정한 후에 본 공사에 들어가는 것과 같습니다. PoC는 그 '설계도 검토와 지반 조사' 단계인 셈이죠.
반면 실패하는 기업들은 PoC를 보여주기용 결과물로만 생각합니다. 운영 전환 로직, 데이터 파이프라인, 확장성이 부재한 상태로 진행하죠. 결국 'PoC는 됐는데 실제로는 못 써요'가 발생합니다. PoC의 목적은 '보여주는 것'이 아니라 '운영으로 갈 수 있는지 검증하는 것'입니다. 이 관점이 없는 기업은 반드시 PoC에서 멈춥니다.
지금까지 위시켓의 AI 프로젝트 분석을 통해 성공하는 기업들의 공통점을 살펴봤습니다. 정리하면 다음과 같습니다.
첫째, 벨류체인 기반으로 ROI가 나는 영역부터 시작합니다. '어디에 적용할 것인가'가 성패를 가릅니다.
둘째, 시스템 토대를 먼저 진단하고, 필요하면 고칩니다. AI가 붙을 수 있는 구조부터 만드는 것이죠.
셋째, PoC를 시연이 아니라 '운영 전제의 검증 단계'로 설계합니다. 그래서 PoC에서 멈추지 않고 운영 단계로 넘어갑니다.
AI 도입은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되어가고 있습니다. 하지만 단순히 'AI를 도입했다'는 것만으로는 의미가 없습니다. 중요한 건 실질적인 ROI를 만들어내는 것이죠.
결국 중요한 것은 ‘최신 기술을 얼마나 많이 도입했는가’가 아니라 우리 조직의 벨류체인에서 어떤 문제를 해결했고, 그 결과 어떤 임팩트를 만들었는가입니다. ROI를 만드는 기업들은 거창한 혁신을 한 번에 이루지 않습니다. 문제 정의 → 시스템 토대 점검 → PoC 설계 → 운영 전환이라는 과정을 차근차근 검증하며 쌓아올린 결과가 실질적인 성과로 이어집니다.
위시켓은 지난 10년간 12만 건 이상의 IT 프로젝트 경험과 실제 기업들의 AI 도입 데이터를 기반으로, 어떤 기업이 왜 성공하고 왜 실패하는지를 가장 가까운 현장에서 확인해왔습니다. 이를 바탕으로
1) 프로세스 분석부터 PoC 설계까지 ROI가 나는 구조를 만드는 AI 도입의 전 과정을 컨설팅하고
2) 위시켓의 AI 전문 엔지니어가 구축–운영–고도화까지 엔드 투 엔드로 지원하는 체계를 제공합니다.
벨류체인 기반 문제 정의와 시스템 토대 점검, 운영 중심 로드맵이 갖춰지는 순간 AI는 불확실한 비용이 아니라 명확한 투자가 됩니다. 지금 AI 도입을 고민하고 있다면, 혹은 이미 시도했지만 기대만큼의 성과를 얻지 못했다면 위시켓 AIDP와 함께 현실적인 ROI를 만드는 여정을 시작해 보세요.
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위시켓 AIDP 사업부 리드 이홍주입니다. 기업의 AX를 함께합니다.
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