금융기관을 비롯한 주요 산업군에서 AI와 머신러닝 기술을 도입하는 기업은 빠르게 증가하고 있지만, 이를 조직 전체로 확장하는 단계에서는 여전히 큰 격차가 존재하는 것으로 나타났다. 최근 조사에 따르면 응답 기업의 97퍼센트가 AI나 ML을 사용한 경험이 있다고 답했음에도 전사 적용 비율은 26퍼센트에 그쳤다. 절반에 가까운 48퍼센트의 기업은 아직 실험적 프로젝트 단계에 머물러 있는 것으로 조사됐다.

이러한 결과는 AI 기술이 현장에서 활발히 검토되고 도입되고 있음에도 실제 비즈니스 프로세스 전체로 통합되는 데에는 여전히 많은 장애물이 존재함을 보여준다. 특히 데이터 품질 관리, 보안 이슈, 비용 부담, 기존 시스템과의 통합 문제 등이 확산을 가로막는 대표적 요인으로 지적된다. 일부 기업은 개념검증 단계에서 높은 성능을 확인하고도 조직 구조나 규제 요인 때문에 확장에 어려움을 겪고 있다.

이번 조사 결과는 AI 도입이 기업의 혁신 지표처럼 보이지만, 실질적인 효과를 만들기 위해서는 스케일 단계로 올라가는 과정이 핵심이라는 사실을 다시 강조한다. 단순한 도입을 넘어 전략적 데이터 인프라 구축과 시스템 전반의 재정비가 필요한 만큼, 향후 기업들이 이 격차를 얼마나 빠르게 좁힐 수 있을지가 AI 경쟁력의 중요한 기준이 될 전망이다.

글 / 한만수 news@cowave.kr

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