GenAI Planning Workbook

AI 실험 기업 중 10%만이 성공... 4대 핵심 전략 필요

가트너(Gartner)가 발표한 '생성형 AI 계획 워크북' 보고서에 따르면, 현재 AI를 실험하고 있는 기업들 중 단 10%만이 성공적으로 AI를 도입하고 있는 것으로 나타났다. 생성형 AI가 모든 기업의 관심사로 떠오르고 있지만, 실제 성공적인 구현은 쉽지 않은 과제라는 점을 보여준다. 가트너는 이러한 상황에서 기업들이 생성형 AI를 효과적으로 도입하기 위해 비전(Vision), 가치(Value), 위험(Risks), 도입(Adoption)이라는 4가지 핵심 축을 중심으로 전략적 접근이 필요하다고 강조했다.

생성형 AI로 매출 70% 증대 가능... 5대 비즈니스 목표별 활용사례

생성형 AI 도입의 첫 단계는 명확한 비전 수립이다. 가트너는 주요 비즈니스 목표별 구체적인 AI 활용 사례와 예상 성과를 제시했다. 행동 분석과 계약 수명주기 관리를 통해 최대 70%의 매출 증가를 달성할 수 있으며, 가상 고객 지원 시스템은 응답 시간을 90%까지 단축할 수 있다. 위험/사기 감지와 자산 성과 관리 시스템은 운영비용을 30% 절감할 수 있고, 지식 관리와 교육, 콘텐츠 생성, 코드 생성 도구는 업무 효율성을 50% 개선할 수 있다. 또한 예측 유지보수와 선제적 위협 관리 시스템을 도입하면 서비스 중단 시간을 80%까지 감소시킬 수 있다.

AI 성과 측정을 위한 핵심 지표

성공적인 AI 도입을 위해서는 각 목표별로 구체적인 성과 측정 지표와 달성 기한을 설정해야 한다. 고객 만족도는 분기별로 NPS(순추천지수)를 측정하고, 매출 성장은 제품 라인별 매출 증가율을 월별로 추적한다. 새로운 비즈니스 이니셔티브는 신규 서비스 도입 건수를 반기별로 평가하며, 업무 자동화 성과는 처리 시간 감소율을 주간 단위로 모니터링한다. 비용 절감 효과는 자본지출과 운영비용 감소율을 분기별로 검토하고, 직원 생산성은 가치 창출 업무 시간 비율을 월별로 측정한다. 서비스 가용성은 연간 가용률 99.9%를 목표로 실시간 모니터링을 실시한다.

CIO・CFO・CRO 3자 협력 체계로 AI 장애물 제거

조직의 전략적 우려사항을 파악하고 해결하기 위해서는 경영진 간의 긴밀한 협력이 필요하다. 최고정보책임자는 기업 목표와 연계된 AI 프로젝트를 선정하고 5개 이하의 시범 사업을 운영하며 최소 실행 가능 제품을 개발한다. 최고재무책임자는 재무적 성과 지표를 설정하고 위험 대비 수익성을 분석하며 투자 우선순위를 결정한다. 최고위험책임자는 AI 거버넌스 체계를 수립하고 규제 준수 현황을 모니터링하며 위험 평가 및 완화 전략을 수립한다.

생성형 AI의 주요 위험 세 가지와 대응 전략

가트너는 생성형 AI 도입 시 주의해야 할 세 가지 주요 위험 영역과 대응 방안을 제시했다. 규제 위험에 대응하기 위해서는 독립적인 AI 거버넌스 사무소를 설립하고, AI 실무자와 법률・보안 전문가 간의 협력 체계를 구축하며, 실시간으로 규제 환경을 모니터링하는 시스템을 도입해야 한다. 평판 위험을 관리하기 위해서는 엔터프라이즈 보안 통제를 강화하고, 데이터 무결성 검증 체계를 수립하며, AI 모델 성능을 실시간으로 모니터링해야 한다. 기술적 위험을 줄이기 위해서는 클라우드와 AI 전략을 통합하고, 데이터・분석 인프라를 현대화하며, 스타트업 협력 프로그램을 운영해야 한다.

가치와 실현 가능성 매트릭스로 본 AI 프로젝트 우선순위

가트너는 AI 프로젝트 선정에 있어 비즈니스 가치와 기술적 실현 가능성을 종합적으로 고려해야 한다고 강조했다. 높은 가치와 높은 실현 가능성을 가진 프로젝트가 가장 이상적이지만, 현실에서는 가치가 높더라도 실현 가능성이 낮은 경우가 많다. 경영진들은 일반적으로 비즈니스 가치가 높은 프로젝트를 선호하는 경향이 있으며, 이 경우 위험도 역시 높은 편이다.

가트너는 특히 비즈니스 가치와 실현 가능성이 모두 뛰어난 프로젝트의 경우 두 가지 가능성을 고려해야 한다고 조언했다. 하나는 해당 프로젝트가 실제로 혁신적인 돌파구가 될 수 있다는 것이고, 다른 하나는 시장이 중요한 기회를 놓치고 있을 수 있다는 것이다. 따라서 이러한 프로젝트들은 더욱 세밀한 검토가 필요하다.

실현 가능성이 너무 낮아 프로젝트 자체가 불가능한 경우는 피해야 하며, 이를 위해서는 기술 인프라, 데이터 품질, 인적 자원 등 실현 가능성을 저해하는 요소들을 사전에 면밀히 검토해야 한다. 또한 프로젝트 진행 중에도 지속적으로 가치와 실현 가능성을 재평가하여 필요한 경우 우선순위를 조정해야 한다.

AI 프로젝트 성공률 높이는 평가 체계

가트너는 AI 프로젝트의 성공적인 도입을 위한 평가 체계를 제시했다. 기술적 실현 가능성은 레이블링된 데이터 접근성, 아키텍처 구현 가능성, 전문 인력 보유 여부를 기준으로 10점 만점으로 평가한다. 비즈니스 가치는 기업 미션 부합성, 경영진 지원 수준, KPI 측정 용이성을 기준으로 마찬가지로 10점 만점으로 평가한다. 이러한 종합적인 평가를 통해 프로젝트의 우선순위를 결정하고 성공 가능성을 높일 수 있다.

해당 기사에 인용된 리포트 원문은 링크에서 확인 가능하다.

기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.