엔터프라이즈 AI, ‘수익화의 벽’ | 매거진에 참여하세요

기대와 현실의 괴리

2025년 현재, 전 세계 기업들은 AI에 본격적으로 투자하고 있습니다. 시장조사기관 IDC에 따르면,

2024년 기준 기업들의 AI 지출 규모는 약 2,500억 달러를 넘어섰고, 2027년에는 5,000억 달러에 달할 것으로 전망됩니다.

https://blogs.idc.com/2024/08/16/a-deep-dive-into-idcs-global-ai-and-generative-ai-spending

“In 2024, organizations are projected to spend $235 billion on AI, a figure that is expected to nearly triple, reaching over $630 billion by 2028, fueled by an almost 30% compound annual growth rate (CAGR).

Generative AI, a subset of this broader AI ecosystem, accounts for 17.2% of global AI spending today.

Its growth is particularly remarkable, with projections indicating it will make up 32% of AI investments by 2028,

driven by a staggering 60% five-year CAGR.”

이제 “AI 없이는 경쟁이 불가능하다”는 인식이 거의 모든 산업에서 퍼지고 있습니다.

하지만 현실은 그리 단순하지 않습니다. 투자 규모와는 달리, 실제로 수익을 만들어내는 데까지 이어지는 경우는 많지 않습니다.

가트너 조사에 따르면 AI 프로젝트의 80% 이상이 ROI(Return on Investment, 투자 대비 효과)를 명확히 입증하지 못하고 중단되거나 축소되는 것으로 나타났습니다.

https://www.informatica.com/blogs/the-surprising-reason-most-ai-projects-fail-and-how-to-avoid-it-at-your-enterprise.html

기업들은 PoC(개념 검증) 단계까지는 성과를 체감하지만, 실제 비즈니스 운영으로 확장하려 할 때는 여러 장벽을 만나곤 합니다.

이 글에서는 기업들이 AI 수익화 과정에서 부딪히는 대표적인 문제들을 살펴보고, 이를 극복하기 위한 전략적 접근법을 제안하고자 합니다.

AI 수익화가 어려운 이유

데이터 품질 문제
AI 성능은 결국 데이터 품질에 달려 있습니다.

그러나 대부분의 기업 데이터는 부서별 시스템에 흩어져 있어 통합이 어렵습니다.

CRM, ERP, 클라우드에 산재한 데이터는 정합성이 떨어지고, 문서·음성·이미지 같은 비정형 데이터는 라벨링이 부실하거나 최신성이 부족합니다.

이런 환경에서는 모델이 올바른 결과를 내기 힘듭니다.

PoC와 실제 운영의 간극
PoC 단계에서는 제한된 데이터와 전용 환경에서 AI가 잘 동작합니다.

그러나 실제 운영에 들어가면 보안, 규제 준수, 시스템 통합 같은 현실적인 문제가 등장합니다.

예를 들어 금융권의 상담 챗봇은 테스트에서 높은 정확도를 보였지만, 실제 도입 과정에서는 개인정보 규정과 내부 시스템 충돌 때문에 지연되는 사례가 있었습니다.

ROI 측정 기준의 부족
AI 성과를 단순히 “몇 번 사용되었는가”로 평가하는 경우가 많습니다.

하지만 진짜 중요한 것은 그것이 매출 증가나 비용 절감으로 이어졌는가입니다.

이 구간을 명확히 정의하지 못하면 AI 투자가 성과 없는 실험으로 끝나버립니다.

인력과 조직 문제
AI는 기술 도입만으로는 성과가 나지 않습니다. 비즈니스와 IT가 함께 협업해야만 제대로 자리 잡습니다.

IT 부서만 주도하면 현업에서 외부 도구로만 인식되고, 반대로 현업만 주도하면 기술적 난관에 부딪혀 실패하기 쉽습니다.

결국 AI 수익화 실패의 핵심은 ‘협업 부재’에 있습니다.

성공 기업들의 차별화 요인

실제로 성과를 내는 기업들은 몇 가지 특징이 있습니다.

• ROI가 명확한 유즈케이스 선택

  • 콜센터 응답 시간 단축 → 인건비 절감

  • 금융 KYC 자동화 → 처리 비용 절감 + 고객 온보딩 개선

  • 제조 현장 예지보전 → 장비 다운타임 최소화

• 점진적 확장 전략
  한 부서나 한 프로세스에서 시작해 효과를 입증한 뒤 점진적으로 확산합니다.

• 예컨대 한 보험사는 클레임 심사 부서에서 성과를 낸 후 영업과 고객관리로 확대 적용했습니다.

• 데이터와 조직 우선주의
  모델보다 데이터 파이프라인과 거버넌스를 먼저 다집니다.

• DataOps, MLOps 같은 체계를 도입해 운영 기반을 확보하는 것이 핵심입니다.

실행 전략 프레임워크

기업이 AI 수익화에 성공하기 위해서는 다음 3단계 접근이 효과적입니다.

2. 유즈케이스 정의
   “AI가 어느 비용을 줄이고, 어느 매출을 늘리는가?”에 명확히 답할 수 있어야 합니다.

4. 데이터 인프라 준비
   RAG, 지식그래프 기반 RAG 같은 최신 데이터 관리 방식을 고려해야 합니다.

5. 데이터 품질 관리, 권한 통제, 메타데이터 관리가 필수입니다.

7. 운영 체계 확립
   모델 모니터링, 성능 검증, 에러 로그 분석 같은 체계를 마련하고 ROI를 주기적으로 점검해야 합니다.

8. 성과 없는 프로젝트는 과감히 중단하는 결단도 필요합니다.

결론

AI는 더 이상 ‘있으면 좋은 기술’이 아니라 ROI로 평가되는 투자 자산입니다.

그러나 데이터 품질, 조직 협업, 운영 체계, 규제 대응 같은 기반이 뒷받침되지 않으면 대부분 실패로 끝납니다.

따라서 기업이 취해야 할 전략은 분명합니다.

• - ROI가 확실한 유즈케이스부터 시작할 것

• - 데이터 아키텍처와 운영 체계를 먼저 다질 것

• - PoC → 운영 → 확산의 단계적 접근을 취할 것

2025년, 엔터프라이즈 AI의 진정한 경쟁력은 모델 성능이 아니라 ‘ROI를 증명하는 실행력’입니다.