▲(사진=로이터/연합)
인공지능(AI) 도입을 통해 대규모 비용 절감 효과를 기대했던 기업들의 예상이 현실과 상당한 차이를 보인 것으로 나타났다. AI 투자 열풍이 이어지고 있지만 정작 AI를 도입한 기업들의 실제 비용 절감 효과는 기대치에 미치지 못하고 있는 것이다.
1일 블룸버그통신에 따르면 글로벌 컨설팅업체 베인앤드컴퍼니는 매출 1억달러(약 1512억원) 이상 기업 951곳을 대상으로 실시한 설문조사 결과를 공개했다. 이번 조사는 지난 4월 완료됐으며 소매, 기술, 첨단 제조, 헬스케어, 소비재, 에너지, 금융서비스, 통신·미디어·엔터테인먼트, 보험 등 9개 업종이 조사 대상에 포함됐다.
조사 결과 AI 도입을 통해 11~20% 수준의 비용 절감을 기대한 응답자 비중은 37%에 달했다. 또 응답자의 17%는 21~30%, 5%는 30% 이상의 비용 절감 효과를 기대했다. 반면 비용 절감 규모가 10% 이하에 그칠 것으로 예상한 응답자 비중은 25%에 불과했다.
그러나 실제 성과는 기대에 미치지 못했다. AI를 통한 비용 절감을 달성한 기업 중 가장 큰 비중인 40%는 비용 감소 폭이 10% 이하에 그쳤다고 응답했다. 11~20% 수준의 비용 절감을 달성한 기업은 29%였고, 21~30% 절감에 성공한 기업은 10%, 30% 이상 절감한 기업은 4%에 불과했다.
상당수 기업들이 10% 이상의 비용 절감 효과를 기대했지만 실제 성과는 이에 크게 못 미친 셈이다.
베인은 보고서를 통해 이번 조사결과를 두고 “경영진을 불편하게 만들 수 있다"며 “많은 기업들은 예상되는 비용 절감을 근거로 AI 투자 확대를 승인하고 있다는 점에서 더욱 그렇다"고 밝혔다.
보고서는 “과거 성과를 바탕으로 다음 투자에 필요한 자금을 자체 조달한다는 것은 절제된 투자처럼 보인다"면서도 “실제로는 구조적 결함이 있는 순환적 베팅에 가깝다"고 지적했다.
그러면서 “비용 절감 규모는 가정했던 것보다 작았다"며 “현재 진행 중인 AI 투자 역시 실제 성과보다 예상 효과를 기준으로 추진되고 있다"고 꼬집었다.
조사 결과에 따르면 일부 기업들은 이미 실현한 비용 절감 효과를 활용해 생성형 AI와 에이전트형 AI에 대한 신규 투자를 진행하고 있지만, 가장 많은 비중(44%)의 기업들은 앞으로의 AI 투자 재원을 마련하는 주요 수단으로 '목표 비용 절감'을 꼽았다.
AI 투자 확대에도 불구하고 기업들이 기대만큼 성과를 내지 못하는 배경으로는 데이터 활용 문제가 꼽혔다.
베인은 “전 세계적으로 수천억달러 규모의 데이터 현대화 투자가 지난 10년간 이뤄졌음에도 AI 프로젝트가 기대 이하의 성과를 내는 가장 큰 이유는 기업들이 자사 데이터에 안정적으로 접근하지 못하기 때문"이라고 밝혔다.
이어 “모든 데이터를 AI가 활용할 수 있는 형태로 정리할 때까지 기다리기보다 우선 활용 가능한 데이터를 AI 모델에 적용한 뒤, AI를 활용해 나머지 데이터의 구조화를 병행해야 한다"고 조언했다.
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