생성형 AI 도입, 장밋빛 미래 뒤 숨겨진 비용 폭탄 피하는 법

최근 몇 년간 생성형 AI는 혁신적인 기술로 주목받으며 기업들의 뜨거운 관심을 받고 있습니다. 챗GPT와 같은 도구들은 업무 효율성을 높이고 새로운 가능성을 제시하지만, 무턱대고 도입했다가는 예상치 못한 비용 문제에 직면할 수 있습니다. 써모 피셔 사이언티픽의 시오반 크비센의 경험은 이러한 위험을 잘 보여줍니다. 2026년까지 대부분의 기업이 생성형 AI를 도입할 것으로 예상되지만, 비용 초과와 기대 불이행이라는 함정을 피하기 위한 전략이 필요합니다.

생성형 AI, 왜 비용 관리가 중요할까요?

가트너는 2025년 생성형 AI 관련 지출이 6,440억 달러에 이를 것으로 전망하며, 비용 관리가 핵심 과제로 떠오를 것이라고 경고합니다. 초기 구축 비용 외에도 데이터 정제, 모델 훈련, 인프라 유지, 인재 확보 등 다양한 숨겨진 비용이 발생할 수 있습니다. 특히, FOMO(Fear of Missing Out, 기회를 놓칠까 두려워하는 심리)에 휩쓸려 계획 없이 도입할 경우, 예상치 못한 비용 폭탄을 맞을 수 있습니다.

숨겨진 비용, 무엇을 주의해야 할까요?

생성형 AI 도입 시 예상치 못한 비용을 발생시키는 요인은 다양합니다. 데이터 품질이 낮으면 모델 성능이 저하되어 추가적인 데이터 정제 비용이 발생할 수 있습니다. 또한, LLM(Large Language Model) 훈련에는 막대한 연산 자원이 필요하며, AI 엔지니어, 데이터 과학자와 같은 전문 인력 확보에도 많은 비용이 소요됩니다. RHR 인터내셔널의 브라이언 그린버그는 기업들이 파인튜닝, API, 컨설턴트 비용과 같은 핵심 요소를 간과하고 있다고 지적합니다.

전략에 따른 비용 차이, 어떻게 대처해야 할까요?

기업은 생성형 AI 도입 시 ‘수비’, ‘확장’, ‘뒤집기’ 전략 중 하나를 선택합니다. ‘수비’ 전략은 고객 서비스 챗봇을 통해 응답 속도를 개선하는 방식이며, ‘확장’ 전략은 AI가 맞춤형 요금제를 추천하는 데 활용될 수 있습니다. ‘뒤집기’ 전략은 AI 기반 스타트업이 기존 시장 질서를 파괴하는 것을 목표로 합니다. 가트너의 네이트 수다는 ‘뒤집기’ 전략이 가장 위험하며, 전략에 따라 초기 예상보다 5배에서 10배까지 비용이 초과될 수 있다고 경고합니다.

토큰 기반 과금 모델, 현명하게 사용하는 방법은?

대부분의 AI 서비스 업체는 토큰(token)이라는 단위로 사용량을 측정하고 과금합니다. 토큰은 텍스트 데이터를 처리하기 위한 기본 단위로, 입력 및 출력되는 텍스트 양에 따라 비용이 달라집니다. AWS의 크리스 헤네시는 많은 사람이 입력과 출력 개념을 이해하지 못해 비용 모델을 잘못 설정한다고 지적합니다. 가트너의 네이트 수다는 저렴한 모델로 실험하여 비싼 모델과 동등한 작업을 수행할 수 있는지 검증하는 것이 좋다고 조언합니다.

테스트 비용, 간과하지 마세요

써모 피셔 사이언티픽의 시오반 크비센은 테스트 비용을 간과하기 쉬운 비용으로 꼽았습니다. 질문을 던지고 테스트할 때마다 비용이 발생하며, 정확도와 비용 간 균형을 잡고 테스트 횟수를 결정해야 합니다. 또한, 페넘의 생성형 AI 기반 채용 앱을 도입한 써모 피셔의 사례처럼, 변화 관리 비용도 고려해야 합니다.

결론

생성형 AI는 혁신적인 기술이지만, 성공적인 도입을 위해서는 철저한 계획과 비용 관리가 필수적입니다. 숨겨진 비용 요소를 파악하고, 전략에 따른 비용 차이를 고려하며, 토큰 기반 과금 모델을 현명하게 활용해야 합니다. 또한, 테스트 비용과 변화 관리 비용을 간과하지 않고, AI 기술을 비즈니스 목표에 맞춰 신중하게 적용해야 합니다.