생성형 AI 도입, 장밋빛 미래 뒤에 숨겨진 함정과 비용 폭탄 피하기

생성형 AI(GenAI)는 기업의 혁신과 성장을 이끌 잠재력을 지닌 기술로 주목받고 있습니다. 하지만, 섣부른 도입은 예상치 못한 비용 증가와 실패로 이어질 수 있다는 경고가 잇따르고 있습니다. Gartner는 2025년 생성형 AI 관련 지출이 6,440억 달러에 달할 것으로 예측하면서, 비용 관리가 핵심 과제가 될 것이라고 강조합니다. 이 글에서는 생성형 AI 도입 시 직면할 수 있는 함정을 살펴보고, 성공적인 투자를 위한 전략을 제시합니다.

1. 꿈같은 약속과 현실 사이의 간극

많은 기업들이 생성형 AI의 화려한 가능성에 매료되어 서둘러 도입을 결정하지만, 실제 결과는 기대에 미치지 못하는 경우가 많습니다. Thermo Fisher Scientific의 HR 담당 이사 Siobhan Kwiecien은 "견고한 AI 솔루션"이라는 약속과 달리, 기술의 소비 및 가격 모델이 일관성이 없고, 원하는 기능을 제대로 수행하지 못하는 문제에 직면했다고 밝혔습니다. 이러한 문제는 생성형 AI 기술의 초기 단계에서 흔히 발생하며, 기업들은 기술 도입 전에 현실적인 기대를 설정해야 합니다.

2. 숨겨진 비용, 예산 초과의 주범

생성형 AI 구축 비용은 데이터 준비, 모델 훈련, 인프라 구축, 전문가 채용 등 다양한 요인으로 인해 예상보다 훨씬 높을 수 있습니다. 특히 데이터 정제 및 레이블링은 시간과 자원이 많이 소모되는 작업이며, 고품질의 데이터가 없으면 AI 모델의 성능 저하를 초래할 수 있습니다. 또한, 대규모 언어 모델(LLM) 훈련에는 막대한 컴퓨팅 자원이 필요하며, AI 엔지니어, 데이터 과학자, MLOps 전문가 채용에도 상당한 비용이 발생합니다. Brian Greenberg CIO는 "기업들이 명확한 목표나 AI가 실제로 가치를 더하는 부분을 검증하지 않고 서둘러 도입할 때 가장 큰 비용 문제가 발생한다"고 지적합니다.

3. 전략 부재, 엇갈리는 성패

생성형 AI 도입 전략은 크게 경쟁 우위 유지를 위한 "방어(Defend)", 역량 확장을 위한 "확장(Extend)", 시장 혁신을 위한 "전복(Upend)"의 세 가지로 나눌 수 있습니다. Gartner의 Nate Suda 연구 이사는 "확장" 전략이 가장 많은 가치를 창출하지만, 동시에 예상치 못한 비용이 발생하는 경우가 많다고 말합니다. 그는 CEO들이 사용자당 월별 비용만 고려하여 전체 직원에게 생성형 AI 액세스를 제공하면서 비용이 통제 불능 상태로 치솟는 상황을 경고합니다.

4. 토큰 기반 가격 모델의 함정

대부분의 AI 제공업체는 쿼리 또는 "프롬프트"에 사용된 단어 또는 문자 수를 기준으로 AI 사용량을 측정합니다. OpenAI의 경우 "토큰"이라는 단위를 사용하며, 100만 토큰당 가격을 청구합니다. AWS의 Chris Hennesey는 "사람들은 입력과 출력에 익숙하지 않기 때문에 비용 모델을 만드는 데 어려움을 겪는다"고 말합니다. 모델 가격은 모델의 성능에 따라 크게 다르므로, 기업은 먼저 저렴한 모델을 실험하여 성능을 확인하는 것이 좋습니다.

5. 성공적인 도입을 위한 핵심 전략

생성형 AI 프로젝트의 성공을 위해서는 명확한 목표 설정, 철저한 비용 계획, 데이터 품질 관리, 숙련된 인력 확보, 윤리적 고려, 지속적인 테스트 및 개선이 필수적입니다. 또한, AI 제공업체와의 협력 모델을 신중하게 선택하고, 토큰 기반 가격 모델의 함정을 피해야 합니다. Thermo Fisher Scientific의 Amy Ritter는 생성형 AI 기반 채용 앱 도입 후 후보자 심사 시간을 단축했지만, 동시에 직무 소개 영상 제작과 변화 관리에도 투자해야 했습니다.

맺음말

생성형 AI는 혁신적인 기술이지만, 성공적인 도입을 위해서는 신중한 계획과 전략이 필요합니다. 숨겨진 비용을 간과하지 않고, 데이터 품질을 확보하며, 명확한 목표를 설정하고, 지속적인 테스트와 개선을 통해 기업은 생성형 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있을 것입니다.