AI 투자, 장밋빛 미래 뒤 숨겨진 환경 문제와 ROI 고민

최근 몇 년간 인공지능(AI) 기술은 놀라운 속도로 발전하며 우리 생활 곳곳에 스며들고 있습니다. 기업들은 AI를 도입하여 생산성을 향상시키고 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 데 열을 올리고 있습니다. 하지만 AI의 급격한 성장은 예상치 못한 문제점들을 야기하고 있으며, 그중에서도 환경 문제와 투자 대비 수익(ROI)에 대한 고민은 간과할 수 없는 중요한 과제입니다.

기업들의 AI 투자 확대, 긍정적 전망 속 우려도 공존

글로벌 컨설팅 기업 Capgemini의 최근 보고서에 따르면, 전 세계 기업의 61%가 향후 1년 동안 생성형 AI 관련 지출을 늘릴 계획이라고 합니다. 이미 작년 한 해 동안 88%의 기업이 생성형 AI 지출을 늘린 상황에서 이러한 투자 확대는 AI에 대한 기업들의 높은 기대감을 반영합니다. 특히 응답 기업의 절반 이상(51%)은 생성형 AI의 이점이 환경에 미치는 부정적인 영향을 능가할 것이라고 믿고 있습니다.

하지만 이러한 낙관적인 전망과는 달리, 기업들은 AI 투자를 통해 실제로 얼마나 큰 효과를 보고 있는지에 대한 의문을 품고 있습니다. Capgemini 보고서에 따르면, 기업의 21%는 AI 도입 결과에 만족하지 못하고 있으며, AI 확장에 따른 비용 증가에 대한 우려도 제기되고 있습니다.

AI의 에너지 소비 증가, 지속가능성에 대한 경고등

AI 기술, 특히 딥러닝 모델은 방대한 양의 데이터를 처리하고 학습하는 과정에서 막대한 에너지를 소비합니다. 예를 들어, Google은 2024년 하반기와 2025년 상반기 동안 데이터 센터 에너지 소비가 27% 증가했으며, Microsoft는 2020년부터 2024년 사이에 총 에너지 소비가 168% 증가했습니다.

AI의 에너지 소비 증가는 지구 온난화와 기후 변화를 가속화할 수 있다는 점에서 심각한 문제입니다. 기업들은 AI 기술을 도입하고 활용하는 과정에서 에너지 효율성을 높이고 친환경적인 AI 모델 개발에 투자하는 등 지속가능성을 고려해야 합니다.

ROI 확보의 어려움, 데이터 기반 구축과 전략적 접근 필요

AI 투자가 성공적으로 이어지기 위해서는 명확한 목표 설정과 전략적인 접근이 필수적입니다. 많은 기업들이 AI 기술을 도입하는 데에는 적극적이지만, 데이터 기반을 제대로 구축하지 못하거나 투자 대비 효과를 측정하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

Capgemini의 CTO Franck Greverie는 "급격한 도입이 반드시 실질적인 ROI를 동반하는 대규모 배포로 이어지는 것은 아니다"라고 지적하며, "기업은 신뢰할 수 있는 환경에서 규정을 준수하고 보안을 유지하며 필요한 개인 정보 보호를 보장하는 견고한 데이터 기반을 구축해야 가장 큰 ROI를 얻을 수 있다"고 강조했습니다.

환경 및 경제적 영향 최소화를 위한 노력

AI의 잠재력을 최대한 활용하면서 환경 및 경제적 영향을 최소화하기 위해서는 기업들이 보다 체계적인 접근 방식을 채택해야 합니다. Capgemini는 거버넌스 정책 수립(현재 46%만 시행)과 고객 운영, 마케팅, 위험 관리와 같은 영향력이 큰 영역에 집중하는 것을 제안합니다.

기업들은 AI 윤리 기준을 마련하고 AI 개발 및 활용 과정에서 환경적, 사회적 책임을 다해야 합니다. 또한, 소규모 언어 모델(SLM)과 같은 에너지 효율적인 AI 모델을 적극적으로 활용하고, AI 투자에 대한 성과 측정 지표를 개발하여 지속적인 개선을 추구해야 합니다.

맺음말

AI는 우리 사회에 혁신적인 변화를 가져다줄 잠재력을 가지고 있지만, 그 이면에는 환경 문제와 ROI 확보라는 과제가 놓여 있습니다. 기업들은 AI 투자를 확대하는 동시에 지속가능성을 고려하고, 데이터 기반을 강화하며, 전략적인 접근 방식을 통해 AI의 긍정적인 효과를 극대화해야 할 것입니다. 이러한 노력을 통해 AI는 인류의 발전에 기여하는 진정한 동반자가 될 수 있을 것입니다.