by Wizard

AI 투자, 왜 성공보다 실패가 많을까? 사람 중심의 AI 전략으로 돌파구 찾기

최근 AI 투자 열풍 속에서 많은 기업들이 AI 프로젝트를 추진했지만, 상당수가 중단되거나 실패하는 사례가 속출하고 있습니다. 단순히 기술적인 문제 때문일까요? 전문가들은 실패의 원인이 기술 자체보다 사람, 즉 빈약한 비전, 부실한 운영, 부족한 자원 등 조직 내부의 문제에서 비롯된다고 지적합니다. 이번 글에서는 벤처캐피털(VC)들이 제시하는 성공적인 AI 프로젝트를 위한 조언을 바탕으로, AI 투자의 성공률을 높이는 방법에 대해 심층적으로 분석해 보겠습니다.

AI, 비즈니스 혁신의 핵심 동력으로 활용하기

액시엄 파트너스의 산드야 벤카타찰람은 AI가 기존 비즈니스 구조, 운영 방식, 조직도, 프로세스 전반에 걸쳐 혁신을 가져올 수 있다고 강조합니다. CIO는 장기적인 관점에서 AI가 만들어낼 변화를 예측하고, 이를 비즈니스 전략에 통합해야 합니다. AI는 기존 소프트웨어 도구의 자동화를 넘어, 인간의 역할을 대체하거나 인간이 만들어내는 결과물을 직접 생성하는 형태로 발전하고 있습니다. 이러한 변화는 레거시 시스템과 프로세스의 혁신을 필연적으로 요구하며, 고객 지원 분야가 가장 먼저 변화를 맞이할 것으로 예상됩니다.

기술 중심에서 결과 중심으로, AI 프로젝트의 방향 전환

브레이크아웃 벤처스의 줄리아 무어는 IT 리더들이 AI 프로젝트를 기술 중심이 아닌 결과 중심으로 설계해야 한다고 조언합니다. 창업자들은 AI 기술 자체보다 기술이 가져올 파급 효과에 주목하며, 특정 산업을 혁신할 수 있는지에 초점을 맞춥니다. 스카우트 벤처스의 브래드 해리슨은 CIO가 반복적이고 시간이 많이 소요되는 업무를 자동화하여 가치를 창출하는 고효율 분야에 집중해야 한다고 분석합니다. CIO는 장기적인 관점에서 프로토타입을 제작하고, 기술적인 문제보다는 결과를 고민하며, 전체적인 그림을 조망해야 합니다.

현재가 아닌 미래를 위한 투자, AI의 잠재력에 집중

벤처캐피털은 현재의 요구보다는 미래의 변화를 예측하고 투자합니다. IT 리더 역시 AI로 인해 자사 업계가 어떻게 변화할지 예측해야 합니다. 산드야 벤카타찰람은 AI의 진정한 가치는 레거시 시스템과 프로세스를 대체하는 데 있으며, 단기적인 성과나 개별적인 AI 프로젝트는 큰 의미가 없다고 지적합니다. 자체 LLM을 구축하는 등 내부 워크플로우에 AI를 단순 추가하는 방식은 자칫 낭비로 이어질 수 있습니다. AI 도구는 빠르게 변화하므로, 기술 자체보다는 전체적인 그림과 결과에 집중해야 합니다.

파트너십을 통한 협력, AI 도입 속도 가속화

엔터프라이즈 조직은 AI가 요구하는 빠른 변화에 발맞추기 어려울 수 있습니다. 브래드 해리슨은 IT 리더들이 AI 네이티브 스타트업과의 협력을 통해 이러한 어려움을 극복할 수 있다고 조언합니다. AI 네이티브 스타트업과의 협력은 시간과 비용을 절약하고, 특히 첫 AI 프로젝트를 추진하는 기업의 성공률을 높이는 데 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 엔터프라이즈 IT 리더는 다양한 AI 문제 해결에 대한 전문성을 가진 창업자 커뮤니티와 네트워크를 구축해야 합니다.

산업 특성에 맞는 AI 전략 수립

AI 전략은 IT를 핵심 제품과 직접 연결하는 요소이며, 기업의 시장 생존을 좌우합니다. IT 의사결정권자는 AI 전략을 기업이 속한 산업 시장에 맞춰 수립해야 합니다. 일부 분야에서는 에이전트 이후 '피지컬 AI'가 차세대 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 브래드 해리슨은 국방, 치안 등 AI가 물리적 세계와 직접 맞닿는 분야에 주목하며, 이러한 분야에서 AI가 인류에 가장 큰 영향을 미칠 수 있다고 전망합니다.

AI 우선 문화 구축, 조직 전체의 변화 유도

가장 큰 장애물은 기술이 아닌 조직 문화입니다. 특히 Z세대 구성원은 AI 도구를 고위 경영진과 전혀 다르게 받아들이고 있습니다. 브래드 해리슨은 IT 리더가 사무실에만 머무르지 않고 직원과 AI 프로젝트에 직접 참여해야 더욱 의미 있는 통찰력을 얻을 수 있다고 강조합니다. AI 우선 문화를 구축하고, 직원들이 AI 도구를 자유롭게 활용할 수 있도록 장려해야 합니다.

직접 경험하고 배우는 자세, AI 전문가로 성장하기

IT 리더는 빠르게 변화하는 AI 흐름에 발맞추기 위해 내부 프로토타이핑과 실험을 적극 장려해야 합니다. 베이시스 셋 벤처스의 존 매니스는 데이터베이스용 도구를 직접 사용해보고 경험을 공유하는 것이 중요하다고 강조합니다. 현장에서 직접 부딪히고 경험하는 과정을 통해 신뢰를 쌓고, 주변 사람들을 지원하는 방법을 배우면서 AI 전문가로 성장할 수 있습니다.