AI 투자, '측정 가능한 성과' 함정에 빠지지 않는 법¶
원제목: The Trap of Trying to Quantify Every AI Initiative | Time
핵심 요약
- AI의 혁신적인 잠재력은 단기적인 ROI 측정으로 제한하기 어렵다는 점입니다.
- AI 투자의 진정한 가치는 자동화보다는 의사결정 개선과 새로운 발견에서 비롯된다는 점입니다.
- AI 활용의 초기 단계에서는 완벽한 측정보다 '사용량'과 같은 대리 지표로 방향성을 파악하는 것이 유용할 수 있다는 점입니다.
상세 내용¶
생성형 AI(GenAI) 투자가 증가하면서 기업들은 투자 대비 성과(ROI)를 입증하려는 압박에 시달리고 있습니다. 그러나 MIT 미디어랩의 NANDA 프로젝트 보고서에 따르면, 대다수의 AI 파일럿 프로젝트가 아직 측정 가능한 손익(P&L) 영향을 보여주지 못하고 있는 것으로 나타났습니다. 이러한 상황은 일부 경영진에게 귀중한 프로젝트가 조기에 중단되거나, AI 활용 범위를 좁게 만드는 우려를 낳고 있습니다.
BenchSci의 CEO인 리란 벨렌존은 19세기 사업가가 전기의 ROI를 고민했던 상황에 비유하며, AI 역시 단순한 이익 증대 도구를 넘어선 혁신적인 기술이라고 주장합니다. 그는 AI 투자의 ROI 측정이 왜 어려운지, 그리고 이러한 측정에만 집중할 경우 놓칠 수 있는 기회에 대해 설명했습니다.
벨렌존은 AI의 영향력을 정량화하기 어려운 이유를 여러 측면에서 들었습니다. 첫째, AI가 노동력에 미치는 영향을 정확히 측정하기 어렵기 때문에, 잘못된 측정이나 측정 불가로 인해 투자를 망설일 수 있다는 것입니다. 전기와 같이 AI 또한 기존의 모든 것을 근본적으로 재편할 수 있어, 그 잠재력을 특정 지표로 나타내기 힘들다는 설명입니다.
둘째, AI는 생성, 자동화, 그리고 '새로움'이라는 여러 측면을 가지고 있습니다. 특히 '새로움'을 정량화하는 것은 더욱 어렵습니다. 예를 들어, 제약 연구 분야에서 AI 솔루션을 개발하는 BenchSci는 '더 빠르고, 더 저렴하게'는 비교적 측정 가능하지만, '더 좋게' 즉, 새로운 발견으로 이어지는 가치는 즉각적인 ROI로 연결하기 어렵습니다.
그는 내부적으로도 엔지니어링 팀에 AI 도구를 제공하면서 ROI 측정에 대한 고민을 했음을 밝혔습니다. 완벽한 측정은 어렵기에, 사용량과 같은 대리 지표를 통해 긍정적인 방향으로 나아가고 있다는 가정을 세우고 투자를 진행하는 것이 현실적인 대안이 될 수 있다고 강조했습니다. 결국, AI의 혁신적인 잠재력은 단순한 ROI 계산을 넘어선 장기적인 관점에서 접근해야 함을 시사합니다.
편집자 노트¶
이번 기사는 AI 투자 열풍 속에서 기업들이 겪는 현실적인 고민을 잘 짚어내고 있습니다. 단순히 'AI 도입'이라는 성과 지표를 넘어, 실제로 비즈니스에 어떤 영향을 미치고 있는지, 특히 측정 가능한 ROI를 도출하기 어렵다는 점은 많은 기업들이 공감할 만한 내용입니다. 혁신 기술은 종종 기존의 평가 체계로는 제대로 측정되지 않는다는 벨렌존 CEO의 비유는 매우 적절하며, AI 역시 전기나 인터넷처럼 초기에는 그 파급력을 정확히 예측하거나 측정하기 어렵다는 점을 명확히 보여줍니다.
특히, AI의 가치가 자동화된 워크플로우 개선뿐만 아니라 '더 나은 의사결정'과 '새로운 발견'에서 나온다는 점을 강조하는 부분은 주목할 만합니다. 이는 AI를 단순한 생산성 향상 도구가 아닌, 전략적 의사결정 지원 및 신사업 창출의 핵심 동력으로 바라봐야 한다는 시사점을 줍니다. 이러한 관점은 연구개발(R&D) 투자나 신약 개발과 같이 장기적인 성과와 혁신이 중요한 산업에서 더욱 부각될 것입니다. 한국 기업들 역시 AI 도입 경쟁 속에서 단기 성과에만 매몰되기보다, 장기적인 관점에서 AI의 근본적인 가치를 이해하고 투자 방향을 설정하는 지혜가 필요해 보입니다.
결론적으로, 이 기사는 AI 투자에 대한 균형 잡힌 시각을 제공합니다. 완벽한 ROI 측정이 어렵다고 해서 투자를 멈출 것이 아니라, AI의 혁신적인 잠재력을 믿고 장기적인 안목으로 접근해야 한다는 메시지를 전달합니다. 초기에는 완벽하지 않더라도, 사용량 증가나 긍정적인 피드백 등을 통해 AI 도입의 방향성을 점검하고 점진적으로 최적화해 나가는 전략이 유효할 수 있음을 시사합니다. 이는 AI 기술의 발전 속도와 불확실성을 고려할 때, 우리 사회 전반의 AI 도입 및 활용에 있어 중요한 통찰을 제공합니다.