[인공지능 줌인] AI 성공의 조건은 기술이 아닌 설계…기업 전략이 바뀌...

인공지능 시대, 승패는 모델이 아닌 아키텍처가 가른다. [출처=포브스]

인공지능(AI)에 대한 기업들의 투자가 빠르게 증가하고 있지만 기대만큼의 생산성 향상이나 수익으로 이어지지 않는 사례가 늘고 있다.

전문가들은 그 원인을 기술이나 알고리즘이 아닌 ‘아키텍처 부재’에서 찾고 있으며, AI를 개별 도구가 아닌 기업 전반의 구조로 설계해야 한다는 목소리가 커지고 있다.

아키텍처 중심 접근 방식은 분산된 실험을 넘어 확장 가능하고 측정 가능한 성과를 만드는 핵심 전략으로 주목받고 있다.

포브스에 따르면 영국 최고재무책임자(CFO)의 59%는 AI가 조직 성과 개선에 기여할 가능성을 이전보다 더 낙관적으로 평가했으며, 96%는 향후 5년간 디지털 투자가 증가할 것으로 예상했다.

그러나 실제 기업 현장에서는 AI 투자 확대가 지속적인 생산성 향상이나 명확한 수익으로 연결되지 않는 경우가 많다.

이는 AI가 통합된 기업 구조 위에서 운영되기보다 개별 도구와 시범 프로젝트 형태로 도입되는 경우가 많기 때문이다.

경쟁의 기준 역시 변화하고 있다.

이제 중요한 것은 가장 뛰어난 알고리즘을 보유했는지가 아니라, AI를 반복적으로 활용할 수 있는 재사용 가능한 구조를 구축했는지 여부다.

지능형 아키텍처를 갖춘 조직은 AI를 단순 실험이 아닌 조직 역량으로 전환하며 제품과 서비스 전반에서 시너지를 만들어낸다.

효과적인 AI 아키텍처는 네 가지 특징을 가진다.

첫째, 한 번 구축한 서비스를 여러 영역에서 재사용할 수 있도록 설계된다.

둘째, 보안과 개인정보 보호, 모델 위험 관리가 초기 설계 단계부터 포함된다.

셋째, 성능과 비용, 비즈니스 효과를 측정할 수 있어 투자 수익률(ROI)을 명확히 확인할 수 있다.

넷째, 새로운 모델이나 규제 변화에도 큰 수정 없이 대응할 수 있는 유연성을 갖는다.

이러한 구조를 도입한 기업들은 AI 배포 기간을 수개월에서 수주 단위로 단축하는 성과를 보이고 있다고 전문가들은 말하고 있다.

공통 데이터와 통합 계층을 기반으로 구축되기 때문에 새로운 활용 사례가 추가될수록 비용은 줄고 가치 창출 속도는 빨라지는 구조가 만들어진다.

반대로 아키텍처 기반이 없는 기업은 새로운 AI 프로젝트를 시작할 때마다 비용과 위험이 반복적으로 증가한다.

겉으로는 동일한 기술을 도입하더라도 실행 속도와 확장성에서 격차가 커질 수밖에 없다.

기업 환경에서 AI를 안정적으로 확장하기 위해서는 데이터와 통합 구조가 핵심 기반이 된다.

데이터 계층, 관리 및 통제 계층, AI 서비스 계층, 그리고 실제 사용자 경험 계층으로 이어지는 구조적 설계가 필요하다는 것이 전문가들의 의견이다.

이 방식은 높은 가치의 비즈니스 목표부터 단계적으로 적용하면서 동시에 재사용 가능한 기반을 구축하도록 돕는다.

현재 경영진의 90% 이상이 AI 투자를 확대할 계획이지만, 실제 성숙 단계에 도달한 조직은 약 1%에 불과하다.

주요 병목 요인은 기술 부족이 아니라 운영 모델과 아키텍처 설계 문제로 지적된다.

아키텍처 중심 접근을 도입하면 새로운 AI 프로젝트를 3~6개월 내 실제 가치로 전환하는 것이 가능하며, 일부 기업은 특정 업무 비용을 15~20% 절감하는 효과를 기대하고 있다.

이사회 차원의 역할도 중요해지고 있다.

AI 전략과 데이터 책임, 투자 배분, 위험 관리에 대한 명확한 권한 구조가 마련되어야 하며, 전담 기술 또는 AI 위원회를 통해 지속적인 감독이 이루어질 때 성과가 높게 나타난다.

많은 기업들이 수십 개의 파일럿 프로젝트를 진행하면서도 실제 확장에 실패하는 ‘파일럿 단계의 늪’에 머물러 있다.

성공한 기업들은 소수의 프로젝트에서 빠르게 가치를 검증한 뒤 이를 조직 전반으로 확장하며 동시에 공통 아키텍처에 투자하는 전략을 선택한다.

결국 생성형 AI의 생산성 혁신은 개별 실험이 아니라 체계적인 아키텍처 기반 확장이 이루어질 때 현실이 되고 있다고 전문가들은 말하고 있다.

[위키리크스한국=유 진 기자]

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