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AI 파일럿의 95%가 실패하는 이유 — 그리고 당신이 피하는 법

 (every.to)
5P by neo 20시간전 | ★ favorite | 댓글 1개
  • 기업들이 AI 도입에서 단기 ROI에 집착하여 장기적 가치 축적 환경을 스스로 훼손하며 실패 확률을 높임
  • MIT·McKinsey·Upwork·HBR 등에 따르면 성과 부재·인력 번아웃·전략 혼선이 누적되며, 선도 사용자 이탈과 신뢰 붕괴로 이어지는 악순환 발생
  • 현장 사례에서 초기 성과 후 가격·성과 목표 상향이 혁신 여유를 말려버리고 의사결정 지연과 제품 확장 정체를 유발하는 stag hunt 현상이 보임
  • 해결의 핵심은 Donella Meadows의 레버리지 포인트를 올바른 방향으로 건드리는 것: 통제 강화·추출 중심이 아닌 분산 권한·재투자·적응 공간 확보
  • SharkNinja·Johnson Hana·Shopify 사례처럼 신뢰 기반 운영체계로 전환할 때 compounding 혁신이 ROI의 자연스러운 부산물로 발생하게 됨

문제 제기와 배경

  • 최근 MIT 연구 결과에 따르면, 기업의 AI 도입 프로젝트 중 95%가 실패하고 있음. 이 수치는 과장된 것이 아니라는 평가를 받음
    • McKinsey의 조사에서도 80% 이상의 경영진이 생성형 AI가 기업 수익에 가시적인 변화를 만들지 못했다고 답변함
    • Upwork의 연구에서는 AI 활용도가 높은 직원일수록 퇴사 의향이 높고, 회사의 AI 전략을 이해하지 못하며, 88%가 번아웃을 경험했다고 밝혀짐
  • 이러한 현상의 근본 원인은 기업들이 AI 투자에 대한 조급한 수익 회수 압박 때문에 장기적 효과를 희생하고 있다는 점
    • 즉, 초기에는 효율성 향상과 업무 자동화 등 긍정적인 효과가 나타나지만, ROI를 단기간에 입증하려는 경영적 요구가 들어오면 프로젝트가 멈추거나 실패로 귀결됨
  • 나는 2023년부터 중견 컨설팅 회사에서 AI 전환 프로젝트를 이끌었음
    • 체계적으로 접근: 시범 사업(파일럿) 실행, 워크플로우 개편, 변화 관리 전략 등을 도입
    • 그 결과 40,000시간 이상의 인력 생산성 확보에 성공했고, 고객사 만족도도 높았음
    • 하지만 회사 차원에서 즉각적인 투자 대비 수익을 요구하기 시작하면서 프로젝트 성과가 정체됨

  • 시사점

    • AI 전환이 멈추는 시점에는 일정한 패턴과 경고 신호가 존재하며, 이를 잘 관찰하면 장기적인 변화로 이어갈 수 있음
    • 이러한 경험을 토대로 조기 경고 신호와 지속 가능한 변화를 만드는 레시피를 제시하려고 함

왜 ‘성공’이 ‘실패’를 촉발하는가

  • 필자가 근무했던 300명 규모의 컨설팅 회사는 초기 AI 도입에서 강력한 성과를 거두며 모멘텀을 확보했음
    • 연구 콜 분석 자동화 툴을 도입해, 전사·요약·클라이언트 보고서를 자동 생성하는 등 마치 주니어 직원처럼 기능했음
    • 덕분에 팀은 핵심 워크플로우 개편·실행 가능한 인사이트 도출에 집중할 수 있었고, 결과적으로 성과 품질 향상과 고객 만족을 달성했음
  • 이런 성공이 AI의 잠재력을 증명하고, 회사 전반의 도입을 가속화할 것이라 믿었지만 실제로는 성과 정체가 발생함
    • 이는 특정 회사의 문제가 아니라, AI 적응을 시도하는 대부분의 기존 기업이 직면하는 구조적 힘을 보여주는 사례

  • 단기 ROI 수확의 부작용

    • 회사는 효율성 개선을 근거로 고객 과금 단가 인상·투입 시간 단축을 추진함
    • 이는 빠르게 ROI를 회수하기 위한 즉각적 수익화 전략으로 보였지만, 동시에 성과 목표 상향을 불러왔음
    • 결과적으로 직원들이 모두 숫자 달성에 몰두하게 되어 혁신을 위한 여유(slack) 가 사라짐

  • 조직 내부에서의 정체

    • 단기 목표 압박은 조직 내 마찰을 키워 의사결정 기준 강화·승인 지연을 초래했음
    • 그 결과, 핵심 AI 기반 제품 확장 프로젝트는 팀 과부하와 부담 속에 거의 1년 가까이 지체되었음

  • Stag Hunt 이론

    • 이는 게임이론의 stag hunt(사슴 사냥) 상황과 동일하게 작동함
      • 사슴(stag): 장기적 협력으로만 얻을 수 있는 공유된 대규모 성과
      • 토끼(hare): 즉각적 ROI 수확이나 소규모 개인적 성과
    • 회사가 ROI를 조기 수확하면, 이는 협력을 포기하고 토끼를 쫓는 신호가 되어, 집단적 신뢰 붕괴를 초래함

  • 혁신 선구자의 딜레마

    • 내부 선구자가 새 워크플로우·자동화·도구를 개발해도, 대부분의 회사는 이를 구조적 변화로 전환하지 못하고 성과 목표 강화에만 사용함
    • 혁신가는 구체제의 규칙 속에서 평가받고, 보상·승진 부재로 인해 점점 기회가 사라짐
    • 결국 이들은 혁신을 포기하거나 퇴사라는 합리적 선택만 남게 됨

레버리지 이론

  • 필자는 이전 경험을 바탕으로 AI 전환 실패를 예방할 방법을 찾기 시작했음
    • 그 과정에서 Donella Meadows의 시스템 사고와 그녀의 대표적 에세이 「Leverage Points」(1997) 를 참고함
  • Meadows의 통찰 : 지속적 변화를 만들려면 적절한 개입 지점을 찾아야 함
    • 표면적 개입은 큰 노력에 비해 작은 효과만 가져오지만, 보이지 않는 지렛대는 작은 개입으로도 큰 변화를 만들어냄
    • 그러나 새로운 시스템에서는 인간의 직관이 잘못된 방향으로 작동해, 강력한 지렛대를 찾더라도 거꾸로 밀어버리는 실수를 범하게 됨
  • 그러나 기업들은 표면적 솔루션·구현에 지나치게 많은 자원을 쓰고 있음
    • 심층 개입에 나서더라도 통제 강화, ROI 조기 추출, 속도 가속 같은 잘못된 방향으로 힘을 씀
    • 실제 필요한 것은 자율성 확대, 재투자, 적응 공간 창출임
  • 진정한 선도 기업은 건강하고 적응력 있는 가치 창출 시스템을 구축해 ROI를 자연스러운 부산물로 만듦
  • 다음 세 가지 사례가 고레버리지 지점을 올바르게 활용해 지속 가능한 AI 성과를 달성한 예시임

  • SharkNinja — 분산 의사결정 신뢰

    • 과거에는 잘못된 계획을 비판하면 팀워크 부족으로 낙인찍혔음
    • 가전 제품 제조업체 SharkNinja는 CEO Mark Barrocas가 이러한 문화를 정면으로 뒤집음
      • 직원에게 계획 오류를 지적할 책임과 권한을 부여하고, 잘못된 결정을 빠르게 교정할 수 있는 분산 의사결정 체계를 강화함
      • 그는 “과거에는 내가 어리석게 굴었지만, 이제는 ‘비-어리석게’ 행동하기로 했다”라고 선언하며 실패를 교정 데이터로 재정의함
    • 이러한 운영체계는 민첩성·신뢰·협력을 높여, 최근 분기 순이익 105% 증가와 사상 최고 주가라는 성과를 달성함

  • Johnson Hana — 청구 시간에서 고객 가치로

    • 아일랜드 더블린 기반의 비정통 로펌 Johnson Hana는 시간 단위 청구 대신 정액제·프로젝트 기반 요금제를 채택함
      • 목표를 ‘시간 극대화’가 아닌 ‘재능과 고객 가치 극대화’ 로 전환
    • AI는 업무 전 과정에 내재화되어 문서 검토 자동화를 통해 변호사가 창의적 협상·복잡한 문제 해결·판단에 집중할 수 있게 함
    • 이 모델은 변호사를 “더 행복하고 더 뛰어나게” 만들며, 클라이언트는 더 빠르고 더 나은 결과를 얻게 됨
    • 2025년 7월, AI 법률 플랫폼 Eudia가 Johnson Hana를 5천만 달러에 인수하며, 이미 신뢰 기반·stag hunt 운영체계를 구축한 회사를 선택한 것임

  • Shopify — AI 사용을 성과 지표로

    • 신뢰가 낮은 조직에서는 직원들이 AI 사용을 은닉하거나 학습을 회피하는 것이 합리적 선택이 됨
    • 그러나 Shopify는 CEO Tobi Lütke의 지시로 AI 활용을 조직의 핵심 규칙으로 재설계함
      • 신규 채용 시 “AI가 불가능하다는 증명” 없이는 인력 충원이 불가
      • AI 숙련은 성과 평가의 핵심 요소로 포함됨
    • 그 결과, 직원의 합리적 선택은 AI를 숙련·공개적으로 활용하는 방향으로 전환됨
      • 조직은 AI가 대체하기 힘든 창의·전략·혁신 역량을 중심으로 재편됨
    • Shopify는 stag hunt를 강제하는 시스템을 구축했으며, Lütke는 목표를 “AI로 100배의 업무 성취를 이뤄 인간이 불가능했던 도전 과제를 해결하도록 만드는 것”이라 밝힘

진정한 전환은 무엇을 의미하는가

  • Meadows의 진단처럼 지속 가능한 AI ROI를 위해서는 단순한 도구 도입이 아니라 운영체계 자체의 변화가 요구됨
  • 지난 세기 대부분의 기업은 중앙집중식 전력망처럼 운영되어 옴
    • 목표: 위에서 아래로 통제, 선형적 예측, 효율성 극대화와 확장성 확보
    • 그러나 AI는 단순히 이 체계에 더 효율적인 연료를 공급하는 것이 아니라, 완전히 새로운 형태의 에너지임
  • AI의 힘은 개별 직원과 팀의 실험·혁신 활동에서 발생함 → 조직의 에지(edge) 에서 생성되는 분산적 에너지
    • 선도 기업들은 이를 인식하고 기존 전력망을 구식으로 선언하거나, 가치 측정 방식을 새롭게 정의하거나, 모든 직원이 순생산자(net-positive producer) 가 되도록 인센티브를 설계함
    • 이는 SharkNinja, Johnson Hana, Shopify 사례로 구체화됨
  • 조사에 따르면 95%의 직원이 AI 잠재력을 인정하지만, 가장 큰 우려는 “조직이 혜택을 공유하지 않을 것” 이라는 불신임
    • 이로 인해 직원들은 음지 노동(shadow workforce) 으로 전환, AI 사용을 숨기고 단기적 성과만 추구하는 ‘토끼 사냥’ 상태로 빠짐
    • 신뢰 부재는 협력적 혁신을 가로막음
  • 새로운 운영체계는 “예측·통제가 불가능해도 창출한 가치를 인정·보상한다”는 깊은 신뢰를 전제로 함
    • 이러한 신뢰를 운영모델 차원에서 구축한 기업은 일시적 효율성이 아니라, 경쟁자가 복제 불가능한 복합 혁신(compounding innovation) 을 소유하게 됨
    • 지속 가능한 ROI는 AI가 할 수 있는 일이 아니라, 공동 목표를 믿고 협력하는 사람들이 해낼 수 있는 일에서 비롯됨
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rikko 12시간전  [-]

국내 크고 작은 기업들이 AI 를 내재화 하고자 많은 노력을 하지만, 매번 그 뱡향성이 잘못되거나 중간에 꼬꾸라지는데에는 그놈의 단기간의 실적 달성이 제일 큰 절벽으로 다가오기 때문일 겁니다.

저도 최근 은행, 보험사의 RAG, LLM 도입 프로젝트를 하면서 느낀 바,
고객들도 이 AI 사업이라는게 거대하고 아주 긴 마라톤임을 내심 알고는 있지만서도 "그 달콤한 과실은 내 것이어야 만 한다"는 욕망이 모든 걸 침몰하게 만드는 원흉이었습니다.

한때 열풍이던 코인 투기처럼, "작은 시드로 시작해서 빠른 시일 내에 엄청난 수익이나 성과"를 바라는 한탕주의가 팽배한 임원진들과 상대하고 있노라면, 한숨이 절로 나옵니다.

AI 투자라는게 단순 프로젝트를 발주하고, 수익이 될 법한 상품이나 서비스를 만들고, 임직원들에게 사용을 강요하는게 아닌데, 보여주기식 성과에 다들 몰두하다가 어마어마한 운영비용이 되돌아오면
"AI는 돈먹는 하마다", "AI 는 거품이다" 이런 소리나 하면서 침뱉기 일쑤더랍니다.

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