2026년: 투자자들이 "지루한" AI에 투자하는 해

화려한 AI 모델을 쫓는 것은 마치 고급 디저트처럼 유혹적입니다. 하지만 그런 케이크가 제대로 된 저녁 식사가 아닌 것처럼, 차세대 AI 도구는 비즈니스 문제를 해결해 줄 수 없습니다. AI를 통한 진정한 성공은 깨끗한 데이터, 투명성, 그리고 비즈니스와 함께 성장하는 아키텍처와 같은 건전한 습관에서 비롯됩니다. 리더들이 이러한 기반에 투자할 때, 그들은 눈앞의 화려함이 사그라들고 다음 AI 물결이 닥쳐올 때 빠르게 움직일 수 있는 능력을 갖추게 됩니다.

제가 말하는 "지루한 AI"란 이런 의미입니다. 재미없거나 야심이 없다는 뜻이 아니라, 체계적이라는 뜻입니다. 지루한 AI는 참신함보다는 신뢰성을, 실험보다는 통합을, 데모보다는 결과를 중시합니다. 화려하지는 않지만 데이터 정제, 시스템 현대화, 모델 관리, 그리고 AI를 일상적인 업무 흐름에 자연스럽게 녹여내어 조용히 가치를 제공하는 그런 작업입니다.

바로 그 기반 덕분에 조직은 위험을 가중시키지 않고도 빠르게 움직일 수 있습니다. 기존의 잘못된 프로세스나 취약한 시스템을 악화시키지 않기 때문에 새로운 모델, 에이전트, 기능을 자신 있게 도입할 수 있습니다. 지루한 AI가 바로 미래 혁신을 가능하게 하는 원동력입니다.

인공지능이라는 반짝이는 대상을 쫓다

AI 골드러시 심리는 일반적으로 조직이 뒤처지고 있다는 느낌과 최신 혁신 기술을 신속하게 도입해야 한다는 압박감에서 비롯됩니다. 최고 경영진과 이사회의 지시, 경쟁사의 마케팅, 그리고 앞서나가려는 투자자들의 압력이 이러한 상황을 더욱 악화시킵니다. 그러나 너무 서두르면 파편화된 시범 사업, 통제되지 않은 데이터 흐름, 확장 불가능한 프로토타입과 같은 일반적인 함정에 빠지기 쉽습니다. 이러한 성급한 움직임에도 불구하고, 자주 인용되는 MIT 연구를 포함한 여러 연구에 따르면 AI 도입으로 인한 실질적인 성과는 약 100만 건에 불과합니다. 5% AI 시범 프로그램은 빠른 매출 증대를 달성하지만, 손익계산서에는 거의 또는 전혀 영향을 미치지 않습니다.

AI는 우리를 그 어느 때보다 빠르게 만들어주지만, 근본적인 습관에 결함이 있다면 그 속도는 가치 증대 대신 위험을 증폭시킵니다. 엄청난 92% 올해 AI 투자를 늘릴 계획인 기업들이 있는 만큼, 탄탄한 AI 기반 없이 이러한 성장을 간과해서는 안 됩니다.

인공지능 시대의 기술 부채 해결

일부에 따르면 견적미국은 1조 5천억 달러가 넘는 가치를 지닌 구식 소프트웨어를 방치하고 있습니다. 이러한 소프트웨어를 개선하는 데 드는 비용 부담 때문에 많은 기업들이 근본적인 데이터와 아키텍처 문제를 해결하지 않고, 노후화된 시스템 위에 AI를 덧씌우는 방식을 택하고 있습니다. 문제는 생성형 AI 시대에는 모델의 성능이 데이터의 질에 달려 있다는 점입니다. 깨끗하고, 잘 관리되고, 접근성이 좋은 AI용 데이터가 없다면 아무리 최첨단 LLM(Learning Leadership Model)이라도 실질적인 결과를 도출하기 어렵습니다. AI용 데이터 준비는 흥미로운 작업은 아니지만 필수적인 과정입니다. 이러한 노력을 미루는 기업은 기술 부채를 더욱 가중시키고 AI 투자 가치를 극대화할 수 있는 잠재력을 제한하게 됩니다.

기술 부채란, 초기 투자 비용은 더 높더라도 장기적으로 더 나은 해결책에 투자하는 대신, 저렴한 단기 해결책을 선택함으로써 발생하는 비용을 의미합니다. 이러한 현상은 비용, 윤리, 개인정보 보호, 일자리 감소, 전문성 부족 등 다양한 이유로 발생합니다. 어떤 이유에서든, 결과적으로 기업은 재정적 부담 증가, 취약성 심화, 장기적인 사업상의 어려움에 직면할 수 있습니다.

지금 축적되는 기술 부채가 향후 5~10년 동안 기업의 경쟁력을 결정할 것입니다. AI 분야의 승자는 유행을 쫓는 기업이 아니라, 미래 지향적인 깔끔한 시스템을 구축하는 "눈에 띄지 않는" 작업을 수행하는 기업이 될 것입니다.

탑을 세우기 전에 기초를 다지다

제 경험상, 최고가 되려고, 가장 멋지고 화려하게 보이려고 애쓰는 AI 프로젝트들이 대개 가장 큰 실패를 겪습니다. 저는 이런 사례를 수없이 봐왔습니다. 반면, 진정한 MVP(최소 기능 제품)는 사람들의 삶을 조용히 편리하게 만들어주는 실용적이고 군더더기 없는 도구들입니다. 정보를 더 빠르게 찾고 일상적인 업무를 간소화하는 데 도움을 주는 것이죠. 이러한 도구들은 기존의 업무 흐름에 자연스럽게 녹아들어 큰 방해 없이 제 역할을 해냅니다. 일상적인 업무를 자동화하는 것이 여러분을 화려한 무대에 서게 하지는 않겠지만, 생산성을 극대화하고 운영 규모를 확장하며 비즈니스를 지속 가능하게 유지하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

결국, 화려한 데모는 관심을 끌지만, 성공은 처음부터 탄탄한 기반을 다지는 데 달려 있습니다. 기업은 매끄러운 워크플로 통합, 견고한 플랫폼, 그리고 화려한 기능보다 더 중요한 실질적인 결과에 집중해야 합니다. 이를 위해 저는 간단한 체크리스트를 따릅니다.

✅ 실제 문제를 해결하고 기존 워크플로에 실용적인 AI 도구를 통합하는 데 집중합니다.

✅ 필수적인 기반을 마련하세요 – 시스템을 간소화하고, 데이터를 정리하고, 견고한 아키텍처를 구축하세요.

✅ 실질적인 가치를 더하는 솔루션에만 집중하여 거버넌스, 명확한 의사소통, 그리고 확장성을 확보하십시오.

조직은 AI 타워를 확장하기 전에 이러한 기반을 구축함으로써 지속 가능한 AI의 이점을 최대한 활용하고 지속적인 전략적 및 경쟁적 우위를 확보할 수 있습니다.

오늘날 AI의 성공을 위해서는 통합된 최고 경영진이 필요한 이유

탄탄한 기반을 마련해야 한다는 필요성은 기술적인 측면에만 국한되지 않고, 리더십의 조율에도 적용됩니다. 아무리 현실적이고 실용적인 AI 프로젝트라도 경영진의 협력이 부족하면 좌초될 수 있습니다. AI는 이제 IT 부서만으로는 혁신을 주도할 수 없을 정도로 성숙해졌습니다. 오늘날 진정한 AI 성공은 최고 경영진의 완벽한 조율과 협력을 필요로 합니다.

새로운 데이터에 따르면 31% 미국 기술 업계 리더들은 AI 기반 비즈니스 목표 달성의 필요성 때문에 CIO, CAIO, CEO 간의 협력이 불과 1년 전보다 훨씬 긴밀해졌다고 보고합니다. AI 전략은 어느 한 부서가 독단적으로 주도할 때 제대로 작동하지 못합니다. 이러한 협력 관계는 통합된 AI 전략, 명확하고 투명한 거버넌스, 그리고 혁신 문화 조성이라는 세 가지 원칙이 적용될 때 비로소 성공할 수 있습니다. 리더들이 발맞춰 움직일 때, 조직은 AI를 안전하고 경쟁력 있게 확장할 수 있는 운영 기반을 구축할 수 있습니다.

이는 제가 "지루한 AI"라고 부르는 것의 이면에 있는 또 다른 분야이며, 얼리 어답터와 지속 가능한 리더를 쉽게 구분 짓는 요소입니다.

조용한 토대, 오래 지속되는 영향

인공지능 투자 수익률(ROI)을 가장 빠르게 극대화하는 기업은 데이터 정제, 핵심 시스템 현대화, 지능형 자동화 구현 등 기본에 충실함으로써 과대광고와 준비 상태를 구분하는 리더와 투자자를 보유한 기업일 것입니다. 차세대 영향력 있는 인공지능 프로젝트는 화려하고 혁신적인 프로젝트가 아니라, 워크플로를 간소화하고 반복적인 작업을 처리하는 실용적이고 "지루해 보이는" 도구가 될 것입니다.

반복적인 업무에서 사람들을 해방시켜 "지루한 AI"는 인간이 가장 잘하는 일, 즉 창조하고, 소통하고, 혁신하는 데 집중할 수 있도록 해줍니다. AI의 진정한 가치는 단순히 속도나 효율성을 높이는 것을 넘어 상상력, 협업, 그리고 의미 있는 일을 위한 공간을 만들어내는 데 있습니다. 이러한 접근 방식을 받아들이는 사람들은 2026년 이후 진정한 성공을 이끌어갈 것입니다.