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생성형 AI 파일럿 피로 회피: 목적을 중심으로 이끌기

Published May 20, 2025

Updated March 29, 2026

Marvin Clark, Chief Digital and Services Officer at Accruent

우리는 이런 이야기를 이미 본 적이 있습니다: 산업 전반의 비즈니스 리더들의 상상력을 사로잡는 파괴적 기술이 대규모 변혁을 약속합니다. 2010년대 초반에는 로봇 프로세스 자동화(RPA)가 그 주인공이었습니다. 그 후 얼마 지나지 않아 클라우드 컴퓨팅이 그 역할을 이어받았죠. 오늘날, 생성형 AI(Gen AI)가 주목받고 있으며, 기업들은 명확한 전진 경로 없이도 파일럿 프로젝트에 곧바로 뛰어들고 있습니다.

그 결과는 무엇일까요? 바로 생성형 AI 파일럿 피로라고 부를 수 있는 현상이 거세게 일고 있습니다. 이는 너무 많은 AI 이니셔티브가 구조, 목적, 측정 가능한 목표 없이 시작될 때 찾아오는 피로감, 좌절감, 그리고 약해지는 추진력을 의미합니다. 기업들은 수십 개의 파일럿을 동시에 진행하며, 종종 의도는 중복되지만 명확한 성공 기준은 없습니다. 부서 전반에 걸쳐 잠재력을 좇지만, 효율성이나 ROI를 창출하는 대신 혼란, 중복, 그리고 정체된 혁신을 만들어냅니다.

생성형 AI 파일럿 피로 정의하기

생성형 AI 파일럿 피로는 더 광범위한 조직적 도전과제를 반영합니다: 유한한 구조 없이 펼쳐지는 무한한 야망이죠. 그 근본 원인은 과거 기술 물결을 목격한 사람이라면 누구나 익숙할 것입니다:

무한한 가능성: Gen AI는 마케팅, 운영, HR, 재무 등 모든 기능에 적용될 수 있어 명확한 경계 없이 여러 사용 사례를 시작하고 싶은 유혹을 줍니다.
쉬운 배포: OpenAI의 GPT 모델이나 Google의 Gemini와 같은 도구들은 팀이 엔지니어링 의존성 없이 빠르게 파일럿을 시작할 수 있게 해줍니다. 때로는 몇 시간 만에 가능하죠.
유지 관리 계획 부재: Gen AI는 효과를 발휘하기 위해 양질의 데이터가 필요합니다. 많은 경우, 데이터가 정확하고 최신 상태를 유지하도록 하는 프로세스를 구현하지 않으면 데이터는 신선하지 않게 될 수 있습니다.
측정의 어려움: 전통적인 IT 배포와 달리, Gen AI 도구가 파일럿에서 프로덕션으로 전환하기에 “충분히 좋은” 상태인지 판단하기 어렵습니다. ROI는 종종 불분명하거나 지연됩니다.
통합 장벽: 많은 조직이 기존 시스템, 데이터 파이프라인, 또는 워크플로우에 Gen AI 도구를 연결하는 데 어려움을 겪으며, 시간, 복잡성, 좌절감을 더합니다.
높은 자원 요구: 파일럿은 종종 상당한 시간, 비용, 인적 투자를 필요로 합니다. 특히 훈련과 깨끗하고 사용 가능한 데이터 세트 유지 관리와 관련해서 더욱 그렇죠.

간단히 말해, Gen AI 피로는 실험이 전략을 앞지르는 상황에서 발생합니다.

왜 이런 일이 계속 발생할까요?

많은 경우, 조직이 기초 작업을 건너뛰기 때문입니다. 어떤 첨단 기술을 배포하기 전에, 먼저 개선하려는 프로세스를 최적화해야 합니다. Accruent에서 우리는 단순히 워크플로우를 간소화하고 데이터 품질을 보장함으로써 기업이 AI를 도입하기도 전에 최대 50%의 효율성 향상을 달릴 수 있음을 목격했습니다. 잘 조율된 시스템 위에 Gen AI를 얹으면 그 개선 효과는 두 배가 될 수 있습니다. 하지만 그 기초 작업 없이는 가장 인상적인 AI 모델조차도 의미 있는 가치를 제공하지 못할 것입니다.

또 다른 함정은 명확한 가드레일의 부재입니다. Gen AI 파일럿은 무한한 실험으로 취급되어서는 안 됩니다. 성공은 정의된 결과(절약된 시간, 절감된 비용, 확장된 역량)로 측정되어야 합니다. 데이터 기반 평가에 따라 프로젝트를 진행하거나, 방향을 전환하거나, 종료하기 위한 게이트가 마련되어야 합니다. 모든 Gen AI 아이디어의 절반은 궁극적으로 RPA나 노코드 도구와 같은 다른 기술에 더 적합하다는 것이 증명될 수 있습니다. 그리고 그것은 괜찮습니다. 목표는 AI를 구현하기 위해 AI를 구현하는 것이 아니라, 비즈니스 문제를 효과적으로 해결하는 것이기 때문입니다.

RPA와 클라우드 마이그레이션에서 얻은 교훈

이것은 조직이 기술 열기에 휩쓸린 첫 번째 사례가 아닙니다. RPA는 반복적인 작업을 제거하겠다고 약속했고, 클라우드 마이그레이션은 유연성과 규모 확장을 약속했습니다. 둘 다 결국 약속을 지켰지만, 배포에 있어서 절제를 적용한 사람들에게만 그랬습니다.

한 가지 중요한 교훈은 무엇일까요? 기초를 건너뛰지 마십시오. 우리는 조직이 AI를 도입하기 전에 기존 워크플로우를 간소화하고 데이터 위생을 개선하는 것만으로 최대 50%의 효율성 향상을 달릴 수 있음을 직접 목격했습니다. 최적화된 시스템에 AI가 적용되면 그 이득은 두 배가 될 수 있습니다. 하지만 망가진 프로세스 위에 AI를 얹으면 그 영향은 미미할 뿐입니다.

데이터도 마찬가지입니다. Gen AI 모델은 그것이 소비하는 데이터만큼만 좋습니다. 더럽고, 오래되었거나, 일관성 없는 데이터는 좋지 않은 결과를 초래할 것입니다. 더 나쁘게는 편향되고 오해의 소지가 있는 결과를 낳죠. 그렇기 때문에 기업들은 강력한 데이터 거버넌스 프레임워크에 투자해야 합니다. 이는 업계 전문가들이 지지하고 McKinsey의 보고서에서 강조하는 관점입니다.

“쉬운” AI의 유혹

생성형 AI의 양날의 검 중 하나는 낮은 진입 장벽입니다. 미리 구축된 모델과 사용자 친화적인 인터페이스로, 조직 내 누구나 며칠 만에 파일럿을 시작할 수 있습니다. 때로는 몇 시간, 심지어 몇 분 만에 가능하죠. 이러한 접근성은 강력하지만, 동시에 물꼬를 틔우기도 합니다. 갑자기 부서 전반의 팀들이 격리된 상태에서 실험을 시작하며, 감독이나 조정은 거의 이루어지지 않습니다. 수십 개의 Gen AI 이니셔티브가 동시에 실행되는 것을 보는 것은 드문 일이 아닙니다. 각각 다른 이해관계자, 데이터 세트, 그리고 성공(혹은 그 부재)에 대한 정의를 가지고 말이죠.

이러한 분열된 접근 방식은 피로로 이어집니다. 단지 자원 측면에서만이 아니라, 가시적인 수익을 보지 못하는 점점 커지는 좌절감 때문이죠. 중앙 집중식 거버넌스와 명확한 비전 없이는, 가장 유망한 사용 사례조차도 끝없는 반복, 개선, 재평가의 고리에 갇히게 될 수 있습니다.

악순환 깨기: 의도를 가지고 구축하라

Gen AI를 다른 기업 기술 투자와 마찬가지로 대우하는 것부터 시작하세요. 전략, 거버넌스, 프로세스 최적화에 기반을 두어야 합니다. 제가 중요하다고 생각하는 몇 가지 원칙을 소개합니다:

기술이 아닌 문제부터 시작하세요. 너무 자주, 조직들은 정의된 비즈니스 과제를 해결하기 때문이 아니라 흥미롭기 때문에 Gen AI 사용 사례를 좇습니다. 먼저 워크플로우의 마찰점이나 비효율성을 식별한 다음 질문하세요: 이 작업에 Gen AI가 최선의 도구인가?
혁신하기 전에 최적화하세요. 망가진 프로세스 위에 AI를 얹기 전에, 그 프로세스를 고치세요. 운영을 간소화하는 것만으로도 큰 이득을 얻을 수 있으며, AI의 추가적 영향을 측정하기 훨씬 쉬워집니다. Bain & Company가 최근 보고서에서 언급했듯이, 기초 준비에 집중하는 비즈니스들은 Gen AI로부터 더 빠른 가치 실현 시간을 보입니다.
데이터를 검증하세요. 모델이 정확하고, 관련성이 높으며, 윤리적으로 조달된 데이터로 훈련되었는지 확인하세요. Gartner에 따르면, 열악한 데이터 품질은 파일럿이 확장되지 못하는 주요 이유 중 하나입니다.
“좋음”의 기준을 정의하세요. 모든 파일럿은 비즈니스 목표와 연결된 명확한 KPI를 가져야 합니다. 일상적인 작업에 소요되는 시간을 줄이는 것이든 운영 비용을 절감하는 것이든, 성공은 측정 가능해야 하며, 파일럿은 계속 진행하거나, 방향을 전환하거나, 종료하기 위한 결정 게이트를 가져야 합니다.
넓은 도구 세트를 유지하세요. Gen AI는 모든 문제의 해답이 아닙니다. 어떤 경우에는 RPA, 로우코드 앱, 또는 머신 러닝을 통한 자동화가 더 빠르고, 저렴하며, 지속 가능할 수 있습니다. ROI가 맞지 않는다면 AI를 거부할 용의가 있어야 합니다.

전망: 도움이 될 것과 해가 될 것

앞으로 몇 년 동안, 파일럿 피로는 나아지기 전에 더 악화될 수 있습니다. 특히 에이전트 AI와 같은 신흥 기술과 함께 혁신의 속도는 가속화되고 있습니다. “AI로 무언가를 해야 한다”는 압박은 엄청나며, 적절한 가드레일 없이 조직은 가능성의 양 자체에 압도될 위험에 처합니다.

그러나 낙관할 이유가 있습니다. 개발 관행이 성숙해지고 있습니다. 팀들은 Gen AI를 전통적인 소프트웨어 프로젝트에 적용하는 것과 동일한 엄격함으로 대하기 시작하고 있습니다. 도구도 개선되고 있습니다. AI 통합 플랫폼과 API 오케스트레이션의 발전은 Gen AI를 기존 기술 스택에 더 쉽게 끼워 넣을 수 있게 하고 있습니다. OpenAI, Meta, Mistral과 같은 제공업체들의 사전 훈련된 모델은 내부 팀의 부담을 줄여줍니다. 그리고 AI Now Institute가 주창하는 것과 같은 윤리적이고 책임 있는 AI에 관한 프레임워크들은 모호함과 위험을 줄이는 데 도움을 주고 있습니다. 아마도 가장 중요한 것은, 교차 기능적 AI 리터러시의 증가입니다. 비즈니스 및 기술 리더 모두 사이에서 AI가 할 수 있는 것(그리고 할 수 없는 것)에 대한 이해가 커지고 있죠.