AI 시대, 투자수익률(ROI)에만 매몰되면 혁신을 놓칩니다. 비노드 코슬라의 통찰로 AI 도입의 진짜 성공 전략과 기업이 집중해야 할 핵심 역량을 알아보세요.
현재 기업의 모든 대화는 인공지능(AI)으로 통합니다. “AI를 도입해야 한다”는 명제에는 모두가 동의합니다. 하지만 “그래서 얼마를 투자해 얼마를 벌 수 있는가?”라는 질문 앞에서는 대부분 머뭇거립니다. 투자수익률(ROI)은 모든 비즈니스의 기본 원칙과 같았습니다. 그러나 AI 시대에는 이 전통적인 잣대가 오히려 혁신의 발목을 잡는 족쇄가 될 수 있다는 지적이 나옵니다.
오픈AI의 초기 투자자이자 실리콘밸리의 전설로 불리는 비노드 코슬라(Vinod Khosla)의 최근 발언은 이런 고민에 깊은 울림을 줍니다. 그는 “현재 기업이 AI 도입의 ROI를 따지는 것은 너무 이르다”고 단언합니다. 이는 단순히 시기상조라는 의미를 넘어서는, AI 기술의 본질을 제대로 이해하지 못하고 있다는 날카로운 비판에 가깝습니다. 실제 시장의 움직임을 보면 그의 주장은 단순한 예측이 아닌, 현실 분석에 기반하고 있음을 알 수 있습니다.
왜 지금 AI ROI 계산은 ‘경주차에 일반인 태우기’와 같을까?
많은 기업이 AI 도입을 새로운 소프트웨어를 구매하는 것처럼 접근합니다. 특정 솔루션을 도입하면 즉각적인 비용 절감이나 생산성 향상을 기대하는 것입니다. 하지만 코슬라는 이 접근법의 근본적인 오류를 지적합니다. 그는 “최고급 경주용 자동차를 사놓고, 아무나 운전해도 잘 몰 수 있다고 생각하는 것과 마찬가지”라는 비유를 사용합니다.
기술이 아닌 ‘사람’이 진짜 병목점
이 비유의 핵심은 AI 시대의 경쟁력이 기술 자체가 아니라는 점입니다. 그것을 다루는 사람과 조직의 역량에 달려있습니다. 아무리 뛰어난 성능의 AI 모델이 있어도, 이를 이해하고 비즈니스 문제에 맞게 적용할 전문가가 없다면 무용지물이라는 의미입니다.
실제로 AI 도입을 검토하는 기업들은 기술 자체보다 기존 워크플로와의 통합, 데이터 정제, 인력 교육이라는 더 큰 장벽에 부딪힙니다. 코슬라는 “AI를 실행하는 기업 상당수가 자격 없는 직원들과 작업한다”고 직설적으로 표현합니다. 내부 IT 담당자에게 “에이전트 하나 만들어봐“라고 지시하는 방식으로는 성공적인 AI 전환을 이룰 수 없습니다. 이는 AI를 단순 도구가 아닌, 조직의 근본적인 체질 개선을 요구하는 복잡한 시스템으로 봐야 한다는 점을 시사합니다.
이러한 현상은 ‘AI 파일럿 함정(AI Pilot Trap)’으로 이어지기 쉽습니다. 많은 기업이 기술 검증(PoC)이나 소규모 파일럿 프로젝트를 진행하지만, 이를 전사적으로 확산시키지 못하고 단발성 실험으로 끝내는 경우입니다. 국내 기업의 약 67%가 1년 내 AI 에이전트 도입을 계획하고 있을 정도로 관심은 높지만, 성공적인 확산을 위해서는 초기 단계부터 명확한 비즈니스 목표 설정, 데이터 거버넌스 구축, 그리고 직원들의 AI 활용 능력(AI Literacy) 교육이 병행되어야 합니다. 파일럿 프로젝트는 단순히 기술을 시험하는 것을 넘어, 조직의 AI 도입 및 확산 전략을 구체화하는 과정이 되어야 합니다.
가치 증명 분야는 아직 극소수
물론 모든 분야에서 ROI 계산이 무의미한 것은 아닙니다. 코슬라 역시 소프트웨어 개발 분야를 예로 듭니다.
앤트로픽, 레플릿, 코그니션 같은 기업들이 제공하는 AI 코딩 도구는 개발자의 생산성을 눈에 띄게 향상시키며 그 가치를 명확히 입증하고 있습니다.
하지만 이는 매우 예외적인 경우입니다. 대부분의 다른 산업 분야에서는 AI가 창출하는 가치가 아직 명확하게 계량화되지 않았습니다. AI가 가져오는 변화는 ‘업무 A의 처리 시간 50% 단축’ 같은 직접적인 효과보다는 대부분 간접적인 형태로 나타납니다. ‘데이터 기반 의사결정 능력 향상’, ‘새로운 비즈니스 모델 발굴 가능성’ 등이 그런 예입니다. 당장의 ROI에만 매몰되면 이러한 잠재적 가치를 간과하고, 결국 AI 도입의 적기를 놓칠 위험이 큽니다.
ROI 대신 무엇에 집중해야 하는가?
그렇다면 기업은 ROI라는 익숙한 나침반 없이 AI라는 망망대해를 어떻게 항해해야 할까요? 코슬라의 주장을 종합해 보면, 초점은 ‘비용 절감’이 아닌 ‘역량 내재화’에 맞춰져야 합니다. AI를 통해 돈을 아끼는 것이 아니라, AI를 활용해 이전에는 불가능했던 새로운 일을 할 수 있는 조직으로 거듭나는 것이 핵심 목표가 되어야 합니다.
1. 가장 아픈 문제부터 해결하는 경험 쌓기
AI 도입의 첫걸음이 전사적인 거대 프로젝트일 필요는 없습니다. 오히려 조직이 현재 겪는 가장 구체적이고 고질적인 문제 하나를 정해야 합니다. 그리고 AI로 해결을 시도하며 작은 성공 사례를 만드는 것이 효과적입니다. 예를 들어, 앤트로픽의 ‘클로드 포 엑셀’은 금융 분석가들이 반복하는 데이터 모델링과 리포트 작성 업무 자동화에 초점을 맞춥니다. 노르웨이 국부펀드(NBIM)는 이를 통해 포트폴리오 관리 생산성을 약 20% 향상시킨 것으로 알려졌습니다. 이런 작은 성공은 AI의 효용성에 대한 조직 내 공감대를 형성하고, 더 큰 도전을 위한 발판이 됩니다.
국내 주요 기업들은 AI 에이전트를 도입해 특정 업무를 자동화하며 작은 성공 사례들을 만들고 있습니다. KB라이프는 마이크로소프트 365 코파일럿을 전사적으로 도입하여 문서 요약, 회의록 작성과 같은 반복적인 업무의 효율을 높이고 협업 문화를 강화했습니다. 한화그룹은 건설 분야에 특화된 사내 챗봇 ‘AIDA’를 통해 복잡한 법규 및 데이터 검색 시간을 대폭 단축했으며, 최근에는 팀별 실무 맞춤형 에이전트를 직접 설계하여 불필요한 업무를 줄이고 핵심 업무를 자동화하는 성과를 거두고 있습니다. 삼성전자는 자체 개발한 생성형 AI ‘삼성 가우스’를 사내 업무에 적용하여 문서 작업의 효율을 크게 향상시켰고, 포스코그룹은 ‘P-GPT’ 서비스를 통해 사내 지식정보 접근성을 높이고 있습니다. 이런 작은 성공들은 AI의 효용성에 대한 조직 내 공감대를 형성하고, 더 큰 도전을 위한 발판이 됩니다.
2. 외부 전문가와 협업을 통한 역량 확보
모든 기업이 자체적으로 AI 전문가 팀을 꾸릴 수는 없습니다. 코슬라는 AI를 완벽하게 이해하고 노하우를 갖춘 외부 전문 조직과의 협업을 강력하게 권고합니다. 같은 프로젝트라도 누가 수행하느냐에 따라 결과는 엄청나게 달라지기 때문입니다. 실제로 보스턴 컨설팅 그룹(BCG)의 최근 보고서에 따르면, AI 프로젝트 성공 기업의 70% 이상이 초기 단계에서 외부 AI 전문 기업과의 파트너십을 핵심 성공 요인으로 꼽았습니다. 이는 단순히 기술 도입을 넘어, 조직의 AI 활용 DNA를 이식받는 과정으로 접근해야 함을 보여줍니다.
최근 구글 클라우드의 ‘버텍스 AI(Vertex AI)’ 플랫폼은 이러한 흐름을 잘 보여줍니다. 이는 단순히 GPU 자원을 빌려주는 것을 넘어, 200개 이상의 파운데이션 모델(구글 제미나이, 앤트로픽 클로드 등) 접근성, 모델 맞춤 설정을 위한 튜닝 도구, ‘에이전트 빌더’ 등 AI 애플리케이션 개발과 배포에 필요한 모든 도구를 통합적으로 제공하는 완전 관리형 플랫폼입니다. 기업은 인프라 구축의 부담을 덜고, 핵심 비즈니스 문제 해결과 AI 모델 설계에만 집중할 수 있습니다.
3. ‘박식한 낙관주의’를 기반으로 한 장기적 관점
코슬라는 자신을 ‘단순한 낙관주의자’가 아닌 ‘박식한 낙관주의자(informed optimist)’로 정의합니다. 이는 AI의 잠재력을 믿되, 그 과정이 결코 순탄치 않을 것임을 인지하고 장기적인 안목으로 꾸준히 투자해야 한다는 의미입니다. 그는 “AI가 많은 가치를 창출할 것이라고 믿기 때문에 거품론에 크게 신경 쓰지 않는다”고 말합니다.
기업 역시 단기적인 성과에 흔들리기보다, AI를 조직의 미래 경쟁력을 좌우할 핵심 동력으로 보고 꾸준히 학습하고 실험하는 자세가 필요합니다.
대부분의 시도는 실패하겠지만, 그럼에도 나아가야 하는 이유
코슬라의 전망은 냉정합니다. 그는 “최근 일부 기업에 대한 투자는 수익률이 감소할 것이며, 그런 스타트업은 95%가 손실을 볼 것”이라고 예측합니다. 엄청난 투자를 받은 스타트업조차 대부분 사라질 것이라는 경고입니다.
이러한 경고는 AI 도입을 고민하는 기업에도 동일하게 적용됩니다. AI 프로젝트의 상당수는 기대했던 성과를 내지 못하고 실패로 끝날 가능성이 높습니다. AI 모델의 ‘환각(Hallucination)’ 현상이나 데이터 편향성 문제, 예측 불가능성 등 기술적 한계도 여전히 명확합니다.
다만, 코슬라의 주장이 ‘영원히 ROI를 무시하라’는 의미는 아닙니다. AI가 상당한 규모의 사업으로 성장하고 기술이 성숙하면, 마진과 효율성을 따지는 단계는 반드시 찾아옵니다. 중요한 것은 ‘지금’은 그 단계가 아니라는 점입니다. 지금은 마치 1990년대 기업들이 인터넷의 가치를 확신하고 홈페이지를 만들던 시기와 같습니다. 당장 홈페이지로 얼마를 벌 수 있을지 계산하기보다, 인터넷이라는 새로운 공간에서 무엇을 할 수 있을지 탐색하고 배우는 것 자체가 목적이었던 것처럼 말입니다.
결국 AI 도입은 비용을 투자해 결과를 얻는 단순한 방정식이 아닙니다. 불확실성을 감수하고 조직의 미래를 위해 새로운 ‘능력’을 습득하는 과정에 가깝습니다. 수많은 실패 속에서 얻는 작은 성공과 학습 경험이야말로, 당장의 ROI 숫자보다 훨씬 더 값진 자산이 될 것입니다.
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자주 묻는 질문 (FAQ)
AI 도입 시 ROI 계산이 왜 중요한가요?
전통적인 비즈니스에서는 투자수익률(ROI)이 모든 투자 결정의 기본 잣대입니다. AI 도입 역시 비용 절감이나 생산성 향상 등 즉각적인 재정적 이익을 기대하며 ROI를 따지는 것이 일반적입니다. 하지만 AI 시대에는 이러한 전통적 잣대가 혁신의 발목을 잡을 수 있다는 지적이 나옵니다.
비노드 코슬라는 AI ROI에 대해 어떤 견해를 가지고 있나요?
오픈AI 초기 투자자 비노드 코슬라는 “현재 기업이 AI 도입의 ROI를 따지는 것은 너무 이르다”고 단언합니다. 그는 AI를 단순한 소프트웨어 구매가 아닌, 조직의 근본적인 체질 개선을 요구하는 복잡한 시스템으로 보며, ROI 계산은 AI 기술의 본질을 제대로 이해하지 못하는 것이라고 비판합니다.
AI 도입 성공을 위해 기업은 ROI 대신 무엇에 집중해야 하나요?
기업은 AI를 통해 돈을 아끼는 ‘비용 절감’보다, AI를 활용해 새로운 일을 할 수 있는 ‘역량 내재화’에 집중해야 합니다. 가장 시급한 문제 해결을 통해 작은 성공을 쌓고, 외부 전문가와 협력하며 장기적인 관점에서 꾸준히 학습하고 실험하는 자세가 중요합니다.
AI 전문가가 없는 기업도 AI를 성공적으로 도입할 수 있나요?
네, 가능합니다. 모든 기업이 자체 AI 전문가 팀을 꾸릴 필요는 없습니다. 비노드 코슬라는 AI를 완벽하게 이해하고 노하우를 갖춘 외부 전문 조직과의 협업을 강력히 권고합니다. 구글 클라우드의 ‘버텍스 AI 트레이닝’처럼 관리형 환경을 제공하는 서비스도 활용할 수 있습니다.
AI 도입은 왜 장기적인 관점에서 접근해야 하나요?
AI가 가져오는 가치는 즉각적인 비용 절감보다 ‘데이터 기반 의사결정 능력 향상’이나 ‘새로운 비즈니스 모델 발굴’과 같은 간접적인 형태로 나타나는 경우가 많습니다. 단기적인 ROI에 매몰되면 이러한 잠재적 가치를 놓치고, AI 도입의 적기를 놓칠 위험이 크기 때문에 장기적인 안목이 필수적입니다.
