AI 도입했다고 끝? 이제는 ROI를 증명할 때라구요
2025 디지털 트렌드 리포트가 말하는 현실
너도나도 AI, 그런데 효과는?
요즘 사람들을 만나면 "우리도 AI 써야 하는 거 아니야?" 소리가 안 나오는 곳이 없어요. ChatGPT 열풍 이후 2년, 이제 AI는 '써야 할지 말아야 할지'의 문제가 아니라 '어떻게 제대로 쓸 것인가'의 문제가 됐어요.
Adobe에서 발표한 2025 Digital Trends Report를 보면서, 한국 기업들도 고민해봐야 할 현실적인 이야기들이 많이 보였어요. 특히 "AI 도입은 했는데 투자 대비 효과를 증명한 회사는 12%뿐"이라는 대목에서는... 뜨끔했어요.
1. AI 성과, 말로만 하지 말고 숫자로 보여줘
경영진 10명 중 6명 이상이 AI를 성장 동력으로 본다고 해요. 그런데 막상 "AI로 얼마나 매출이 늘었어요?"라고 물으면 명확하게 답하는 곳이 드물어요. 보고서에 나온 Vanguard 사례가 인상적이었어요. 이들은 AI 도입 후 웹 트래픽이 264% 증가했다는 구체적 수치를 제시했거든요. 반면 우리나라 기업들은 "생산성이 좀 늘어난 것 같아요", "직원들이 편해해요" 정도의 정성적 평가에 머무르는 경우가 많아요. 이제는 도입 자체가 아니라 측정 가능한 성과가 관건이에요. 콘텐츠 제작 시간 단축, 고객 문의 응답률 향상, 마케팅 전환율 개선 등 구체적 지표를 설정하고 추적해야 해요.
2. 개인화의 역설: 고객은 원하는데 기업은 못한다
고객 10명 중 7명이 맞춤형 서비스를 기대하지만, 이를 제공하는 브랜드는 3곳뿐이라는 통계가 씁쓸해요. 한국에서는 이 격차가 더 클 수 있거든요.
왜 이런 일이 벌어질까요? 답은 간단해요. 데이터가 여기저기 흩어져 있기 때문이에요.
온라인 쇼핑몰 데이터는 A 시스템
오프라인 매장 구매 이력은 B 시스템
고객센터 상담 내역은 또 다른 C 시스템
이렇게 분산된 상황에서 "고객 한 명에 대한 360도 뷰"를 만들기란 불가능해요. 게다가 개인정보보호법이 강화되면서 데이터 활용에 대한 부담도 커졌어요. W컨셉에서도 이 문제를 정말 많이 느꼈는데요. 온라인에서 장바구니에 담았던 고객이 오프라인 매장에서 구매했을 때, 이 둘을 연결해서 보기가 쉽지 않더라구요. 고객은 하나의 브랜드 경험을 원하는데, 우리는 여러 개의 시스템으로 쪼개서 보고 있었던 거예요.
해결책은 명확해요. 데이터 통합 플랫폼 구축 + 고객 신뢰 확보예요. 고객이 "내 데이터를 어떻게 쓰는지 알려주세요"라고 요구할 때 투명하게 설명할 수 있어야 해요.
3. 챗봇 시대는 끝났다, 에이전틱 AI가 온다
단순히 FAQ 답변하는 챗봇 수준을 넘어, 이제는 스스로 판단하고 행동하는 AI 에이전트가 등장하고 있어요. "장바구니에 맞춤 상품 담아주는 쇼핑 에이전트"라는 표현이 공상과학 소설 같지만, 이미 현실이 되고 있어요.
특히 MZ세대일수록 이런 적극적 AI 서비스에 긍정적이라고 해요. 생각해보면 이들은 이미 넷플릭스 추천 알고리즘, 유튜브 피드 등에 익숙한 세대예요. "AI가 나 대신 선택해주는 것"에 대한 거부감이 적어요. W컨셉에서 VOC를 들었을때, 실제로 젊은 고객들은 "나랑 비슷한 체형, 비슷한 스타일의 사람들이 뭘 샀는지 알려줘"라고 요청하는 경우가 많았어요. 이런 니즈를 AI가 더 정교하게 충족시켜줄 수 있을 것 같아요.
하지만 여기서 중요한 건 신뢰와 통제권이에요. AI가 알아서 해주는 건 좋지만, "내가 원할 때는 직접 개입할 수 있어야 한다"는 조건이 붙어요.
4. 기술만으로는 안 된다, 조직도 바뀌어야 한다
AI 프로젝트가 실패하는 이유를 보면 기술적 문제보다는 조직 문제인 경우가 많아요.
데이터팀: "데이터 품질이 문제예요"
마케팅팀: "개인화 알고리즘이 이상해요"
IT팀: "시스템 통합이 복잡해요"
경영진: "언제 성과가 나와요?"
각자 다른 말을 하면서 책임은 서로 미루는 상황이에요. 이런 '사일로(silo) 조직'에서는 아무리 좋은 AI 기술을 도입해도 제대로 작동하기 어려워요.
W컨셉에서도 이런 부분을 자주 봤는데요. 예를 들어 개인화 추천 시스템을 도입할 때, MD팀은 "이 상품이 왜 추천됐지?", 마케팅팀은 "전환율이 왜 안 올라가지?", IT팀은 "시스템 부하가 너무 크네" 이런 식으로 각자 다른 관점에서 접근하니까 전체적인 그림을 보기가 어려웠어요. 성공하는 기업들의 공통점은 "속도와 정밀성"을 동시에 추구한다는 거예요. 작은 실험을 빠르게 해보고, 효과가 입증되면 즉시 확산시키는 방식이에요.
5. 그래서 우리는 어떻게 해야 할까?
작게 시작하되, 명확하게 측정하자구요
콘텐츠 제작 자동화, 이메일 개인화 등 비교적 단순한 영역부터 시작해보세요. 중요한 건 도입 전후의 변화를 정량적으로 추적하는 거예요.
데이터를 비용이 아닌 자산으로 보세요
"데이터 정리하는 게 돈이 많이 든다"고 하지만, 이는 투자예요. 분산된 데이터로는 진정한 개인화가 불가능해요.
고객 신뢰를 먼저 쌓아보세요
GDPR, 개인정보보호법 등 규제 준수는 기본이고, 그 이상으로 고객이 "내 데이터가 어떻게 쓰이는지" 투명하게 알 수 있어야 해요.
AI는 대체재가 아니라 파트너예요
AI가 모든 걸 알아서 해줄 거라는 기대는 버리세요. 대신 창의적 작업과 전략적 판단에 더 집중할 수 있도록 도와주는 동반자로 활용하는 것이 현실적이에요.
이제는 '잘' 해야 할 때인데요
AI 도입 자체는 더 이상 차별화 요소가 아니에요. 어떻게 효과적으로 활용하느냐가 기업 간 격차를 만들어내요. 2025년은 "우리도 AI 해야겠다"에서 "우리는 AI로 어떤 성과를 낼 것인가"로 질문이 바뀌는 해가 될 것 같아요. 그리고 그 답을 찾는 기업들이 다음 단계로 나아갈 수 있을 거예요.
W컨셉에서의 경험을 돌이켜보면, 결국 가장 중요한 건 '고객과 데이터'였어요. 기술이 아무리 좋아도 고객이 실제로 느끼는 가치가 없으면 의미가 없더라구요. AI도 마찬가지일 것 같아요. 기술 자체에 매몰되지 말고, 고객에게 어떤 더 나은 경험을 줄 수 있을지 고민하는 게 핵심인 것 같아요.
『AI로 팔아라』 저자 김민영
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