AI 도입, 왜 검토 단계만 반복할까?
전사 확산을 막는 4대 병목 구간 진단
본 콘텐츠는 2월 4일자 플래티어 홈페이지에 게재된 글입니다. [원문 바로 읽기]
“AI 도입, 기업들은 왜 검토 단계에서만 맴돌고 있을까요?”
생성형 AI 시대가 열리며 많은 기업이 혁신을 이야기합니다. 하지만 실제 비즈니스 현장에 적용하는 단계에 이르면, 예상치 못한 병목에 가로막히는 경우가 적지 않습니다.
글로벌 시장조사기관 가트너(Gartner, 2024)의 분석에 따르면, 생성형 AI 프로젝트의 약 30%는 시범 운영(PoC) 단계 이후 실제 비즈니스 가치를 입증하지 못한 채 폐기되는 것으로 나타났습니다. 데이터 품질의 한계와 통제 불가능한 비용 상승, 그리고 불분명한 비즈니스 효과 등이 주된 원인으로 지목됩니다.
기술은 빠르게 발전했지만, 막상 우리 회사 데이터와 업무 구조에 맞추는 과정에서는 여전히 어려움이 반복됩니다. 특히 하나의 AI를 어렵게 구현해도 이후 다른 업무나 조직으로 확장되지 못한 채 멈춰버리는 상황은 오늘날 많은 기업이 공통적으로 겪는 현실입니다. 성공적인 AI 전환을 위해서는 기술 도입 자체보다 어디에서 막히고, 왜 확장되지 않는지를 구조적으로 살펴볼 필요가 있습니다.
병목 1. 파편화된 데이터와 RAG 학습의 한계
“데이터가 부서마다 흩어져 있어 AI가 제대로 학습할 기반이 안 돼요.”
AI의 성능은 결국 '우리 회사만이 가진 데이터'를 얼마나 정확하게 이해하느냐에 달려 있습니다. 하지만 많은 기업에서 지식 자산은 부서·시스템별로 분산되어 있고, 특히 표·차트·이미지 등 비정형 데이터가 포함된 문서는 AI가 맥락을 파악하기 매우 어렵습니다. 단순한 텍스트 위주의 검색 방식으로는 고차원적인 지식 추출이 불가능합니다.
최근에는 이러한 문제를 해결하기 위해 흩어진 데이터를 하나의 검색·학습 구조로 연결하는 RAG(검색증강생성) 방식이 주목받고 있습니다. 텍스트 문서뿐 아니라, 도표, 그래픽 등 비정형 데이터까지 함께 다룰 수 있을 때 AI는 비로소 조직의 맥락을 이해하기 시작합니다.
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