AI 트랜스포메이션의 실패와 추진 시 문제점
제1부 엔터프라이즈 AI 에이전트 도입성공 전략(4)-실패원인과 문제점
최근 많은 기업들이 AI 트랜스포메이션을 도입하면서, '모든 것을 AI로!'라는 슬로건 아래 기술 개선 중심으로 추진하는 경향이 짙습니다. 그러나 기업 문화와 인재 개발이라는 필수적인 요소들에 대한 깊이 있는 고려가 뒷받침되지 않는다면, 변화에 대한 임직원의 몰입을 이끌어내기 어려워지며, 이는 애써 시작한 변화 노력이 분산되거나 강력한 저항에 부딪히는 결과를 초래할 수 있습니다
1. AI 트랜스포메이션의 실패 원인
기업들이 AI 트랜스포메이션(AX) 변화를 추구하는 데 있어서 나타나는 실패와 문제점은 크게 다음과 같으며, 이러한 문제점들로 인해 AX 변화의 추구가 최종적으로 기업 가치 창출로 이어지지 않고 있습니다.
가트너는 AI 도입 실패와 관련해 대체로 85%에서 95%에 달하는 높은 실패율을 제시하며, 성공을 위해서는 명확한 목표 설정, 데이터 품질 확보, 조직 전반의 AI 활용 능력 강화와 경영진의 적극적 참여가 필수적임을 강조합니다.
https://aimatters.co.kr/news-report/ai-report/9434/?utm_source=perplexity
생성형 AI 프로젝트의 경우, 2025년까지 약 30%가 개념 증명 단계에서 중단될 것으로 전망되며, 주요 실패 원인으로는 데이터 품질 부족, 불충분한 위험 통제, 비용 상승, 모호한 비즈니스 가치 등이 있습니다.
전 세계적으로 AI 트랜스포메이션 프로젝트 중 최대 약 95%가 실패한다고 합니다. 즉, 기업 상당수가 AI 도입 시 기대한 성과를 내지 못하거나, 조직 내 안정적인 정착에 실패하는 현실입니다.
이는 기술 도입뿐 아니라 조직문화, 변화관리, 데이터 품질, 리더십 부재 등 복합적 요인에서 비롯됩니다. 디지털 트랜스포메이션의 실패 원인과 대체로 일맥상통합니다.
1) 비즈니스 니즈 중심이 아닌 무분별한 도입 및 실행
MIT 연구에 따르면 일부 스타트업과 대기업의 파일럿 프로젝트는 성공하지만, 대규모 전사적 확장 단계에서는 절반 이상이 좌절하는 양상을 보인다고 합니다. AI도입 성공은 일부에 국한되고 많은 조직이 적절한 변화관리와 실행체계 구축에 실패합니다.
이는 AI 트랜스포메이션의 비즈니스 모델 필요성이나 절박한 위기감에서 비롯된 파괴적 변화의 AI 도입이 아닌 유행이나 즉흥적 판단에 의한 혁신 도입이 이루어지고 있기 때문입니다.
많은 기업들이 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 도입, 생성형 AI 등의 많은 프로젝트를 하지만, 데이터를 쌓는데 초점을 맞추고 그 활용도는 기존 BI와 크게 다르지 않은 경우가 많습니다. 그것은 변화에 대한 체감으로 시작된 프로젝트가 아니라 윗분들의 일방적 지시로 IT부서에서 시작하는 경우가 많기 때문입니다.
클라우드 컴퓨팅, AI 등의 신기술 도입은 현업부서의 고객 중심 니즈에서부터 시작해서, 리더십의 확보와 현업의 주도로 이루어져야 성공가능성이 많아집니다. 따라서 요즘의 클라우드 컴퓨팅이나 AI/ML등은 현업에서 쉽게 구독해서 사용하고, 이를 분석할 수 있는 인재 개발에 초점을 맞추어야 비즈니스 가치로 연결됩니다.
https://b2b.spartaclub.kr/blog/global-ai-adoption-failures
2) 경영변화 기법 간의 정합성 미흡
AI트랜스포메이션은 단순 자동화가 아니라 조직의 근본 구조와 업무 방식을 바꾸는 '파괴적 변화'입니다. 이에 적응하지 못한 기업은 AI 도입 초기 이상의 가치 실현을 하지 못합니다. 다양한 변화 기법들을 도입하는 데 있어서 기법 간의 정합성이 고려되지 않고 있고, 일회적 프로젝트로 추진하게 되면 변화추진 부서 간의 갈등 및 자원 낭비를 초래하게 되고, 결국 전사적인 성과 달성으로 연결되기에는 역부족인 현상이 나타나게 됩니다.
컨설팅 회사에서 작성해 준 페이퍼 만으로는 경영 혁신이 이루어지지 않습니다. 또한 일반 중소기업은 변화 추진 부서가 없고 추진 자원의 부족으로 원하는 비즈니스 혁신을 이루기가 어려운 경우가 많습니다.
https://www.tourmagazine.co.kr/news/431195
3) IT 지상주의적 변화 추구
대부분의 기업들은 IT시스템 도입이나 Tech 기술자체(AI/ML), 모델에 초점을 맞추어 변화를 도입하고 실행합니다. 기업의 전략적 차원에서의 변화 도입이나 고객경험의 변화가 아니라, 단순히 제품 기능개선에 초점을 맞춤으로써 변화에 같이 수반되어야 할 다른 요소들(인재, 조직, 제도, 문화 등)이 고려되지 못하는 것이 현실입니다.
AI 기술 자체에만 집중하고, 비즈니스 목적과 연계된 명확한 전략 수립과 리더십 부재가 실패로 이어집니다.
그래서 초기의 디지털 혁신 욕구는 점점 감소되고, 기존 프로젝트와 마찬가로 효과가 없다는 결론만 내고 흐지부지 되는 경우가 또한 많습니다.
특히 AI 성과는 고품질 데이터를 어떻게 활용하는지에 달려 있으나, 많은 기업이 데이터 관리 역량과 문화가 부족합니다.
데이터는 화초와도 같습니다. 평소에 물을 주고 적절한 온도를 맞추고 잘 가꿔야 꽃이 피게 되듯이, 데이터도 거버넌스와 기업문화로 관리해야 쓸모 있는 데이터가 됩니다.
그래서 기업 문화 위에 데이터 관리를 현업위주로 시작해서, 고객 경험의 향상이 어디에서 발생하는지에 대한 목표 설정과 이를 뒷받침하는 데이터가 준비가 되어 있는지 등의 준비가 필요합니다.
https://cm.asiae.co.kr/article/2025042614561013332
데이터 거버넌스가 조직의 데이터 관련 정책과 체계를 관리하는 데 초점을 맞춘다면, 변화관리는 이러한 데이터 정책과 체계를 조직이 수용하고 실질적 변화를 이루도록 지원하는 역할을 합니다.
특히, 데이터 거버넌스 도입이나 데이터 기반 디지털 전환 시 조직의 저항을 줄이고 성공적인 안착을 위해 변화관리 전략이 필수적입니다.
두 분야를 통합하면 데이터의 신뢰성과 조직 변화의 지속 가능성을 동시에 달성할 수 있습니다. 요약하면, 데이터 거버넌스는 데이터 관리 체계 수립 및 정책 실행에 관한 것이고, 변화관리는 그 체계가 조직 내에서 효과적으로 자리 잡고 지속되도록 사람과 문화, 프로세스를 관리하는 체계입니다.
4) 변화의 실행 및 결과에 대한 관리 미흡
AI 도입에 따른 변화에 대한 지속적인 모니터링 및 측정에 대한 관리가 이루어지지 않고 있는 현실입니다.
이로 인해 AI 트랜스포메이션 디지털 변화의 추진 일정이 계획대로 이루어지지 않으며, 비용도 계획 대비 초과 수준으로 운영되고 있는 현실입니다. 이러한 문제점들로 인해 기업들이 많은 시간과 비용을 들여서 도입하고 있는 변화가 기업의 가치 창출로 이어지지 않는 경우가 많습니다.
이러한 문제는 대개 AI 도입 전 명확한 성공 지표(KPI)를 설정하지 못했거나, 도입 후에도 성과를 지속적으로 측정하고 피드백하는 시스템이 부재하기 때문에 발생합니다.
AI 트랜스포메이션의 변화관리 미흡은 프로젝트 지연과 비용 초과로 이어져 결국 기업 가치 창출에 걸림돌이 될 수 있습니다.
명확한 목표 설정, 지속적인 모니터링, 그리고 유연한 개선 프로세스만이 이러한 문제를 극복하고 AI가 가져올 긍정적인 변화를 현실화하는 열쇠가 될 것입니다.
2. AI 트랜스포메이션, 변화 추진의 문제점에서 파생된 결과와 대응 전략
변화 추진 시 나타나는 4가지 주요 문제점에서 파생된 결과는 다음과 같습니다.
1) AI 트랜스포메이션 변화의 방향성 모호
기업이 추구하는 AI 변화는 방향성이 있어야 하고, 기업의 전략이 성공적으로 수행될 수 있는 기폭제(enabler)로서의 변화가 도입, 추구되어야 합니다. 그러나, 무분별한 도입 및 변화 기법간의 정합성 미흡이 나타나게 되면 변화의 기본 방향이 미리 설정되었다 하더라도 결국에는 방향성이 모호해지고 혼란이 가중될 수 밖에 없음.
따라서 AI 트랜스포메이션 포괄적인 변화 비전 수립 및 공유는 매우 중요합니다.
AI 트랜스포메이션은 단순한 기술 도입이 아니라 기업의 가치 창출 방식을 근본적으로 바꾸는 전략적 변화임을 명확히 하고, 이 비전을 조직 전체에 공유해야 합니다.
명확한 비전과 목표:
AI가 기업의 어떤 문제들을 해결하고, 어떤 새로운 가치를 창출할 것인지에 대한 명확한 비전과 목표를 설정하는 것이 중요합니다. 이는 조직 구성원들이 변화에 대한 당위성을 느끼고 몰입할 수 있는 기반을 마련합니다.
변화의 필요성 소통:
AI 도입이 직원들의 일자리를 위협하는 것이 아니라, 더 건강하고 창의적인 업무 환경을 만들며 새로운 기회를 제공할 것이라는 점을 설득력 있게 전달하여 변화에 대한 긍정적인 인식을 형성해야 합니다.
https://enterprise.kt.com/bt/dxstory/926.do
또한 성공적인 AI 트랜스포메이션을 위해서는 다음과 같은 관점에서 접근하는 것이 중요합니다.
목표와 연계된 명확한 KPI 설정
AI 도입의 궁극적인 목표는 비즈니스 가치 창출이 되어야 합니다. 따라서, AI 프로젝트의 시작 단계부터 기술적인 성능 지표를 넘어 실제 비즈니스 성과와 연결되는 KPI를 명확히 정의해야 합니다.
비즈니스 성과 중심의 KPI: 수익성 증대, 비용 절감, 고객 만족도 향상, 직원 생산성 증대, 위험 관리 등 기업의 핵심 목표와 직접적으로 연계된 지표들을 설정해야 합니다. 예를 들어, 싱가포르 DBS 은행은 AI를 통해 고객경험, 직원경험, 수익성, 위험성 등 네 가지 측정 지표를 분석하여 성과를 관리한 사례가 있습니다.
생성형 AI를 위한 특화된 KPI: 생성형 AI의 경우, 단순히 기술적 정확도를 넘어 '비즈니스 영향력', '사용자 만족도', '운영 효율성 개선' 등 다양한 관점의 KPI를 고려하는 것이 중요합니다. 이는 AI 모델이 실제 업무에 어떻게 통합되어 가치를 창출하는지를 측정하는 데 필수적입니다.
https://www.abouthr.co.kr/news/articleView.html?idxno=7130
지속적인 모니터링 및 측정 체계 구축
KPI를 설정했다면, 이를 정기적으로 모니터링하고 측정하는 체계를 구축해야 합니다. 실시간 또는 주기적인 데이터 수집 및 분석을 통해 AI 솔루션의 실제 성과를 파악하고, 목표 대비 진행 상황을 평가해야 합니다.
성과 대시보드 및 보고: AI 프로젝트의 핵심 KPI를 한눈에 확인할 수 있는 대시보드를 구축하고, 정기적인 성과 보고를 통해 이해관계자들과 공유해야 합니다. 이를 통해 문제점을 조기에 발견하고 필요한 조치를 취할 수 있습니다.
측정 지표의 유연성: AI 기술과 비즈니스 환경은 빠르게 변화하므로, 처음 설정한 KPI가 항상 최적이라고 볼 수 없습니다. 주기적인 검토를 통해 지표의 유효성을 평가하고 필요에 따라 수정하는 유연한 접근이 필요합니다.
MLOps 모니터링: 배포 후 데이터 스큐·드리프트와 성능 저하를 상시 감시하고 자동 경보·대응 루프를 운영해 품질을 안정화한다
피드백 루프 구축 및 개선 프로세스
측정된 성과 데이터를 바탕으로 개선을 위한 피드백 루프를 구축하는 것이 중요합니다. 성과가 미흡할 경우, 원인을 분석하고 솔루션의 재설계, 프로세스 개선, 직원 교육 강화 등 필요한 조치를 신속하게 실행해야 합니다.
애자일 방법론 적용: AI 트랜스포메이션은 장기적인 여정이므로, 변화하는 요구사항에 맞춰 유연하게 대응할 수 있는 애자일(Agile) 방법론을 적용하여 단계별로 검증하고 개선하는 것이 효과적입니다.
학습 조직 문화: AI 도입과 운영 과정에서 발생하는 성공과 실패 사례를 조직 전체가 학습하고 공유하는 문화를 조성하여 지속적인 개선과 혁신을 이끌어내야 합니다.
https://www.salesforce.com/kr/hub/crm/ai-in-customer-experience/
2) AI 트랜스포메이션, 변화 노력의 분산 및 제한 발생
변화는 변화가 수반하는 모든 요소들을 고려하면서 도입, 실행되어야 합니다.
AI 트랜스포메이션에 수반되는 다른 요소들, 비전 수립, 리더십, 프로세스, 변화관리 특히 기업문화와 인재개발에 대한 고려가 없는 상태에서는 실패 확률이 매우 높습니다.
이러한 경우 변화 자체에 대한 성공을 기대하기 어려울 뿐 아니라, 기업의 성과로 이어지기는 더더욱 어렵게 됩니다.
https://www.kbiznews.co.kr/news/articleView.html?idxno=80245
따라서 성공적인 AI 트랜스포메이션을 위해서는 기술, 사람, 프로세스, 문화 등 모든 요소가 유기적으로 연계되어야 하며, 특히 기업 문화와 인재 개발은 변화의 성공을 위한 핵심 기반이 됩니다.
기업 문화의 전환: 'AI First' 마인드셋 내재화
기술의 성공적인 안착을 위해서는 이를 뒷받침하는 문화적 토양이 필수적입니다.
데이터 중심 문화 조성: AI는 데이터 없이는 작동할 수 없으므로, 모든 의사결정과 업무 프로세스에 데이터를 적극적으로 활용하는 문화를 조성해야 합니다. 이는 AI의 효과를 극대화하는 데 필수적입니다.
협업과 소통 강화: AI 기술 부서와 현업 부서 간의 긴밀한 협업과 소통은 AI 솔루션이 실제 비즈니스 문제 해결에 기여하도록 돕습니다. 부서 간의 장벽을 허물고, AI에 대한 경험과 지식을 공유하는 문화를 만들어야 합니다.
학습 및 실험 문화: AI는 빠르게 발전하므로, 지속적으로 배우고 새로운 것을 시도하는 학습 조직 문화가 중요합니다. 실패를 두려워하지 않고 실험하며 개선하는 태도를 장려해야 합니다.
AI 인재 개발 및 역량 강화
AI 시대에 맞춰 직원의 역량을 강화하고, 새로운 역할에 적응할 수 있도록 지원하는 것은 변화 관리의 핵심입니다.
AI 리터러시 교육: 모든 직원이 AI의 기본 개념, 활용 방법, 윤리적 고려 사항 등을 이해할 수 있도록 AI 리터러시 교육을 제공해야 합니다.
재교육 및 직무 전환 지원: AI로 인해 기존 직무가 사라지거나 변화할 수 있지만, 사람이 사라지는 것은 아닙니다. 조직은 기존 직원의 역량을 향상하고 새로운 역할에 적응할 수 있도록 재교육 및 직무 전환 프로그램을 적극적으로 지원해야 합니다.
리더십 역량 강화: AI 시대의 복잡성과 불확실성을 헤쳐나가기 위해서는 리더들이 AI에 대한 통찰력을 가지고 조직을 이끌 수 있는 역량을 갖추는 것이 중요합니다. 리더십 역량을 갖춘 인재를 발굴하고 육성하는 것이 AI 시대의 핵심 기반이 됩니다.
https://cloud.google.com/transform/ko/gen-ai-kpis-measuring-ai-success-deep-dive
3) AI 트랜스포메이션의 변화관리 이해 부족
AI 트랜스포메이션 변화의 도입 및 실행에 있어서 변화 실행 및 결과에 대한 관리가 미흡하게 되면, 구성원들은 변화가 도입되었는지, 어떻게 진행되고 있는지, 어떤 결과를 가져다 주는지에 대해 잘 알지 못하게 되고 알게 되더라도 혼란스러워 질 수 밖에 없습니다.
결국 구성원들이 변화에 대한 몰입정도가 떨어지게 되고, 변화가 그 목표를 달성해내지 못하는 악순환을 거치게 됩니다. 변화의 방향성 모호, 변화노력의 분산/제한 그리고 변화에 대한 구성원들의 이해 부족으로 인해, 궁극적으로 기업 가치 창출의 실패로 이어지는 양상으로 흘러가게 됩니다.
AI 도입은 단순히 기술적인 시스템을 교체하는 것을 넘어, 업무 방식과 조직 문화, 그리고 사람들의 생각과 행동에 깊은 변화를 요구하는 과정입니다. 이때 변화 관리에 대한 이해가 부족하면, 구성원들은 변화에 대한 명확한 인식을 갖기 어렵고, 이는 저항감이나 무관심으로 이어져 궁극적으로 변화 노력을 좌절시킬 수 있습니다. 실제로 많은 디지털 트랜스포메이션 프로젝트의 실패 사례 중 70% 이상이 기술적 문제가 아닌 '사람들의 저항과 부적절한 변화 관리' 때문이라고 합니다.
이러한 악순환을 끊고 성공적인 AI 트랜스포메이션을 이루기 위해서는 다음과 같은 변화 관리 전략이 중요합니다.
명확하고 지속적인 소통 (Communication)
구성원들이 변화의 목적, 과정, 그리고 예상되는 결과에 대해 정확히 이해할 수 있도록 명확하고 일관된 소통이 필수적입니다.
변화의 비전 공유: AI 트랜스포메이션이 왜 필요한지, 무엇을 목표로 하는지, 그리고 이 변화가 개별 구성원과 조직 전체에 어떤 긍정적인 영향을 미칠 것인지에 대한 비전을 설득력 있게 전달해야 합니다.
정기적인 진행 상황 공유: 변화의 도입부터 실행, 그리고 중간 성과와 어려움까지 투명하게 공유하여 구성원들이 변화 과정에 대한 신뢰를 가질 수 있도록 해야 합니다. AI 트랜스포메이션 추진 일정이 계획대로 이루어지지 않거나 비용이 초과되는 상황이 발생하더라도, 그 원인과 개선 방안을 투명하게 공유하는 것이 중요합니다.
양방향 소통 채널 확보: 일방적인 정보 전달이 아닌, 구성원들이 질문하고 피드백할 수 있는 열린 소통 채널(예: 설명회, 타운홀 미팅, 온라인 포럼)을 마련하여 그들의 우려와 기대를 경청해야 합니다.
구성원의 참여 유도 및 공감대 형성 (Engagement & Buy-in)
변화의 대상이 되는 구성원들을 단순히 수용자로만 보는 것이 아니라, 변화의 주체로 참여시킴으로써 몰입도를 높일 수 있습니다.
파일럿 프로그램 운영 및 성공 사례 공유: 소규모 팀을 대상으로 AI 솔루션을 먼저 적용하고, 그들의 경험과 성공 사례를 공유하여 변화에 대한 긍정적인 인식을 확산시킵니다.
변화 에이전트(Change Agent) 육성: 변화의 필요성을 이해하고 조직 내에서 변화를 전파하고 지원하는 핵심 인재를 양성하여 변화에 대한 공감대를 확대합니다.
학습 기회 제공: AI 기술에 대한 두려움을 없애고 새로운 기술을 학습할 기회를 제공함으로써, 구성원들이 변화에 동참할 수 있는 역량을 키울 수 있도록 지원해야 합니다.
리더십의 역할 강화 (Leadership Support)
리더들은 AI 트랜스포메이션의 최전선에서 변화를 주도하고 지원하는 핵심적인 역할을 수행해야 합니다.
솔선수범: 리더가 먼저 AI 기술을 학습하고 업무에 적용하며 변화에 대한 의지를 보여주는 것이 중요합니다.
지속적인 지원: 변화 과정에서 어려움을 겪는 구성원들에게 격려와 지원을 아끼지 않으며, 필요한 자원과 교육을 제공하여 성공적인 변화를 돕습니다.
정리하면, AI 도입시 가장 큰 실패 원인은?
제일 중요한 것은 많은 조직에서 경영진이 AI의 실제 능력과 한계를 과대평가하거나 제대로 이해하지 못해, 기술팀과 경영진, 현업 간 의사소통이 원활하지 않은 경우가 많습니다. 이로 인해 AI 프로젝트의 방향성이 흔들리고, 실패 위험이 커집니다.
따라서 경영진이 AI에 대한 이해, 이를 추진하기 위한 체계적인 변화 관리와 조직 문화를 많드는데 리더분들은 많은 공을 들여야 합니다.
그리고 AI 도입은 단순 기술 변경이 아니라 조직 문화와 업무 프로세스 전반에 영향을 미치는 변화입니다. 충분한 현황 및 업무 프로세스 진단과 조직원의 수용 의지, 변화관리 체계가 마련되지 않으면 AI 프로젝트는 초기 성공에도 불구하고 지속 확장에 실패하기 쉽습니다.
AI 도입 성공을 위해서는 기술뿐 아니라 조직과 문화, 리더십, 보상까지 총체적 준비가 반드시 필요함을 기억하시고 성공적인 AI 트랜스포메이션을 응원합니다.
그럼 다음 회차에 또 뵙겠습니다.
감사합니다.
김종수 드림
