feat. <AI와 기업 경쟁력>, 인공지능총서
"AI는 … 진화하므로 특정 시점에 완성되었다고 잘라 말하기 어렵다. 반면에 재무팀은 투자 승인을 위해 예상 투자 수익률(ROI)을 요구한다. … AI 역량 축적, 트래픽 증가와 같은 과정 지표를 감안할 필요가 있다. 그렇다고 투자금을 무한정 투입할 수는 없다. … 핵심 가설을 세우고 검증해 확장성을 보여줘야 한다. AI를 적용하는 업무 범위나 규모가 너무 작다면 비용 대비 효과에 한계가 발생한다. 오히려 기존의 전통적인 기술을 사용하거나 사람을 고용하는 것이 나을 수 있다."
출처: <AI와 기업 경쟁력>
ERP(전사적 자원 관리) 같은 시스템은 성과가 명료하다. 기업 활동이 실시간으로 모니터링되고 제때 재무 보고서가 나온다. AI 서비스는 계속 진화한다(ERP도 계속 개선되긴 하지만 개선의 성격이 다르다). 챗지피티도 초기 버전과 4o 버전은 확연히 다르다. 성과의 정도를 어느 시점에 확정하기 어렵다.
초창기의 AI 서비스는 껍데기는 AI인데 '지능적인' 결과를 내놓지 못했다. 뭔가 알아서 뚝딱이 아니라 손이 무척 많이 갔다. 별 거 아니라고 투자를 포기할 것이냐. 흐름에 올라타지 못하면 뒤처질 것이 뻔했다. 배우는 과정, 축적의 기간을 인정해야 AI 투자는 지속될 수 있다(생성형 AI가 나온 후의 고민도 별로 다르지 않은 듯하다). 그렇다고 재무 팀이 나이브하게 마냥 기다려주지 않는다. '이게 돈값을 할 거라는' 가설 증명은 프로젝트 팀의 임무다.
또 하나. 손에 망치를 들면 모든 것이 못으로 보인다. AI, AI 노래를 부른다고 모든 문제를 AI로 해결하려들 이유는 없다. 100만 원 절감하는 기능을 위해 한 달 사용료가 1천만 원인 장비를 쓸 수는 없는 노릇이다.
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