AI 투자 경험이 있는 전문가 사례 인터뷰: ROI를 현실로 만든 전략들

AI는 과연 돈이 되는가? 실무자가 말하는 냉정한 현실

인공지능(AI)은 혁신의 상징처럼 보이지만, 기업의 입장에서 가장 중요한 질문은 명확하다. “정말 돈이 되는가?” 기술 도입에 수억 원을 투자하고도 성과 없이 프로젝트를 접는 사례가 적지 않다. 반면, 같은 기술을 도입하고도 투자 대비 수익률(ROI)이 200%를 넘는 기업도 있다.

 

실제 현장에서 AI 도입을 주도한 전문가들은 어떤 전략으로 성공적인 결과를 이끌어냈을까? 이번 콘텐츠에서는 제조, 유통, 헬스케어, 금융 산업에서 활동하는 AI 전략 책임자 4인을 인터뷰하여, 그들이 겪은 시행착오, ROI 극대화 전략, 조직 내부 설득법 등을 생생하게 정리했다. 실무자의 관점에서 말하는 진짜 AI 투자의 현실과 가능성을 담았다.

 

 실패를 반복하지 않기 위해: 산업별 실무자의 조언

① 제조업 – AI 도입보다 중요한 건 ‘현장 적합성’
한 대기업 스마트팩토리 프로젝트 책임자는 초기 AI 도입 실패 경험을 털어놓았다. “현장 엔지니어가 이해할 수 없는 예측 모델은 무용지물이었다”고 말한다. 이후 그는 AI 예측 유지보수 모델을 개발하면서 설비팀과 AI 팀이 매일 같이 소통하고, 데이터셋도 현장 용어로 재정리했다. 그 결과 1년 안에 설비 중단 시간이 35% 줄어들며, 3억 원 이상의 손실을 방지했다.

② 유통업 – ‘작은 성공’을 빠르게 보여주는 것이 핵심
AI 수요 예측 모델을 주도한 이커머스 기획자는 “ROI를 말하기 전에, AI가 유의미한 결과를 줄 수 있다는 믿음을 먼저 심는 게 중요했다”고 강조했다. 그래서 그는 첫 실험을 단 2개 품목으로 축소했고, AI 모델은 재고 과잉률을 40% 이상 줄였다. 이 ‘작은 성공’이 전사 AI 예산을 3배로 키우는 계기가 되었다.

③ 헬스케어 – AI는 의료진의 ‘결정 보조자’일 뿐
영상 판독 AI를 개발한 병원 CIO는 “AI는 결코 의사를 대체하는 것이 아니라, 반복 작업을 줄여주는 조력자여야 한다”고 말한다. 실제로 폐암 조기 진단 모델을 도입한 이후, 의사의 판독 정확도가 15% 향상되었고, 진단 소요 시간은 절반 이하로 단축되었다. 환자 만족도도 30% 이상 상승했으며, 병원은 ‘스마트 의료기관’으로 브랜드 이미지를 강화할 수 있었다.

④ 금융업 – 리스크는 줄이고 설득력은 높이고
금융 데이터 분석 플랫폼을 구축한 핀테크 기업의 CTO는 “AI 모델이 수익을 냈다고 주장하려면, 내부 감사팀도 납득할 수 있어야 한다”고 강조했다. 모델 구조와 예측 논리를 설명할 수 있도록 **AI 해석 가능성(explainability)**에 투자했고, 덕분에 감사 프로세스도 통과할 수 있었다. 그 결과 고객 투자 리스크는 10% 이상 감소했고, 신규 자산 유입도 증가했다.

 

 ROI 중심의 AI 전략: 기술보다 ‘조직문화’가 결정한다

인터뷰를 통해 공통적으로 확인된 사실은, AI의 성공 여부는 기술 자체보다 ‘사람과 문화’에 달려 있다는 점이다. 많은 기업들이 고도화된 알고리즘을 개발하고도 실제 ROI를 내지 못하는 이유는, 조직 구성원들이 AI를 신뢰하지 못하거나 기존 업무 방식과 충돌하기 때문이다.

실무자들은 말한다. “AI는 기술 프로젝트가 아니라 변화관리 프로젝트다.”
한 금융권 리더는 AI 프로젝트 착수 전 조직 전체를 대상으로 ‘AI 리터러시 교육’을 먼저 진행했고, 이를 통해 현장 저항감을 크게 줄일 수 있었다. 또 다른 병원 리더는, “AI 결과를 반영할 때마다 의료진에게 실제 성과를 피드백해주는 방식으로 신뢰를 쌓았다”고 했다. 결국 ROI는 데이터가 아니라 사람을 설득하는 데서 비롯된다는 교훈이 반복되었다.

이들은 또한, AI를 전사에 확장할 때 단기 ROI만을 목표로 하기보다는, 장기적으로 반복 학습을 통한 성능 향상과 데이터 자산 구축을 병행해야 한다고 조언한다. 즉, 한두 프로젝트 성공에 만족하기보다는, AI가 기업의 ‘운영 지능’으로 내재화될 수 있도록 시간과 자원을 분산 투자하는 것이 현명하다는 것이다.

 

성공하는 AI 투자의 미래: 실천 가능한 전략 제안

실무자의 경험을 통해 확인된 성공 전략은 아래와 같이 요약할 수 있다:

• AI를 ‘업무 도구’가 아닌 ‘전략 자산’으로 정의하라
  단순 자동화에서 벗어나, AI가 어떻게 고객 경험, 매출 구조, 운영 효율을 재설계할 수 있는지를 우선 고려해야 한다.
• 소규모 테스트로 빠르게 학습하고 확장하라
  대규모 전사 프로젝트보다, 작은 성공을 쌓아나가는 방식이 실패 확률을 낮춘다.
• AI 모델보다 중요한 것은 ‘데이터 거버넌스’
  정확한 데이터, 공정한 처리 기준, 해석 가능한 알고리즘이 신뢰를 만든다.
• ROI의 핵심은 ‘사람’이다
  AI 도입은 조직 구성원의 업무 방식을 바꾸는 일이므로, 설득과 교육이 병행되어야 한다.

미래의 AI 투자는 기술에 대한 투자가 아니라, 조직의 지능화에 대한 장기 전략이다. 그리고 그 길에는 반드시 사람 중심의 설계, 유연한 변화 수용, 명확한 목표 설정이 필요하다. 실무자들의 목소리는 이를 다시금 명확히 일깨워 준다. AI는 가능성이 아니라, 실행력에 따라 ROI가 좌우되는 구체적 현실인 것이다.