AI 도입을 서두르면 실패하는 이유: 속도보다 중요한 건 순서

2025. 12. 1

AI 도입 속도는 빠르지만
성과를 내지 못하는 이유

기업의 AI 도입 속도는 그 어느 때보다 빠르게 가속되고 있습니다. 2026년에는 국내 기업의 85%가 생성형 AI를 활용할 것으로 예상되고, 실제로 국내 기업은 1분에 1곳꼴로 AI를 도입하고 있을 정도로 전환 속도는 매우 빠릅니다.

하지만 여전히 대부분의 조직에서 AI 활용은 챗봇·FAQ·요약 수준에 머물러 있고, 델 테크놀로지스 조사에 따르면, 전 세계 기업의 95%가 AI 도입 과정에서 어려움을 겪고 있다고 답했습니다. 국내 기업 역시 AI를 ‘전략적 우선순위’로 인식하면서도 실행 단계에서 기대한 만큼의 성과를 내지 못하고 있는데요.

AI 도입과 성과 사이에 간극은 왜 발생하는 것일까요? 최근 IBM 리포트를 통해 힌트를 얻을 수 있습니다.

AI 성과를 좌우하는 것은 기술이 아니라 AI가 활용할 수 있는 데이터 전략이다.

즉, AI 도입의 성과는 AI가 조직 내에서 작동할 수 있는 환경을 갖추었는가에서 시작된다는 것입니다.

IBM 리포트 인사이트:
AI 도입 성과를 결정하는 건 기술이 아닌 데이터 전략

IBM이 전 세계 27개국, 19개 산업의 최고데이터책임자(CDO) 1,700명을 대상으로 실시한 ‘2025 Chief Data Officer Study: The AI Multiplier Effect’를 통해, AI 도입과 성과 사이에 존재하는 구조적인 간극에 대해 다음과 같이 정리할 수 있습니다.

1️⃣ AI 도입 성과를 결정짓는 1순위는 '데이터 전략'이다

응답자의 81%가 AI 역량 강화를 위해 가장 먼저 투자해야 하는 영역으로 데이터 전략을 선택
전체 IT 예산 중 데이터 전략 비중, 2023년 4% → 2025년 13%로 급증

이는 AI 성과를 결정짓는 요소가 AI 모델이나 알고리즘 같은 기술적인 영역이 아닌, AI가 학습하고 판단할 수 있도록 데이터 환경을 준비하는 것임을 의미합니다.

2️⃣ 데이터가 연결된 조직이 더 높은 AI ROI를 만든다

데이터·AI 운영 모델을 중앙집중형으로 설계한 조직은 분산형(사일로) 조직 대비 36% 높은 ROI 기록

즉, 데이터가 유기적으로 연결되지 않으면, 아무리 높은 기술력의 AI를 도입해도 AI가 맥락을 제대로 이해하지 못해 제대로된 판단과 실행을 할 수 없습니다.

3️⃣ 구성원이 활용하지 못하는 데이터는 낭비된다

응답자의 82%는 ‘구성원이 데이터 기반 의사결정을 할 수 없으면 데이터는 낭비된다’고 응답

이는 단순히 데이터가 잘 관리되어 있느냐의 문제가 아니라, 누가, 언제, 어떤 맥락으로 데이터에 접근하고 활용할 수 있는지가 AI 성과의 핵심임을 보여줍니다.

그렇다면, 왜 데이터 전략은 AI 도입 속도를 따라가지 못할까

데이터 전략이 부재한 이유는 단순히 기술 수준이 낮아서가 아닙니다. 조직과 시스템이 AI가 작동할 수 있는 형태로 정돈되어 있지 않기 때문인데요.

아래 네 가지는 대부분의 조직이 공통적으로 겪는 구조적 문제입니다.

문제 1: 분절된 데이터 구조

여전히 많은 기업에서 데이터는 부서·기능 단위로 분리된 상태로 존재합니다.

재무·영업·HR·IT 등 부서나 기능 단위로 데이터가 분리
데이터 통합·정제·전처리에만 과도한 비용과 시간 소요
불완전한 데이터 위에서 AI가 제대로 작동할 수 없음

→ 분절된 데이터 위에서 AI는 ‘맥락을 이해’하지 못한 채 명령 실행에 그치게 됩니다.

문제 2: 낮은 데이터 품질과 거버넌스 미흡

AI가 필요로 하는 것은 단순히 많은 데이터가 아닌, 신뢰할 수 있는 데이터 입니다. 하지만 대부분의 기업은 이 기준을 충족하지 못할 뿐더러 데이터 표준 부재, 권한·보안 정책 미흡, 데이터 생애주기(Lifecycle) 관리 미정립 등 거버넌스 문제까지 장애물로 작용하죠.

→ 이 상태에서는 AI는 잘못된 데이터를 기준으로 잘못된 판단을 그대로 증폭하는 위험이 발생합니다.

💡 IBM이 제시하는 데이터 품질 기준 6가지

완전성 (Completeness): 필요한 데이터 값들이 필드나 레코드 누락 없이 빠짐없이 포함되어 있는지 여부
정확성 (Accuracy): 데이터가 신뢰할 수 있는 출처와 비교했을 때 얼마나 정확한지 측정
일관성 (Consistency): 여러 시스템이나 데이터 소스 간에 데이터 형식이나 값이 통일되어 있는지 여부
적시성 (Timeliness): 데이터가 필요한 시점에 최신 상태로 제공되는지 여부
유효성 (Validity): 데이터가 정의된 규칙, 형식, 표준을 준수하는지 여부
고유성 (Uniqueness): 데이터 세트 내 각 레코드가 중복 없이 유일하게 존재하는지 여부

문제 3: 데이터·AI 역량 부족

국내외에서 공통적으로 데이터·AI 전문 인력 부족을 가장 큰 난항으로 지적합니다.

국내 기업 49.8%: ‘기술 인력 부족’이 최대 장애 요인
IBM 조사 47%: 고급 데이터 기술 인재 확보가 가장 어려운 과제
핵심 데이터 직무 충원 가능 기업은 53%로, 전년 대비 큰 폭 감소

여기서의 ‘인력 부족’은 단순 개발자가 아니라 데이터 엔지니어링, 거버넌스, 아키텍처, MLOps 등 AI가 작동할 수 있는 환경을 설계하고 운영할 수 있는 역량 전반이 부족하다는 것을 의미합니다.

→ 전문 인력 부족은 기술 기반 접근의 지속 가능성을 약화시킵니다.

문제 4: ROI 불확실성과 실행 리스크

AI 도입 필요성에는 공감하지만, 정작 투자 대비 성과(ROI)를 명확히 측정하는 구조가 부족해 초기 부담과 조직 내 반발이 발생하는 경우가 많습니다.

데이터 준비에 필요한 시간·비용이 예상보다 높아 초기 부담 증가
도입 효과를 정량적으로 판단하기 어려워 내부 설득 난이도 상승
운영 기준이 자리 잡기 전까지 업무 혼선 발생

→ 리스크에 대한 준비 없이 기술만 빠르게 도입하는 방식은 실패 확률을 키웁니다.

AI가 성과로 이어지기 위한 ‘AI 레디 전략’

그렇다면 기업은 어떻게 AI 도입 속도와 전략 부재 사이의 간극을 줄이고, ‘도입’을 넘어 실질적 ‘성과’로 이어지는 AI 전환을 만들 수 있을까요?

핵심은 기술 도입 이전에 데이터·거버넌스·플랫폼·문화라는 네 가지 기반을 함께 재정비하는 것입니다.

해법 1: 흩어진 데이터를 하나의 흐름으로 연결

AI가 제대로 작동하려면 조직 곳곳에 흩어진 데이터를 실시간으로 읽고 판단할 수 있어야 합니다. 따라서 부서·시스템별로 분리된 데이터 구조를 서로 연결하고 하나의 흐름으로 볼 수 있는 환경을 만드는 것이 가장 먼저 필요합니다.

HR·근태·급여·평가 등 운영 데이터를 사람·조직 단위로 연결
필드 정의·명칭·규칙 등 공통 표준 정립
AI가 데이터를 ‘찾아다니지 않도록’ 접근 경로를 명확히 설정

→ 데이터 연동성은 AI 에이전트가 조직에서 실제로 작동하기 위한 첫 번째 기반입니다.

해법 2: AI가 신뢰할 수 있는 데이터 구축

AI는 잘못된 데이터를 그대로 증폭합니다. 따라서 데이터 품질·보안·변경 이력 등 신뢰 기반의 거버넌스가 반드시 필요합니다.

접근 권한·표준·보안·감사 기준 등 운영 원칙 재정비
접근성·완전성·정확성·무결성·일관성 등 핵심 품질 기준으로 데이터 관리
데이터 출처·변경 이력을 추적 가능한 구조로 설계

→ 신뢰할 수 없는 데이터 위에서는 AI의 결과 또한 신뢰할 수 없습니다.

해법 3: AI 플랫폼 기반 운영 구조

인력 부족 문제는 사람이 기능을 계속해서 만들고 관리하는 방식으로는 해결할 수 없습니다. 많은 기업이 이력서 스크리닝, 문서 요약 등 개별 기능 단위로 AI를 도입하지만, 이 방식은 지속적인 개발과 업데이트가 있어야만 개선이 이루어지는 구조입니다.

반면, AI를 플랫폼 기반으로 도입하면 완전히 다른 방식으로 문제가 해결됩니다.

에이전트 스스로 잘못된 답변을 감지하고 → 담당자에게 전달 → 지식이 추가·수정되는 피드백 루프
구성원이 자연어로 리포트·테이블·페이지 등을 직접 생성하는 사용자 주도 확장성
개별 기능 개발이나 업데이트 없이 데이터와 사용이 쌓일수록 고도화되는 구조

즉, AI 플랫폼 구조에서는 전문 인력의 역량에 의존하지 않아도, 조직 전체가 함께 AI를 고도화하는 환경이 만들어집니다. 이러한 구조가 있어야만 ‘데이터→플랫폼→활용’이 하나의 흐름으로 연결되며, 기업의 일하는 방식 자체를 변화시키는 수준의 AI 전환(AX)을 가능하게 합니다.

→ HR 기반 AI 플랫폼 flex는 이를 가능하게 하는 유일한 선택지입니다.

해법 4: 점진적 도입과 조직 문화 전환

ROI가 불확실하고 리스크가 클수록, 따라서 처음부터 전사 적용을 시도하기보다 작은 단위에서 시작해 학습·개선·확산하는 방식이 가장 안정적입니다.

FAQ·문서 정리 등 작은 프로세스부터 시범 운영
내부 성공 경험 축적 후 점진적 확장
HR이 선도적으로 AI 도입 속도·운영 원칙·커뮤니케이션 기준 정립
구성원의 데이터 리터러시와 AI 활용 역량 강화

특히 HR은 반복적인 운영 업무가 많고, 데이터와 정책 기준 등 프로세스가 정의된 영역이라 AI 도입 효과가 가장 빠르게 드러나는 부서입니다. HR이 먼저 성공 사례를 만들고 기준을 정립하면, 이후 다른 부서로의 확장도 훨씬 안정적으로 이루어질 수 있습니다.

→ HR은 전사 AI 전환의 출발점이 될 수 있습니다.

AX는 기술을 서두르기 보다,
데이터 먼저 준비하는 신중한 도입이 필요합니다

정리하면, AX를 단순히 ‘AI 기술 도입’이라는 관점으로 접근하면 성과를 만들기 어렵다는 것입니다. 성공적인 AX는 다음 질문에서 시작됩니다.

“우리 조직은 AI가 작동할 수 있는 준비가 되어있는가?”

AI 도입(AX)은 속도가 아니라 순서입니다. 데이터와 문화가 준비되지 않은 상태에서 기술부터 도입하면, 조직 내 혼란을 야기할 뿐 기대한 만큼의 성과는 나오지 않게 돼죠. 반대로, 데이터 기반을 먼저 만들고, 플랫폼 구조 위에서 AI를 도입한 조직은 실질적인 성과와 함께 완성도 높은 AX를 경험할 수 있을 것입니다.