AI 도입했는데 ROI는 7%뿐? 가트너가 CFO들에게 던진 충격 진단과 해법

이는 많은 기업이 점진적인 효율화만을 추구할 뿐, 매출 성장이나 전략적 의사결정, 경쟁 우위로 직결되는 AI 투자에는 인색하다는 방증입니다. 가트너는 CFO들이 AI 도입 자체를 가치 창출로 착각하고 있으며, 이 프레임을 시급히 바꿔야 한다고 직격탄을 날렸습니다 .

파일럿 지옥에서 탈출하는 3단계 로드맵

가트너는 CFO들이 무분별한 시범 도입에서 벗어나 의미 있는 성과를 내기 위해, 다음과 같은 구조적 접근법을 제시했습니다 .

1. 비전 설정 및 성숙도 평가 —
가장 먼저 해야 할 일은 AI가 재무 기능을 어떻게 바꿀지에 대한 명확한 청사진을 그리는 것입니다. 이 비전은 세 가지 질문에 답할 수 있어야 합니다. AI 도입을 통해 도달하고자 하는 최종 상태는 무엇인가? AI가 기업의 목표 달성에 어떻게 기여할 것인가? AI가 비즈니스에 제공할 구체적인 가치는 무엇인가? 이후 현재 조직의 역량 수준을 냉철하게 진단해 AI가 가치를 창출하기 위해 메워야 할 간극을 파악해야 합니다 .

2. 로드맵 구축 —
비전과 현재 상태에 대한 이해가 바탕이 되면, 이를 구체적인 실행 계획으로 옮겨야 합니다. 여기서 중요한 점은 이 로드맵이 기술 도입뿐 아니라 조직 문화, 거버넌스, 인력 스킬, 데이터까지 아우르는 포괄적인 계획이 되어야 한다는 것입니다. 이를 바탕으로 우선순위를 매기고, 검증하고, 궁극적으로 확장할 유스케이스를 선별해야 합니다 .

3. 실행 및 확장 —
마지막 단계는 계획에서 벗어나 철저한 실행에 집중하는 것입니다. 수십 개의 개별 파일럿 프로젝트를 쫓는 대신, 실제 비즈니스 가치로 이어질 가능성이 높은 소수의 유스케이스를 선별해 확장하는 데 리소스를 집중해야 합니다 .

'우발적 공장'을 조심하라

가트너가 심포지엄에서 가장 날카롭게 경고한 부분은 소위 '우발적 공장(accidental factory)' 이라는 실패 패턴이었습니다. AI를 서로 연결된 하나의 시스템이 아니라 각기 따로 노는 도구 모음으로 취급하다 보면, 통제 불능의 파일럿 프로젝트가 난립하지만 정작 생산 단계로 넘어가는 길은 보이지 않는 함정에 빠진다는 뜻입니다 .

통계는 이 문제의 심각성을 여실히 보여줍니다. 가트너가 심포지엄에서 공개한 자료에 따르면, AI 이니셔티브의 59%가 파일럿 단계에 머물러 있으며 실제 업무 환경에 적용되지 못해 잠재적 가치가 영원히 사장되고 있습니다 . 가트너는 CFO들에게 동시에 진행하는 파일럿 숫자를 엄격히 제한하고, 접근 가능한 데이터가 있고 빠르게 가치를 입증할 수 있는 유스케이스에 집중할 것을 조언했습니다. 그리고 통제되고 통합된 AI 시스템을 구축해야만 확장이 가능하다고 강조했습니다 .

효율화가 먼저라는 고정관념을 버려라

가트너의 조언 중 가장 역설적이면서도 강력한 메시지는 이것입니다. 생산성 향상은 고부가가치 AI 성과를 위한 필수 전제 조건이 아니라는 것. 가트너는 CFO들에게 기존 업무의 자동화를 넘어서, 더 위험해 보이거나 전통적인 방식으로 측정하기 어려워 보이더라도 핵심 비즈니스 문제 해결에 직결되는 유스케이스에 직접 투자하라고 주문했습니다 .

가트너의 분석가들은 CFO들이 하나의 완벽한 ROI 공식을 찾는 집착을 버리고, 성격이 완전히 다른 AI 투자들을 하나의 포트폴리오로 관리하라고 조언했습니다. 포트폴리오는 크게 세 가지로 구성됩니다 :

• 일상적인 여행(Routine trips): 반복적인 업무를 자동화하는 생산성 유스케이스
• 목표 지향적 탐험(Targeted expeditions): 특정 워크플로우를 최적화하는 프로세스 개선
• 도전적 항해(Ambitious voyages): 비즈니스 모델 자체를 재편할 수 있는 선별적인 변혁적 시도

여행이라는 비유가 강력한 이유는, 각 유형의 목적과 평가 기준이 완전히 다르기 때문입니다. 일상적인 출퇴근길의 효율을 따지는 잣대로 대항해 시대의 모험을 평가할 수는 없는 노릇입니다 .

가트너가 제시하는 AI 성숙도 프레임워크

앞서 언급된 3단계 로드맵의 저변에는 단순한 도입률이 아닌, 포괄적인 AI 성숙도 개념이 깔려 있습니다. 이 프레임워크는 전략(Strategy), 가치(Value), 조직(Organization), 구성원과 문화(People & Culture), 거버넌스(Governance), 엔지니어링(Engineering), 데이터(Data)의 7가지 핵심 역량 영역을 포괄합니다 .

CFO에게 주는 실질적 의미는 분명합니다. 조직은 단순히 AI 툴을 구매했다고 해서 성숙했다고 선언할 수 없습니다. 진정한 진전은 위의 7가지 모든 영역에 대한 체계적인 투자를 필요로 합니다. AI를 고립된 실험이 아닌 규모 있게 지원할 조직 구조를 만들고, 비즈니스와 연계된 AI 전략을 수립하며, 데이터를 올바르게 관리하고, 기존 인력의 역량을 강화하는 것 등이 포함되죠 .

가트너가 주목한 바로는, 가장 높은 수익을 내는 기업들은 단순히 AI에 가장 많은 돈을 쓰는 곳이 아니라, 고객, 제품, 의사결정 유스케이스 전반에 걸쳐 의도적으로 AI를 배치한 조직들이었습니다 .

재무 업계는 AI로부터 수익을 내는 방법을 배우는 것보다, AI를 도입하는 속도가 더 빨랐습니다. 그 간극을 메우기 위해 CFO들은 AI 예산의 균형을 다시 맞추고, AI 포트폴리오에 엄격한 구조를 부여하며, 얼마나 많은 툴을 배포했는지가 아니라 실제로 어떤 비즈니스 성과를 창출했는지로 성공 기준을 바꿔야 할 때입니다.