사내 AI 도입, 70%가 실패하는 이유

"우리도 ChatGPT 같은 걸 회사에 도입하고 싶어요."

최근 연구에 따르면 AI를 도입한 기업 중 70-85%가 처음 기대했던 만큼의 효과를 보지 못하고 있습니다. 왜 이런 일이 벌어질까요?

오늘은 실제 PoC 경험을 통해 발견한 실패 패턴과 성공 전략을 공유하겠습니다.

가장 흔한 실패 패턴들

문제 정의 없이 기술부터 찾는 실수

"AI로 뭘 할 수 있을까요?"라고 묻는 기업이 정말 많습니다.

하지만 정작 "가장 먼저 해결해야 할 문제는 무엇인가요?"라고 되물으면 명확한 답이 안 나옵니다.

이런 현상이 생기는 이유는 AI에 대한 막연한 기대감 때문입니다. ChatGPT의 성공 사례를 보고 ‘우리도 뭔가 해야겠다’는 생각이 먼저 앞서는 거죠. 하지만 문제는 AI 기술 자체가 아니라 ‘무엇을 해결할 것인가’에 대한 명확한 정의가 없다는 점입니다.

실제 사례를 보면 이런 패턴이 반복됩니다. 한 중견기업에서 ‘전체적인 업무 효율성 향상을 위한 AI를 도입하고 싶다’고 했는데, 구체적으로 어떤 업무에서 가장 많은 시간이 낭비되고 있는지 물어보니 ‘전반적으로 다 비효율적인 것 같다’ 라는 답이 돌아왔어요.

실제 현장을 조사해보니 회계팀이 매월 말 3시간씩 각 부서에서 올린 엑셀 파일들을 하나씩 다운로드받아 수동으로 취합하는 작업을 반복하고 있었습니다. 이 경우 필요한 건 AI가 아니라 각 부서 시스템에서 데이터를 자동으로 취합하는 프로세스였죠.

문제를 제대로 정의하려면 그 문제와 관련된 일을 구체적인 업무 단위로 쪼개서 봐야 합니다. ‘전체 효율성’이 아니라 ‘회계팀 월말 정산’처럼 특정한 업무를 쪼개서 봐야하는 겁니다. 그리고 그 일이 현재 얼마나 걸리고, 얼마나 비효율적인지 정량화하고, 왜 이 문제가 발생하는지 근본 원인을 파악해야 합니다.

AI는 만능이 아닙니다. 명확한 문제 정의가 먼저고그 문제를 해결하는 수단 중 하나가 AI인 것입니다.

개인용 AI와 기업용 AI를 같다고 생각하는 착각

ChatGPT를 써보고 감동받은 경영진이 "우리 회사에도 이런 걸 만들어주세요"라고 하는 경우가 많습니다. 하지만 개인이 쓰는 AI와 기업에서 쓰는 AI는 완전히 다른 게임이에요.

개인은 ChatGPT가 가끔 틀린 정보를 줘도 ‘아, 그럴 수도 있지’하고 넘어갑니다. 창작이나 아이디어 발굴에는 오히려 약간의 상상력이 도움이 되기도 하고요. 하지만 기업에서는 다릅니다. ‘지난달 재고 현황’이나 ‘고객 클레임 처리 현황’에서 틀린 정보가 나오면 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있기 때문입니다.

기업용 AI는 회사 내부 데이터와 연결되어야 하고, 권한 관리가 되어야 하고, 보안이 보장되어야 합니다. 무엇보다 잘못된 정보를 제공했을 때의 책임 소재가 명확해야 하죠. 개인이 ChatGPT로 잘못된 정보를 받는 것과 회사 의사결정에 영향을 주는 건 차원이 다릅니다.

그래서 기업용 AI는 답변할 때 반드시 어떤 데이터를 근거로 했는지 출처를 명시해야 해요. 사용자가 그 정보를 다시 확인할 수 있어야 하거든요. 기업에서 AI를 제대로 하기 위해서는 AI가 하는 답변이 창의적이기 보다는 정확해야합니다.

사내 AI 도입, 성공한 기업들은 뭐가 달랐을까?

성공한 기업들의 가장 큰 차이점은 접근 방식이었습니다. 실패한 기업들이 ‘전체 디지털 전환을 위한 AI’라는 거대한 목표를 세웠다면, 성공한 기업들은 ‘회계팀이 매월 반복하는 보고서 작업 3시간 단축’처럼 아주 구체적이고 작은 문제부터 시작했어요.

실제로 PoC를 진행했던 한 업체는 이렇게 접근했습니다.

처음 미팅에서는 ‘AI로 공장 전체를 개선하고 싶다’고 했는데, 막상 현장을 보니 품질관리팀이 매일 오전 1시간씩 전날 생산 데이터를 수집하고 정리하는 일을 반복하고 있더라고요. 그래서 이 한 가지 업무부터 자동화했습니다.

3개월 파일럿을 돌려보니 품질관리팀은 1시간을 절약했고 더 중요한 건 그 시간에 실제 품질 분석에 집중할 수 있게 됐다는 점이었습니다. 이 성공 사례를 보고 생산팀에서도 기존의 업무를 효율화하기 위해 AI 도입을 고민하게 됐습니다.

여기서 중요한 건 파일럿 단계에서 세 가지를 철저히 검증했다는 점입니다.

정말로 시간이 절약되는지, 직원들이 실제로 편하다고 느끼는지, 그리고 결과를 신뢰할 수 있는지 말이죠. 이 검증 과정 없이 바로 전사에 확산했다면 분명 실패했을 겁니다.

변화 피로감이라는 또 다른 장벽

최근 연구에 따르면 직장인의 45%가 빈번한 조직 변화로 번아웃을 경험하고 있습니다. 기업들은 이미 다양한 시스템과 프로세스 변화에 직원들이 지쳐있다는 점을 간과하는 경우가 많아요.

AI 도입은 또 다른 새로운 시스템이고, 또 다른 학습 부담입니다. 아무리 좋은 기술이라도 직원들이 ‘또 새로운 걸 배워야 하나?’라고 생각하면 저항이 생기죠.

성공한 기업들은 이 문제를 어떻게 해결했을까요? 기존 업무 방식을 크게 바꾸지 않는 접근을 택했습니다. 직원들이 체감할 수 있는 즉각적인 이익을 제시하고 충분한 교육과 지원 체계를 마련했어요.

변화에 지친 직원들에게는 ‘또 새로운 시스템’이 아니라 ‘내 일을 더 쉽게 만들어주는 도구’라는 인식을 심어주는 것이 중요합니다. 그래서 도입 초기에는 눈에 띄는 업무 개선 효과를 빠르게 보여주는 것이 필요해요.

DARVIS가 제시하는 해결책

디피니트의 DARVIS는 이러한 문제들을 어떻게 해결할까요?

DARVIS는 단순한 AI 도구가 아닌, 기업의 실질적인 문제를 해결하는 실행형 AI 플랫폼입니다.

자동차 부품 제조사 W사는 엑셀과 Power BI로 분산 관리하던 데이터를 DARVIS로 통합해 BOM 누락 탐지 및 부서 간 업무 자동화를 실현했습니다. 서울시 여성재단은 문서 검색 속도 향상 및 보고서 자동화로 업무 효율성을 크게 개선했습니다.

핵심은 기존 시스템을 교체하지 않고 위에 인텔리전스 레이어를 추가하는 방식입니다. "어제 출하된 고객사별 물량 알려줘"라고 자연어로 물으면 DARVIS가 독자 개발한 txt2SQL 엔진을 통해 ERP 데이터에서 바로 답을 가져옵니다. SQL 지식이나 복잡한 교육 과정 없이 말이죠.

사용자 입장에서는 SQL을 배울 필요도 없고 새로운 시스템 사용법을 외울 필요도 없습니다. 평소 하던 질문을 자연어로 하면 시스템이 알아서 답해줍니다. 기존 업무 방식을 유지하면서 효율성만 향상되는 거죠.

기업 입장에서는 기존 ERP, MES, 그룹웨어 시스템을 변경하지 않고도 연동할 수 있습니다. NAC, LDAP, MFA 등 다양한 보안 정책과도 연동이 가능하고 온프레미스 설치로 데이터 외부 유출을 방지할 수 있어요.

무엇보다 모든 답변에 데이터 출처를 명시해서 결과를 직접 검증할 수 있습니다. "AI가 말했으니까 맞겠지"가 아니라 "이 데이터가 A 시스템의 B 테이블에서 나왔구나"를 확인할 수 있어서 신뢰도가 높아지죠.

마무리

AI 도입이 실패하는 건 기술이 부족해서가 아닙니다. 준비와 접근 방식의 문제입니다.

여러분 회사는 어떤 방식으로 AI 도입을 준비하고 계신가요?

DARVIS가 어떻게 여러분의 사내 AI 도입을 성공으로 이끌 수 있는지 궁금하시다면, 아래 버튼을 통해 상담을 신청해보세요.

현재 디피니트는 다양한 분야의 기업과 PoC가 활발하게 진행중입니다. 관심이 있으신 기업 담당자께서는 아래 링크의 서비스 소개서를 보신 후 문의 부탁드립니다.