![성공적인 AI ROI(투자수익률) 확보의 핵심 과제로 'AI 거버넌스'와 'AI 윤리'가 부상하고 있다. 기업 전문가들이 AI 도입에 따른 데이터 보안 및 윤리적 문제를 논의하고 있다. [사진 = 코리아비즈니스리뷰 DB]](https://epzvqcvbpcduaglyoici.supabase.co/storage/v1/object/public/news-images/legacy-cgi/2025/10/29/1761712593_91830.jpg)
인공지능(AI)이 스페인 기업들의 운영 현장에 깊숙이 파고들며 실질적인 생산성 향상을 견인하고 있는 것으로 나타났다.
IBM의 최신 연구에 따르면, 스페인 기업 10곳 중 6곳 이상이 AI 도입을 통해 상당한 운영 생산성 개선을 경험했다고 밝혔으며, 이는 AI가 더 이상 미래의 기술이 아닌 현재의 핵심 경영 도구로 자리 잡았음을 시사한다.
그러나 이러한 긍정적인 흐름 속에서도 기업 규모별, 부문별 격차는 여전히 뚜렷한 과제로 부각된다.
특히 민간 부문의 대기업과 비교하여 중소기업 및 공공 부문의 AI 도입 및 활용 성과는 상대적으로 저조한 것으로 분석되어, AI가 가져오는 혜택의 불균형 문제가 새로운 화두로 떠오르고 있다.
IBM은 이와 같은 격차를 해소하고 실질적인 'AI ROI(투자수익률)'를 가속화하기 위한 핵심 전략을 제시하며 시장의 주목을 받고 있다.
현실로 다가온 AI, 스페인 기업 61%가 생산성 향상 경험
IBM이 글로벌 여론조사기관 센서스와이드(Censuswide)와 협력하여 발표한 'ROI를 위한 경쟁(The Race for ROI)' 연구 보고서는 스페인 기업들의 AI 도입 현황을 명확하게 보여준다.
보고서에 참여한 스페인 기업 응답자의 61%는 AI를 활용하여 이미 조직 운영상 상당한 수준의 생산성 향상을 달성했다고 응답했다.
이는 AI 기술이 단순한 가능성을 넘어 실질적인 비즈니스 성과로 이어지고 있음을 입증하는 수치이다.
구체화되는 'AI ROI', 12개월 내 37% 추가 달성 기대
구체적인 AI ROI 달성 현황을 살펴보면, 응답자의 약 5분의 1(약 20%)은 이미 AI 기반 생산성 이니셔티브를 통해 설정했던 ROI 목표를 달성했다고 밝혔다. 또한, 평균 37%의 기업이 향후 12개월 이내에 주로 비용 절감(37%)을 통해 목표한 ROI를 달성할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
AI는 기업 운영의 다양한 측면을 혁신하고 있다.
응답자의 약 3분의 1은 이미 AI를 활용해 ▲혁신 일정 가속화(38%) ▲주기적인 계획 수립을 AI 기반의 지속적인 의사결정으로 대체(34%) ▲AI 기반의 지속적인 모니터링을 통한 리스크 관리 혁신(33%) 등을 수행하고 있다고 답했다.
더욱 주목할 점은, 이들 각 영역에서 40%에서 46%에 이르는 기업들이 가까운 시일 내에 해당 분야에 AI를 도입할 계획이라고 밝혀, AI의 영향력은 앞으로 더욱 확대될 전망이다.
단순 비용 절감을 넘어: AI, 인력의 역량을 재정의하다
AI 도입을 통해 확보된 시간은 더 높은 가치를 창출하는 업무로 재배치되고 있다.
경영진들은 AI로 인한 생산성 향상으로 절약된 시간을 직원들이 ▲운영 프로세스 개선(47%) ▲고급 데이터 분석 수행(43%) ▲전문 역량 강화를 위한 교육 및 개발(39%) 등에 더 많이 할애하고 있다고 밝혔다.
AI가 반복적이고 단순한 업무를 자동화함에 따라, 직원들은 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중하며 조직 전체의 경쟁력을 끌어올리고 있는 것이다.
AI ROI 가속화를 위한 4가지 전략: KBR 인사이트
1. 전사적인 AI 리터러시 및 혁신 문화 조성
AI 도구는 향후 몇 년 안에 모든 비즈니스 상호작용에 통합될 것이다. 특정 부서나 전문가 집단뿐만 아니라 조직의 모든 수준에서 AI를 어떻게, 그리고 왜 사용해야 하는지에 대한 이해(AI Literacy)를 높여야 한다. AI의 역량과 기회가 계속 진화함에 따라, 변화를 수용하고 신속한 혁신을 장려하는 문화를 구축하는 것이 중요하다.
2. AI 거버넌스를 통한 선제적 위험 관리
모든 기술과 마찬가지로 AI 역시 규제, 평판, 운영상의 위험을 상세히 이해하고 신중하게 적용해야 한다. 특히 무단 데이터 공유, 의도하지 않은 편견(Bias) 발생과 같은 잠재적 위험을 지속적으로 모니터링하고 완화할 수 있는 강력한 AI 거버넌스 도구와 프로세스를 적용하는 것이 필수적이다.
3. 'AI 위원회(AI Council)' 설립 및 운영
기업 전반의 위험을 완화하기 위해 'AI 위원회'와 같은 전담 조직을 설립하는 것을 고려해야 한다. 이 조직은 AI 활용에 대한 윤리적 원칙과 위험 수용 범위를 정의하고, 고위험 AI 사용 사례가 배포되기 전에 이를 검토하고 승인하는 역할을 수행해야 한다.
4. AI 에이전트 등 차세대 기술에 대한 낙관적 전망
보고서는 특히 AI 에이전트(Agent-based AI)에 대한 높은 기대감을 드러냈다. 응답자의 92%가 에이전트 기반 AI가 향후 2년 내에 측정 가능한 ROI를 제공할 것으로 기대하고 있다. 이는 AI 기술의 발전 방향을 예의주시하고 선제적으로 대비하는 자세가 필요함을 보여준다.
여전히 존재하는 그림자: AI 도입의 장벽과 격차
이러한 격차의 이면에는 AI 도입을 가로막는 명확한 장벽이 존재한다.
성공적인 AI 파일럿 프로젝트를 대규모로 확장하는 데 가장 큰 장애물로 꼽힌 것은 데이터 유출 위험 및 AI에 대한 신뢰 부족(38%)이었다.
또한, 규제 준수 및 법적 책임 문제(37%)가 근소한 차이로 뒤를 이었다. 이는 AI 기술의 성능 고도화뿐만 아니라, AI를 안전하고 윤리적으로 사용할 수 있도록 보장하는 신뢰 및 거버넌스 체계 구축이 시급함을 보여준다.
결국 AI 시대의 진정한 승자는 단순히 기술을 도입하는 기업이 아니라, 명확한 운영 모델과 AI 거버넌스를 수립하고, 전사적인 AI 리터러시를 함양하여 변화에 기민하게 대응하는 혁신 문화를 구축하는 기업이 될 것이다.
AI ROI 확보 경쟁은 이미 시작되었으며, 전략적 준비가 그 성패를 좌우할 것이다.