비즈니스

기존 메트릭을 넘어서: 2025년 AI ROI에 대한 재고

"전통적인 ROI에만 의존하는 기업은 더 이상 AI의 가치에 대한 빙산의 일각도 보지 못합니다." 맥킨지는 예측 가능한 ROI를 갖춘 투자 70%, 전략적 혁신 20%, 혁신적 탐색 10%를 성공적인 접근 방식으로 제시합니다. 이점은 최적화(0~12개월), 재창조(1~2년), 혁신(2년 이상)의 주기로 나타납니다. 포춘 500대 기업의 83%가 디지털 트윈을 사용하여 영향력을 시뮬레이션합니다. 이제 논쟁은 더 이상 메트릭 대 전략이 아니라 통합 프레임워크를 갖춘 기업과 그렇지 못한 기업의 싸움입니다.

이전 기 고문에서는 인공지능 기반 SaaS 기술에 대한 ROI 측정에 초점을 맞추었다면, 이번 업데이트 기고문에서는 기업이 다각적인 전략적 관점으로 기존 ROI 계산의 정확성을 보완해야 한다는 진화된 관점을 제시합니다. 이러한 접근 방식은 더 이상 선택이 아니라 2025년의 디지털 생태계에서 경쟁의 필수 요소입니다.

평가의 과제: 즉각적인 결과와 장기적인 변화의 균형 맞추기

기존의 ROI 지표로만 AI에 대한 투자를 평가하는 것은 부적절하고 근시안적인 접근 방식이라는 사실은 이미 잘 알려져 있습니다. 이러한 접근 방식에 국한된 조직은 이미 보다 전략적인 비전을 가진 경쟁사에게 뒤처지고 있습니다.

최근 세계경제포럼 2025[1]에서 인터뷰한 액센츄어의 최고 AI 책임자 Sarah Chen은 "당장의 ROI를 넘어서지 못하는 기업은 단순히 혁신적 기회를 놓치는 것이 아니라 미래의 관련성을 적극적으로 훼손하고 있습니다."라고 말합니다. "ROI를 포기하는 것이 아니라 보다 정교한 평가 프레임워크에 통합하는 것입니다."

하버드 비즈니스 리뷰(2025년 3월)의 가장 최근 행동경제학 연구에 따르면 조직은 여전히 기하급수적이지만 시간이 지나면서 수익이 분산되는 투자보다 즉각적인 이익을 선호하는 경향이 있는 것으로 나타났습니다[2]. 이러한 인지적 함정은 특히 제너레이티브 AI 시대에 더욱 위험해졌는데, 가장 중요한 경쟁 우위는 종종 초기 단계의 제한된 수익 이후에만 드러나는 경우가 많기 때문입니다.

ROI와 전략적 관점의 통합: 새로운 2025년 표준

1. 최적화와 파괴적 혁신의 균형

ROI만을 고려한 AI 도입은 필연적으로 점진적인 개선으로 이어질 수밖에 없습니다. 맥킨지 글로벌 연구소의 보고서 '2025년 AI 투자 전략'에 따르면 선도 기업들은 예측 가능한 ROI가 가능한 최적화에 70%, 중기 전략 혁신에 20%, 잠재적으로 혁신적인 탐색에 10%를 투자하는 '70-20-10' 접근법을 채택하고 있습니다[3]. 이러한 균형은 점점 더 변동성이 커지는 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 필수적인 요소가 되었습니다.

2. 증강 협업 인텔리전스 강화

기존 시스템은 혁신을 가로막는 정보 사일로를 지속시키고 있습니다. 2025년 2월 MIT 테크놀로지 리뷰의 연구에 따르면, 오늘날의 AI 플랫폼은 이러한 장벽을 허물 뿐만 아니라 기하급수적인 가치를 창출하는 새로운 인간과 기계의 협업 모델을 적극적으로 만들어내고 있습니다[4]. 현재 대부분의 고급 투자 평가에는 이러한 혁신적 잠재력을 측정하는 구체적인 '협업 지능' 지표가 포함되어 있습니다.

3. 효율성뿐 아니라 시스템적 적응력 구축

예측 불가능성이 증가하는 환경에서 딜로이트 AI 복원력 보고서 2025는 선도적인 조직이 정상 조건에서의 효율성뿐만 아니라 파괴적 시나리오에 빠르게 적응하는 능력에 대해 AI를 평가하는 방법을 강조합니다[5]. AI 기반 스트레스 분석은 조직의 회복탄력성을 평가하는 표준이 되었습니다. 평가에서 이러한 측면을 무시하는 기업은 AI의 전략적 가치를 크게 과소평가하고 있는 것입니다.

4. 확장된 디지털 에코시스템 오케스트레이션

2025년의 경제는 초연결 생태계로 작동합니다. Forrester의 연구 "AI 기반 비즈니스 생태계"(2025년 4월)에 따르면 AI 솔루션은 조직 내에서 가치를 창출할 뿐만 아니라 고객, 공급업체 및 파트너와의 전체 관계 네트워크를 재정의합니다[6]. 새로운 평가 프레임워크에는 기존 분석에서 종종 무시되었던 이러한 시스템적 이점을 정량화하는 '네트워크 효과' 지표가 포함됩니다.

가치 전달: 분석에서 전략적 스토리텔링까지

시장 선도 기업들은 순수한 정량적 접근 방식을 버리고 보다 포괄적인 통합 방법론을 선호하고 있습니다:

  • 영향 시뮬레이션을 위한 디지털 트윈: 가트너의 2025년 AI 투자 미래 보고서에 따르면, 포춘 500대 기업 중 83%가 조직 내 디지털 트윈을 통해 AI의 가치를 시뮬레이션하는 고급 모델을 채택하고 있습니다[7].
  • 예측 벤치마킹: 보스턴 컨설팅 그룹은 실시간 평가가 기술 집약적인 산업에서 경쟁 환경을 어떻게 재정의하고 있는지를 문서화했습니다[8].
  • 새로운 기회 매핑: PwC Strategy& 데이터에 따르면 AI 기반 기회를 조기에 파악하는 것과 지속적인 성장 사이에는 직접적인 상관관계가 있습니다[9].

"기존의 ROI 분석에만 의존하는 기업은 더 이상 AI의 가치에 대한 빙산의 일각도 보지 못하고 있습니다."라고 노바티스 디지털의 CTO인 Marcus Lee 박사는 힘주어 말합니다. "우리는 보다 정교한 평가 프레임워크를 채택한 조직이 주도하는 전체 산업이 완전히 재정의되는 것을 목격하고 있습니다." [10]

구현의 역설을 단번에 극복하기

야심찬 AI 이니셔티브에 대한 지지를 얻기 위해서는 여전히 설득력 있는 비즈니스 사례가 필요하지만, 가장 혁신적인 이점은 구현 이후에야 완전히 드러난다는 역설이 여전히 존재하지만 새롭게 재정의되고 있습니다. 베인앤컴퍼니의 연구 'AI 가치 실현 2025'는 선구적인 조직들이 구조화된 포트폴리오 접근 방식을 어떻게 발전시켜왔는지 설명합니다[11]:

  • 정량화 가능한 ROI가 있는 프로젝트: 모멘텀과 자신감을 창출하는 즉각적인 이점이 있는 AI 이니셔티브(포트폴리오의 40%)
  • 혁신적인 전략적 투자: 광범위한 지표를 통해 평가된 파괴적 잠재력을 가진 프로젝트(포트폴리오의 40%)
  • AI 기반 탐색 자체: AI는 새로운 구현 기회를 식별하고 평가하는 데 사용되어 혁신의 선순환을 만들어냅니다(포트폴리오의 20%).

시간적 차원: 변화의 주기로 사고하기

IBM 비즈니스 가치 연구소 보고서 'AI 혁신 주기'(2025년 3월)[12]에서 강조한 것처럼, AI의 이점은 이제 선형적인 단계가 아닌 상호 연결된 혁신 주기를 통해 나타납니다:

  • 최적화 주기(0~12개월): 더 심층적인 혁신을 위한 기반을 조성하는 운영 개선 사항
  • 재창조 주기(1~2년): 의사 결정 프로세스 및 운영 모델 재정의
  • 혁신 주기(2년 이상): 비즈니스 모델 혁신 및 새로운 시장 패러다임 창출

2025년 AI 도입의 성숙도는 이 세 가지 주기를 선형적으로 진행하는 것이 아니라 동시에 관리할 수 있는 능력으로 측정할 수 있습니다.

결론: 미래는 실용적인 비전가들의 몫입니다.

2025년에 AI 도입을 주도할 조직은 단순히 최첨단 기술을 보유한 조직이 아니라 전략적 투자 오케스트레이션을 위한 우수한 역량을 개발한 조직입니다.

이 논쟁은 더 이상 재무 지표와 전략적 고려 사항이 아니라 통합 평가 프레임워크를 개발한 조직과 경쟁 관련성을 빠르게 상실하고 있는 조직 간의 논쟁입니다.

이러한 접근 방식에는 분석적 엄격함과 혁신적 비전, 체계적인 사고와 의사 결정의 민첩성, 즉각적인 결과와 장기적인 계획의 균형을 맞추는 능력 등 새로운 종류의 리더십이 필요합니다.

최근 MIT AI 서밋 2025에서 에릭 브린욜프손 교수는 "AI는 더 이상 평가의 도구가 아니라 조직의 미래를 재정의하는 전략적 파트너"라고 말했습니다. 우리의 평가 방법론도 그에 맞춰 진화해야 합니다." [13]

AI 2.0 시대의 승자는 기술 투자를 비용과 혜택으로만 평가하는 것이 아니라 끊임없이 진화하는 디지털 생태계에서 혁신을 위한 촉매제로 평가하는 능력을 개발한 조직이라는 것이 이제 분명해졌습니다.

출처:

[1] 세계경제포럼, "AI 투자 전략 패널", Davos 2025, 1월 2025.
[2] Kahneman, D., et al, "기업 AI 투자의 시간적 할인", 하버드 비즈니스 리뷰, 2025년 3월.
[3] McKinsey 글로벌 연구소, "2025년 AI 투자 전략", 2025년 4월.
[4] MIT 기술 리뷰, "인간-AI 협업의 새로운 시대", 2025년 2월.
[5] 딜로이트, "2025년 AI 복원력 보고서", 2025년 3월.



[7] Gartner, "2025년 AI 투자 보고서", 2025년 3월 [8] Boston Consulting Group, "AI 2.0 시대의 경쟁 우위", 2025년 2월 [9] PwC Strategy&, "초기 AI 기회 식별 및 시장 성장", 2025년 1월 [ [10] Lee, M., "최적화를 넘어: 전략적 파트너로서의 AI", Digital Pharma Summit, 2025년 3월. [11] Bain & Company, "AI 가치 실현 2025", 2025년 4월. [12] IBM 비즈니스 가치 연구소, "AI 혁신 주기", 2025년 3월. [13] Brynjolfsson, E., "전략적 파트너로서의 AI", MIT AI Summit, 2025년 4월.



비즈니스 성장을 위한 리소스

2025년 11월 9일

소비자 애플리케이션을 위한 AI 규정: 새로운 2025년 규정에 대비하는 방법

2025년, AI의 '와일드 웨스트' 시대 종식: 2024년 2월 2일부터 AI 리터러시 의무, 2025년 8월 2일부터 거버넌스 및 GPAI가 적용되는 EU AI 법안이 8월 2일부터 시행됩니다. 캘리포니아는 강박적 보상 시스템, 자살 생각 감지, 3시간마다 '나는 인간이 아니다'라는 알림, 독립적인 공개 감사, 위반 시 1,000달러의 벌금을 부과하는 SB 243(세웰 세처 자살 이후 탄생, 14세 챗봇과 정서적 관계 형성)으로 선구자적 입지를 다지고 있습니다. SB 420은 '고위험 자동 결정'에 대한 영향 평가와 함께 사람의 검토 항소권을 요구합니다. 실제 집행: Noom은 2022년에 인간 코치로 둔갑한 봇에 대해 5,600만 달러의 합의금을 지불할 것이라고 밝혔습니다. 전국적 추세: 앨라배마, 하와이, 일리노이, 메인, 매사추세츠에서는 AI 챗봇에 알리지 않는 것을 UDAP 위반으로 분류하고 있습니다. 3단계 위험 중요 시스템 접근 방식(의료/교통/에너지) 배포 전 인증, 소비자 대상 투명 공개, 범용 등록+보안 테스트. 연방 정부의 선점 없는 규제 패치워크: 여러 주에 걸쳐 있는 기업은 다양한 요건을 충족해야 합니다. 2026년 8월부터 EU: 명백한 경우를 제외하고 사용자에게 AI 상호 작용을 알리고, AI 생성 콘텐츠에 기계 판독 가능 라벨을 부착합니다.
2025년 11월 9일

생성되지 않은 것을 규제하는 것: 유럽은 기술적으로 무의미할 위험이 있나요?

유럽은 전 세계 인공지능 투자의 10분의 1에 불과하지만 글로벌 규칙을 주도하고 있다고 주장합니다. 이는 혁신을 촉진하지 않고 시장 지배력을 통해 전 지구적 규모의 규칙을 강요하는 '브뤼셀 효과'입니다. 인공지능법은 2027년까지 시차를 두고 시행되지만 다국적 기술 기업들은 훈련 데이터 공개를 피하기 위해 영업 비밀을 발동하고, 기술적으로 준수하지만 이해하기 어려운 요약을 작성하고, 자체 평가를 통해 시스템을 '고위험'에서 '최소 위험'으로 하향 조정하고, 덜 엄격한 규제를 가진 회원국을 선택해 포럼 쇼핑을 하는 등 창의적인 회피 전략으로 대응하고 있습니다. 역외 저작권의 역설: EU는 OpenAI가 유럽 밖에서 교육하는 경우에도 유럽 법률을 준수할 것을 요구하는데, 이는 국제법에서는 전례가 없는 원칙입니다. 동일한 AI 제품의 제한된 유럽 버전과 고급 글로벌 버전이라는 '이중 모델'이 등장합니다. 실제 위험: 유럽은 글로벌 혁신으로부터 고립된 '디지털 요새'가 되어 유럽 시민들은 열등한 기술에 접근하게 됩니다. 신용 평가 사건의 대법원은 이미 '영업 비밀' 항변을 기각했지만, '충분히 상세한 요약'이 정확히 무엇을 의미하는지 해석상의 불확실성은 여전히 엄청납니다. 아무도 모릅니다. 마지막 미해결 질문: EU는 미국 자본주의와 중국 국가 통제 사이에 윤리적 제3의 길을 만들고 있는가, 아니면 단순히 경쟁하지 않는 영역으로 관료주의를 수출하고 있는가? 현재로서는 AI 규제 분야의 세계 선두주자이지만, 개발은 미미한 수준입니다. 방대한 프로그램.
2025년 11월 9일

이상값: 데이터 과학과 성공 사례의 만남

이상값은 더 이상 '제거해야 할 오류'가 아니라 이해해야 할 가치 있는 정보라는 데이터 과학의 패러다임이 바뀌었습니다. 하나의 이상값은 선형 회귀 모델을 완전히 왜곡시킬 수 있지만(기울기를 2에서 10으로 변경), 이를 제거하면 데이터 집합에서 가장 중요한 신호를 잃을 수 있습니다. 머신 러닝은 정교한 도구를 도입합니다: 격리 포레스트는 무작위 의사 결정 트리를 구축하여 이상값을 격리하고, 로컬 이상값 팩터는 국소 밀도를 분석하며, 자동 인코더는 정상 데이터를 재구성하여 재현할 수 없는 것을 보고합니다. 글로벌 이상값(열대 지방의 기온 -10°C), 상황별 이상값(가난한 동네에서 1,000유로 지출), 집단 이상값(공격을 나타내는 동기화된 스파이크 트래픽 네트워크) 등이 있습니다. 폴 매카트니는 '많은 밴드가 함부르크에서 10,000시간 동안 성공하지 못했지만 이론은 틀림없다'고 주장하며 '10,000시간 법칙'에 대한 논쟁을 벌였습니다. 아시아의 수학적 성공은 유전이 아니라 문화입니다: 중국의 숫자 체계는 더 직관적이고, 벼 재배는 지속적인 개선이 필요하며, 서양의 농업 영토 확장과는 대조적입니다. 실제 적용 사례: 영국 은행은 실시간 이상 징후 탐지를 통해 18%의 잠재적 손실을 복구하고, 제조업에서는 육안 검사로는 놓칠 수 있는 미세한 결함을 감지하고, 의료 업계에서는 85% 이상의 이상 징후 감지 감도로 임상시험 데이터를 검증합니다. 마지막 교훈: 데이터 과학이 이상값을 제거하는 데서 이상값을 이해하는 데로 나아감에 따라, 우리는 비정상적인 데이터를 수정해야 할 이상값이 아니라 연구해야 할 가치 있는 궤적으로 보아야 합니다.