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[IT뉴스]김경원 인천대 교수 “AI 도입 실패, 기술 아닌 ‘비즈니스 질문’ 부재 탓” [월간AX 4월호]

온카뱅크관리자

2026-04-29 10:27:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">‘AI 도입과 성과 사이의 잃어버린 고리’ 주제로 발표</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="WqNcENHlRU">
          <p contents-hash="36fca612958def3c922e54a7acaa865522d8130fd1a8e1221c7594e62850c446" dmcf-pid="YBjkDjXSdp" dmcf-ptype="general">"기업이 막대한 예산을 들여 인공지능(AI) 솔루션을 도입하고도 마케팅 성과나 매출 증대로 이어지지 못하는 게 90%인 이유는 도구에만 매몰돼 있기 때문입니다. 정답률에 대한 맹신을 버리고, 이 분석 결과가 우리의 어떤 의사결정을 바꿀 수 있는가 질문해야 합니다."</p>
          <div contents-hash="dc4f8a26e2cf73b07432bce8ffdc68df31211ca36a2a1514cc3fc01d0d558ea6" dmcf-pid="GbAEwAZvJ0" dmcf-ptype="general">
           김경원 국립 인천대학교 교수는 28일 오후 서울 마포구 한빛앤 본사 리더스홀에서 열린 '월간AX 세미나' 강연에서 "이제는 데이터를 무작정 쌓는 시대가 아니라 비즈니스 통역과 최적화가 필요한 시점"이라며 이같이 말했다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="69b26dce4d21f50f487056ec1576383e6a969ed89548ad6d9d9784b65e5ba142" data-idxno="441963" data-type="photo" dmcf-pid="HKcDrc5TJ3" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="김경원 국립 인천대학교 교수가 서울 마포구 한빛앤 본사 리더스홀에서 열린 4월 '월간AX 세미나'에 참석해 발표하고 있다. / IT조선" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/29/552810-SDi8XcZ/20260429101950321ptiw.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="yMgjcgYCdu" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/29/552810-SDi8XcZ/20260429101950321ptiw.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            김경원 국립 인천대학교 교수가 서울 마포구 한빛앤 본사 리더스홀에서 열린 4월 '월간AX 세미나'에 참석해 발표하고 있다. / IT조선
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="a0a27a13b2252782712b952c3d489bbde782fc44a04c9a72db30e55aff3dec4d" dmcf-pid="X9kwmk1yJF" dmcf-ptype="general"><strong>"정확도 95%의 함정… 투자 대비 수익률(ROI)로 번역할 '전략가' 필요"</strong></p>
          <p contents-hash="6c157bf33593411d0fe0f3d35c1784cca0ac378d5b48c1aa04b84948a1922c7f" dmcf-pid="Z2ErsEtWLt" dmcf-ptype="general">김 교수는 100개 기업 중 90개가 AI를 도입하지만 실제 성과를 내지 못하는 'AI 도입의 역설'을 지적했다. 실패의 근본 원인은 비즈니스 가치 창출보다 최신 AI 모델 구매에만 집중하는 '모델 중심(Model-First)' 사고방식에 있다는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="4d910dc99869f9bd3288c52131cf3b573bbb04e64b38ea672a1710678d4cb5d4" dmcf-pid="5VDmODFYd1" dmcf-ptype="general">특히 실무자와 경영진 간의 '언어 불일치'를 주요 병목으로 꼽았다. 김 교수는 "실무자가 'AI 모델의 예측 성능을 평가하는 지표인 곡선하면적(AUC) 0.9, 예측 정확도 95%를 달성했다'고 보고해도, 경영진은 '그래서 마케팅 예산을 얼마나 아끼고 투자 대비 수익률을 얼마나 높였는가'라고 되묻게 된다"며 "AI 프로젝트의 성패는 모델의 고도화가 아니라 비즈니스 문제를 데이터의 방정식으로 정의하는 리더의 질문 능력에 달려 있다"고 강조했다.</p>
          <p contents-hash="bac9fd8a77eb1468adfe5c39d2f4f87b92d226ad7202eb019f62be566af796c2" dmcf-pid="1fwsIw3GR5" dmcf-ptype="general">이에 따라 알고리즘 개발에만 치중하던 데이터 사이언티스트의 역할보다는, 비즈니스 문제를 데이터 언어로 번역하는 '비즈니스 번역가'의 역량이 더욱 중요해질 전망이다.</p>
          <p contents-hash="a4a95738f6542c801418910be8d9aab2b4bf3706d4c7651bb1612e2bcd6d60d4" dmcf-pid="t4rOCr0HeZ" dmcf-ptype="general"><strong>"쿠키리스 시대, 설명 가능한 AI로 가만히 있어도 구매할 사람 가려내야"</strong></p>
          <p contents-hash="9af5dc2f036992637e76bb4b7caff0f385625c3ccb2265470d37cfc3406ffe09" dmcf-pid="F8mIhmpXMX" dmcf-ptype="general">개인정보 보호 규제 강화로 서드파티 데이터 기반 마케팅이 한계에 직면함에 따라, 자사 데이터를 무기화하는 전략도 제시됐다. 김 교수는 "무작정 마케팅 메시지를 남발하는 것이 아니라, 데이터가 지목한 설득 가능한 고객에게만 최소한의 자극을 투입해야 한다"고 말했다.</p>
          <p contents-hash="58c8dbd679178b147ac156b65b3ad10d1bc6fe9abeb9b27f00379f437aa1d5cb" dmcf-pid="38mIhmpXRH" dmcf-ptype="general">이어 그는 이를 위해 설명 가능한 AI 기술의 필요성을 역설하며 세 가지 분석 방법론을 소개했다. 먼저 거시적 타기팅(SHAP)이다. 이는 누가 왜 반응하는지 고객의 구매 기여도를 파악해 핵심 페르소나를 발굴하는 것이다. 미시적 시뮬레이션(ICE Plot)은 특정 변수 변화에 따른 개별 고객의 반응을 시뮬레이션해 최적의 임계점을 도출하는 방법이다. 인과관계 타기팅(Causal Forest)은 마케팅 덕분에 구매한 '순효과' 집단과 마케팅 없이도 구매했을 '자연구매' 집단을 구분해 진짜 성과를 증명하는 방식이다.</p>
          <p contents-hash="a930adb0ceb0bb89a3bf84422f452f433a26a780f4f49913b7bd97bf4afb2254" dmcf-pid="06sClsUZLG" dmcf-ptype="general">김 교수는 "가만히 놔둬도 구매할 사람에게 쿠폰을 남발하는 오분류 비용을 줄이고, 기대 수익이 비용보다 클 때만 예산을 집행하는 '비용 편익 최적화'가 AX 환경의 핵심"이라고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="f4a2b8947610e8dde4e2132236172037fefc4294d4003ec05ebf27b9e04577ef" dmcf-pid="pPOhSOu5RY" dmcf-ptype="general">마지막으로 그는 "분석은 기계가 하되 결정은 인간이 하는 '인간 AI 협업' 체계가 완성돼야 한다"며 "리더는 모델의 결과를 투명하게 설명할 수 있는지 확인하고, 실패를 데이터로 복기할 수 있는 심리적 안정감을 조직에 제공해야 한다"고 덧붙였다.</p>
          <p contents-hash="49c15ddb28f690d1cad6baeb9435ca0a25c6060fc6c2508865367379b0bda7b6" dmcf-pid="UQIlvI71RW" dmcf-ptype="general">정종길 기자<br>jk2@chosunbiz.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © IT조선. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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