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[IT뉴스][오픈테크넷 2026] “AI, 잘못 도입하면 ‘직원복지’에 그쳐…ROI·거버넌스 따져야”
온카뱅크관리자
조회:
9
2026-09-15 16:27:25
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">김지섭 뤼튼테크놀로지스 실장 “AX 프로젝트, 기술보다 비용·조직 구조가 걸림돌”</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="yj0VWe4qTr"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="cbb9863dee4dc2c123c3342c29d3de92a0e58467ffacb10ca25653be5b16e81e" dmcf-pid="WApfYd8BTw" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/15/552796-pzfp7fF/20260915162526866cbsd.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="xLnw8vmjlm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/15/552796-pzfp7fF/20260915162526866cbsd.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="29148d78dcb0e7b630e87ce1704c930c63b6c676a6d13f2ff66563b2963954a9" dmcf-pid="YcU4GJ6bTD" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 오병훈기자] “비용도 개선되지 않고 생산성 효익도 불분명한 상황에서 전 직원에게 일단 AI 툴을 제공하는 방식은 ‘직원복지’ 그 이상의 효과를 보기 어려울 수 있습니다.”</p> <p contents-hash="ff67db7752e761b932e6b8eeabf895131b49261a9a98325f9c7608129e203aa4" dmcf-pid="GhfiUkLxyE" dmcf-ptype="general">김지섭 뤼튼테크놀로지스(뤼튼) 실장은 15일 서울 양재동 엘타워에서 <디지털데일리>가 개최한 ‘오픈 테크넷 서밋 2026’에서 기업용 AI 사업을 진행하며 경험한 AX 도입의 현실적인 장벽을 소개했다.</p> <p contents-hash="12aeca8ac4fb18ea798be38fe2312b9664d952f5f24a674bcfcc660c71b61d44" dmcf-pid="Hl4nuEoMlk" dmcf-ptype="general">기업 인공지능 전환(AX)이 확산되고 있지만 실제 현장에서는 투자 대비 효과(ROI)를 입증하지 못해 도입을 중단하거나 의사결정을 미루는 사례가 적지 않다는 지적이 나오고 있다. AI 성능보다 기존 비용 구조와 데이터 인프라, 체계를 얼마나 함께 바꿀 수 있느냐가 AX 성패를 좌우할 것이란 분석이다.</p> <p contents-hash="28580b9afeb9969ad345ee38e46fa035fc2a089429b83181ff8a69a812995b69" dmcf-pid="XS8L7DgRWc" dmcf-ptype="general">김 실장은 현재 기업 간 거래(B2B) AI 시장에서 ‘AI컨택센터(AICC)’ ‘온톨로지’ 구축 등을 중심으로 문의가 이어지고 있지만 실제 계약까지 연결되지 못하는 경우도 상당하다고 설명했다. 기업이 AI 도입 여부를 결정하는 단계에서 예상보다 큰 구축·운영 비용을 확인하게 된다는 것이다.</p> <p contents-hash="372fe0346c7dc4dbd3df087044274695e967454d8597affa680d2e2c31e1cb91" dmcf-pid="Zv6ozwaehA" dmcf-ptype="general">김 실장은 “기업이 AI 전환을 시도할 때 생산성 향상만 이야기하지만 운영비용이나 설비투자비용 등 근거가 빈약하면 실제 도입으로 이어질 수 없다”며 “기존 비용 구조를 제대로 계산하지 않은 채 AI 전환으로 비용만 추가된다면 경영진도 의사결정을 내리기 어렵다”고 말했다.</p> <p contents-hash="51d84cef2f5d3431206dffe4215cb1529bd6df059383e4548ec787e989e8ec7b" dmcf-pid="5TPgqrNdWj" dmcf-ptype="general">특히 AI 도입 효과를 단순히 ‘생산성 향상’으로만 설명하는 접근에는 한계가 있다고 봤다. 토큰 사용료와 시스템통합(SI), 온프레미스 구축, GPU 등 인프라 투자비용까지 포함해 기존 비용 구조와 비교해야 실제 사업성이 드러난다는 주장이다.</p> <p contents-hash="7c06d4e3e94c8ee620925645e581857f2b6b5a6034f9eb4fcffd3f37c38d361a" dmcf-pid="1yQaBmjJSN" dmcf-ptype="general">AICC처럼 비용 절감 효과를 계량화하기 쉬운 분야와 달리 재무·마케팅 등 업무는 AI가 만든 재무적 효과를 정확하게 계산하기 어렵다는 점도 확산을 가로막는 요인으로 꼽힌다. 성과에 따라 수익을 나누는 방식도 대안이 될 수 있지만 AI가 매출에 얼마나 기여했는지 측정하기 어려운 영역에서는 적용하기 쉽지 않다는 설명이다.</p> <p contents-hash="64f095843fa10db9037bf6f72478979b52c962fcedf6f4a3010e5aa973c63cb7" dmcf-pid="tWxNbsAiva" dmcf-ptype="general">김 실장은 데이터 거버넌스도 핵심 전제조건으로 꼽았다. 기업 내부 데이터가 AI가 읽을 수 있는 형태로 연결돼 있어야 하며, 구성원이 이를 안전하게 사용할 수 있는 권한과 보안 체계도 함께 설계돼야 한다는 것이다.</p> <p contents-hash="d791bb411be97ed33d5881bd864970243c0722caccf2b25836cce004bd82f1c0" dmcf-pid="FYMjKOcnCg" dmcf-ptype="general">김 실장은 “AI가 읽을 수 있게 만들고 안전성까지 갖추려 할수록 AI 도입에 필요한 비용과 시간이 크게 늘어난다”며 “데이터 거버넌스 설계가 전제되지 않은 프로젝트는 저희가 봤을 때 매몰비용이 될 가능성이 크다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="cf0af53eaa9164fa12e160518da1f14086013f3cfd264a1f7764487a696b5a91" dmcf-pid="3aF9TMV7vo" dmcf-ptype="general">AI 도입 과정에서 기존 업무 환경을 무리하게 바꾸는 것도 경계해야 한다는 것이 김 실장 지적이다. 뤼튼은 사내에서 사용하는 슬랙에 데이터·재무 에이전트를 연동하고 있는데, 중요한 것은 특정 협업도구 자체가 아니라 각 기업이 이미 사용 중인 솔루션과 업무방식에 AI를 자연스럽게 결합하는 것이라는 설명이다.</p> <p contents-hash="8e8d220f53be7e5a3a69df02383d46000e36bf0f321da043dcf191cad94ab392" dmcf-pid="0N32yRfzlL" dmcf-ptype="general">김 실장은 “기능적으로 특별한 문제가 없는 한 기존에 일하는 방식을 최대한 존중하면서 설계하는 게 AX가 성공으로 가는 가장 빠른 길이라고 경험적으로 느끼고 있다”고 말했다.</p> <p contents-hash="0f2cde0ddb67d4d46cd3c954fd9a8ebb3c52dd95efad7460b1606bae6845f9af" dmcf-pid="pj0VWe4qln" dmcf-ptype="general">그는 또 기업용 AI 시장이 에이전트에 ‘컴퓨터 유스(Computer Use)’가 결합되는 방향으로 발전할 것으로 전망했다. 학계에서 기술 개념이 등장한 뒤 B2C 시장에서 효용이 검증되고 이후 기업 시장으로 확산되는 데 약 3년이 걸린다는 것이 그의 분석이다.</p> <p contents-hash="0d744f1abaa46d4b208133bd3bd3591482021fa80f1d8554824960ad28e7b34d" dmcf-pid="UApfYd8Bli" dmcf-ptype="general">김 실장은 “올해 기업 현장에 에이전트 AI 프로젝트가 본격 확산되기 시작했고 그다음 순서는 컴퓨터 유스”라며 “2027년부터는 에이전트 기능과 컴퓨터 유스가 결합된 ‘휴먼라이크 에이전트’가 기업 현장에 들어오는 원년이 될 것”이라고 말했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.</p>
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