전 세계가 점점 더 기술에 의존하고 데이터에 의해 주도되면서 AI 솔루션에 대한 관심도 급증하고 있다.
기업 이사회는 AI의 가능성을 모색하는 논의를 이어가고 있으며, 막대한 자본이 AI 인프라 구축에 투입되고 있다. 엔비디아, 오픈AI 등의 기업은 이런 관심에 힘입어 기하급수적인 매출 성장과 기업 가치 상승을 경험 중이다.
하지만 이런 광풍이 언제까지 계속될 수 있을까? '시장은 해결 가능한 것보다 더 오랫동안 비합리적으로 유지될 수 있다(The market can remain irrational longer than you can remain solvent)'라는 속담이 있다.
조만간 시장은 AI의 가시적인 수익을 요구할 가능성이 높다. 투자를 지속하려면 정량화할 수 있는 AI 투자 수익률, 즉 'ROAI'를 갖춘 실제 사용 사례가 등장해야 한다.
AI가 지속 불가능한 거품이라고 주장하는 것이 아니다.
데이터와 분석 분야에서 경력을 쌓은 사람으로서 AI의 혁신적 잠재력을 믿고 있다. 필자는 지금 AI라는 범용 명칭으로 통용되는 데이터의 지능적 애플리케이션이 이뤄온 수많은 일들을 목격했으며, 가까운 미래와 먼 미래에 AI가 가져올 기회를 기대하고 있다.
다만 AI가 '아마라의 법칙'이 실제로 작동하는 대표적인 예라고 생각한다. 다시 말해 사람들은 AI의 단기적 영향력은 과대평가하는 반면, 장기적 중요성은 심히 과소평가할 수 있다.
대부분의 기업 경영진은 AI의 가능성에 대해 기대감만 드러낼 뿐, 가능성이 실현된 구체적인 사례를 파악하는 데 어려움을 겪는다. ROAI에 대한 명확한 이해가 없는 상태에서 AI에 상당한 자원을 어떻게, 왜 투자해야 하는지 결정하는 데 애를 먹고 있다.
많은 사람들이 'AI'가 새로운 개념이 아니라고 지적해 왔지만, 현재의 AI 열풍은 챗GPT 등장 이후에 촉발된 것이 분명하다. 챗GPT는 AI의 잠재력을 오랫동안 기다려왔던 사람들에게 분수령이 된 순간이었으며, 이전까지 AI에 대해 물으면 기껏해야 의아한 표정을 짓거나 성과가 미흡했던 과거의 이니셔티브 목록을 나열했을 비즈니스 경영진 사이에서 열기가 피어오르는 모습은 전율을 자아낼 만했다.
챗GPT와 AI에 대한 관심이 뜨겁지만, 고려해야 할 2가지 중요한 측면이 있다.
1. 챗GPT와 유사한 챗봇은 기본적으로 아직 데모 수준이다: 사람과 상호 작용하는 챗봇의 기능은 인상적이지만, 챗봇의 비즈니스적 유용성과 가치는 여전히 쉽게 드러나지 않는다. 미드저니(MidJourney)와 소라(Sora) 같은 인기 있는 '데모'도 "저걸로 돈을 벌거나 절약할 수 있겠다"라는 반응보다는 "멋지다"라는 반응을 먼저 이끌어내기 때문에 비슷한 문제에 직면해 있다.
2. AI에는 막대한 자금이 필요하다: AI가 저렴하다는 인식은 잘못됐다. 마이크로소프트, 아마존, 메타, 알파벳/구글, 오픈AI 같은 기술 대기업들이 막대한 자본을 인프라에 투자하고 있기 때문에, AI 챗봇과 서비스를 사용하는 고객은 전체 비용을 지불하면 실제보다 더 쉽게 접근할 수 있다고 생각하게 된다. 이런 막대한 자금 투자가 없다면 AI 챗봇은 그다지 인상적이지 않을 뿐만 아니라 사용료도 훨씬 더 비싸질 것이다.
최근 워싱턴포스트가 보도한 'AI 거품이 꺼지고 있다. 어려운 부분이 기다리고 있다'라는 기사는 벤더뿐만 아니라 최종 사용자에게도 AI에 대한 기대감을 재정적 수익으로 전환해야 하는 과제가 있음을 강조했다. AI에 대한 '환멸 단계(Trough of Disillusionment)'가 오고 있을지도 모르지만, '생산성 안정 단계(Plateau of Productivity)'가 우리 앞에 놓여 있을 것이라고 굳게 믿는다.
어떻게 거기에 도달할 수 있을까? 여전히 비용 절감과 수익 창출이라는 전통적 지표에 따라 AI의 수익률이 결정되는 것이 현실이다.
AI는 엄청난 잠재력을 갖고 있지만, 재무적으로 영향력 있는 AI 사용 사례를 광범위하게 도입하는 일은 아직 초기 단계에 불과하다는 점을 인식하는 것이 중요하다. 성공의 열쇠는 내부적으로 모멘텀을 구축하고 기술 담당 직원이 비즈니스 담당자와 협력해 ROAI를 촉진할 비즈니스별 사용 사례를 개발하고 시연하는 데 있다.
고객 서비스에서 콘텐츠 마케팅에 이르기까지 다양한 분야에서 AI 사용 사례가 가시화되고 있으며, 더 많은 산업별 사례도 등장하기 시작했다. AI가 실질적으로 비용을 절감하고 성장을 촉진할 수 있는 더 많은 사용 사례가 등장해야 AI로 수익을 창출한다는 '어려운 부분'이 점차 쉬워지고 'ROAI'가 더 분명해질 것이다.
