AI 예산 증대에도 수익 정체... 베인앤컴퍼니, "데이터·조직 혁신 없는 AI는 실패"

기업들이 AI 자동화 예산을 매년 증액하고 있음에도 불구하고, 실제 기대했던 수익(ROI) 실현은 여전히 지연되고 있다는 분석이 나왔습니다. 글로벌 컨설팅 기업 베인앤컴퍼니(Bain & Company)가 951개 기업을 대상으로 실시한 '2026 자동화 및 AI 패스파인더 조사' 결과에 따르면, 조사 대상 기업의 90%가 예산을 늘리고 있지만 정작 비용 절감을 달성한 기업은 절반 수준에 불과한 것으로 나타났습니다. 특히 비용 절감 목표를 11~20%로 설정한 기업 중 약 40%가 실제로는 0~10% 수준의 성과에 머물렀습니다.

보고서는 이러한 수익 정체의 핵심 원인으로 '에이전트 자율성의 한계'를 지적했습니다. 많은 기업이 완전 자동화된 AI 에이전트의 경제성을 기대하며 투자하고 있으나, 실제 생산 환경에서 완전 자율로 작동하는 에이전트는 7%에 불과했습니다. 대다수인 38%는 여전히 인간의 승인을 거쳐야 하는 구조로 운영되고 있으며, 이는 투자 당시 가정한 비용 구조와 실제 운영 현실 사이에 큰 간극을 만들고 있습니다.

기술적인 장벽으로는 데이터 접근성 및 통합(41%)이 가장 큰 문제로 꼽혔습니다. 수천억 달러 규모의 데이터 현대화 투자에도 불구하고 많은 기업이 여전히 자사 데이터에 안정적으로 접근하지 못하고 있으며, 성과가 우수한 기업일수록 데이터 문제를 더 심각한 장애물로 인식하고 있었습니다. 또한, 기존의 비효율적인 프로세스를 그대로 둔 채 AI를 도입하는 '워크플로우 부채' 역시 AI 도입 효과를 상쇄하는 주요 요인으로 분석되었습니다.

베인앤컴퍼니는 비즈니스 리더들이 AI 성공을 위해 다섯 가지 조직적 결단을 내려야 한다고 조언했습니다. AI 도입 전 프로세스를 원점에서 재설계하여 워크플로우 부채를 청산하고, 이전 자동화 프로그램의 실제 수익을 엄격히 검증해야 합니다. 또한 AI 에이전트 도입에 따른 책임 소재(Governance)를 명확히 하고, 단순히 프로세스를 바꾸는 것을 넘어 인간의 운영 모델 자체를 재설계해야 한다고 강조했습니다. 마지막으로 AI를 활용해 역설적으로 데이터 문제를 해결하는 전략적 접근이 필요하다고 덧붙였습니다.