기업용 AI 도입, 비용보다 훨씬 중요한 3가지 이야기

라이선스쩐 2025. 6. 27.

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안녕하세요. 라이선스쩐입니다.

최근 AI에 대해서 엄청난 관심이 많기에 저도 조사해 보고 정리 해 보았습니다. 참고가 되었으면 좋겠습니다.

요즘 기업들 사이에서 "우리도 이제 AI 좀 써야 하지 않겠어?"라는 얘기가 심심치 않게 들리더라고요.
저도 작년에 회사 프로젝트로 AI 도입 관련 업무를 맡았던 적이 있는데, 그때 느꼈던 게 딱 이거였어요.

"비용보다 중요한 게 진짜 많다."

AI 기술이 아무리 좋아도, 그걸 우리 조직에 맞게 잘 녹여내는 건 또 다른 얘기거든요.
그때 제가 절실하게 깨달았던 핵심 포인트 3가지, 오늘 공유해볼게요.

AI 도입 이야기만 나오면, 다들 먼저 기술이나 예산 얘기를 하더라고요.
근데 진짜 중요한 건, "우리가 이걸 왜 하려고 하지?" 그 물음이더라고요.

저희 회사는 처음에 챗봇 도입을 검토했어요. 고객 문의를 줄이고 싶어서였죠.

근데 막상 데이터를 들여다보니, 문의 자체가 아니라 제품 정보가 너무 흩어져 있어서 생기는 혼란이 문제였던 거예요.
결국 챗봇이 아니라, 정보 구조를 재정비하고 내부 검색 시스템을 먼저 손보는 게 더 효과적이었죠.

AI는 결국 문제를 정확히 짚을 때 힘을 발휘하더라고요.

AI는 데이터를 먹고 자라는 존재잖아요.
그런데 막상 도입해보면, 내부 데이터가 지저분하거나, 부족하거나, 구조화가 안 돼 있는 경우가 정말 많아요.

저희도 처음엔 ‘AI가 다 알아서 하겠지’ 했는데, 정작 내부에 있는 고객 데이터가 여기저기 흩어져 있고,
심지어 엑셀로만 정리돼 있어서 분석이 어려웠어요.

결국 AI를 쓰기 전에 데이터를 정비하느라 몇 달을 썼죠.
그래서 이제는 AI 도입할 땐 꼭 물어봐요.
"우리 데이터, 진짜 AI가 쓸 수 있을 만큼 준비돼 있나?"

AI는 혼자 돌아가는 게 아니라, 사람과 함께 일하는 도구예요.
그런데 많은 기업들이 기술만 도입하고, 조직이 어떻게 바뀔지에 대한 준비는 안 하더라고요.

예를 들어, AI가 분석해주는 결과를 누가 해석하고, 그걸 바탕으로 어떻게 의사결정을 내릴지
이런 흐름이 없으면, 결국 AI는 엑셀보다 못한 존재가 돼요.

저희 팀도 AI 분석 툴을 도입한 뒤에야 느꼈어요.

결국 중요한 건 기술이 아니라, 그걸 활용할 수 있는 사람, 조직, 그리고 협업 방식이라는 걸요.

그래서 요즘은 AI 프로젝트를 할 때, 기술팀보다도 실무자들과의 워크숍을 더 자주 하고 있어요.
결국 사람이 중심이 돼야 AI도 빛을 발하더라고요.

AI 도입, 분명 멋진 일이에요. 비용도 중요하죠.
하지만 제가 겪어보니, 비용보다 먼저 체크해야 할 것들이 있더라고요.

이 세 가지가 갖춰져야 **‘돈값 하는 AI’**가 된다는 거, 정말 뼈저리게 느꼈습니다.

혹시 지금 AI 도입을 고민 중이라면, 한번 이 세 가지 꼭 점검해보세요.
돈보다 훨씬 중요한 체크리스트니까요!

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