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투자·M&A·시장

AI 프로젝트 늘었지만 ROI 입증은 여전히 숙제

CIO Korea·2026-10-13

요약

가트너 조사에서 응답자의 27%가 AI 프로젝트의 ROI를 정량화하기 어렵다고 답했고, 성공 평가 절차를 갖춘 곳은 4명 중 1명에 불과했다. 전문가들은 CIO가 AI 포트폴리오 관점으로 목표에 맞춰 지출 비중을 조정하고, 비용뿐 아니라 편익까지 함께 평가하며, 재무·운영·기능·신뢰·인력 등 다양한 가치 영역을 측정해야 한다고 제안했다. PwC 미국 CAIO 댄 프리스트는 AI 투자가 매출의 약 1.6%를 넘어서면 EBITDA, 매출, 총주주수익률이 함께 높아지는 임계점 효과를 확인했다고 밝혔다. PwC의 2026년 AI 성과 연구는 상위 20% 기업이 AI 경제적 가치의 74%를 확보했다고 전했다.

큐레이터 노트

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ROI 측정 어려움이 AI 도입 자체보다 '성과를 어떻게 입증하느냐'는 거버넌스·측정 체계의 부재에서 비롯된다는 점을 짚은 기사다.

깊이 읽기

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이 일이 어디서 왔나

AI 도입률 자체보다 성과를 어떻게 입증하느냐가 문제라는 지적은 처음이 아니다. 10월 8일 CIO Korea 보도에서도 아웃시스템즈 조사를 토대로 AI 파일럿 중 실제 운영 전환은 50%에 그치며, 임원들은 도입률 대신 매출·고객 유지율 등 기존 경영 지표로 AI 성과를 측정해야 한다고 조언했다. 같은 시기 AWS는 ISO/IEC 42005 기반으로 AI 영향평가 생애주기를 표준화하려는 가이드를 내놓았고, 국내에서는 인포유앤컴퍼니·이노에이엑스 등이 AI 에이전트 운영·추적을 위한 플랫폼을 잇달아 출시했다. 측정·거버넌스 체계 부재라는 같은 문제를 각기 다른 각도에서 다루고 있는 셈이다.

짚어야 할 점

  • ROI 정량화가 어렵다는 응답(27%)과 성공 평가 절차 보유 비율(25%)이 비슷한 수준이라는 점은, 측정 체계 부재가 개별 기업의 역량 부족이 아니라 업계 전반의 공통 과제임을 보여준다.
  • PwC의 '매출 대비 1.6% 투자 임계점' 주장은 AI 컨설팅을 판매하는 회사 자체 연구에서 나온 수치로, 투자 확대를 유도하는 결론과 무관하지 않을 수 있어 독립적 검증이 필요하다.
  • 상위 20% 기업이 AI 경제적 가치의 74%를 가져간다는 수치는, 10월 8일 보도의 '파일럿의 50%만 운영 전환'과 맞물려 AI 성과가 소수 기업에 집중되고 있음을 시사한다.
  • 이노에이엑스·인포유앤컴퍼니 같은 운영·추적 플랫폼, AWS의 ISO/IEC 42005 가이드 모두 '측정과 거버넌스'를 표방하지만, 이 기사에서 가트너가 지적한 ROI 입증 문제를 실제로 해결하는지는 별개 문제다.

아직 확인되지 않은 것

  • 가트너 조사의 표본 규모, 응답자 직군, 지역·업종 분포가 제시되지 않아 27%·25%라는 수치의 대표성은 확인되지 않았다.
  • PwC가 말한 '매출의 1.6% 투자 임계점'이 EBITDA·매출 상승의 원인인지, 아니면 이미 성과를 내는 기업이 투자를 늘리는 결과인지 인과관계는 확인되지 않았다.
  • 재무·운영·기능·신뢰·인력 등 다섯 가지 가치 영역을 '어떻게' 측정해야 하는지 구체적 방법론은 기사에서 제시되지 않았다.

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AI 에이전트
AI 에이전트는 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고 도구를 호출하며 행동한 결과를 관찰해 다음 행동을 결정하는 AI 시스템을 말한다.
추적
AI 에이전트나 LLM 애플리케이션이 작업을 처리하는 동안 거치는 호출, 입출력, 지연 시간 등의 실행 경로를 단계별로 기록하고 시각화하는 것을 말한다.
평가
AI 모델이나 시스템의 출력이 원하는 기준에 얼마나 부합하는지를 정량적·정성적으로 측정하는 절차를 말한다.

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