CIO가 AI 예산을 낭비하는 흔한 실수 7가지

CIO Korea가 기업 CIO들이 AI 예산을 초과하게 만드는 흔한 실수 7가지를 정리했다. 측정 가능한 비즈니스 성과 없이 AI 전략을 세우거나, 거버넌스 없이 AI 에이전트 파일럿을 운영 환경으로 확대하는 경우가 대표적 원인으로 지적됐다. 토큰 사용 비용에만 집중하고 실제 창출 가치를 따지지 않거나, 모든 업무에 값비싼 프런티어 모델을 쓰는 것, 비용 변동을 점검하지 않고 에이전트를 배포하는 것도 문제로 꼽혔다. 베린트, 데이터브릭스, 테라데이타, 시스코, 소나 등 여러 기업 임원들은 비용·품질 균형을 맞추는 거버넌스와 변화 관리 체계가 필요하다고 조언했다.

이 일이 어디서 왔나

AI 에이전트를 파일럿에서 운영 환경으로 확대하는 기업이 늘면서, 비용과 거버넌스 문제가 함께 불거지고 있다. 같은 날 보도된 U모바일 사례는 2개 파일럿 에이전트에서 8개 운영 에이전트로 단계적으로 확장하며 처리 성과를 측정한 경우이고, 아마존 Quick의 '스마트 어프루벌'은 에이전트 작업을 권한 범위 안에서 자동 승인하되 민감 작업은 사람이 승인하도록 설계한 거버넌스 장치다. CIO Korea의 이번 기사는 이런 성공 사례의 반대편, 즉 거버넌스와 성과 지표 없이 파일럿을 확대했을 때 예산이 새는 지점들을 짚은 것으로 볼 수 있다.