인공지능 AI의 미래: 2025 신뢰 격차를 좁히기 위한 6가지 전략

인공지능(AI)은 혁신적인 기술로 주목받으며 폭발적인 관심과 도입을 이끌었지만, 최근 그 추진력이 둔화하는 추세를 보입니다. 기업들은 AI의 잠재력에 주목하며 도입을 논의하고 있지만, 실제 도입 속도는 기대에 미치지 못하고 있습니다.

McKinsey의 연구에 따르면 생성형 AI(GenAI)는 다양한 운영 분야에서 최대 2조 6천억 달러의 비용 절감 효과를 가져올 수 있다고 예측됩니다. 하지만 실제 현장에서는 이러한 기대와 현실 사이에 큰 괴리가 존재합니다. 최근 고위 분석 및 IT 리더들을 대상으로 한 설문 조사 결과, 현재 프로덕션 환경에 적용된 GenAI 애플리케이션은 전체의 20%에 불과한 것으로 나타났습니다.

이처럼 뜨거운 관심과 실제 도입 사이의 간극은 왜 발생하는 것일까요? 그 이유는 복합적입니다. 보안 및 데이터 프라이버시 문제, 규정 준수 위험, 데이터 관리의 어려움 등이 주요 원인으로 꼽히기지만, AI의 투명성 부족에 대한 불안감, 투자수익률(ROI)에 대한 불확실성, 높은 비용, 그리고 기술 격차 또한 중요한 장애 요인으로 작용합니다.

본문에서는 AI 도입을 가로막는 주요 장벽들을 심층적으로 분석하고, 기업 리더들이 이러한 어려움을 극복하고 AI를 성공적으로 도입하기 위해 취해야 할 실질적인 조치를 제시하고자 합니다.

3줄 요약

고품질 데이터는 신뢰할 수 있는 AI 모델의 근간이며, 데이터 거버넌스 전략을 수립하여 데이터의 품질과 무결성을 강화해야 합니다.

기업들은 AI 관련 규정 준수 정책을 개발하고, AI 거버넌스 전담팀을 구성하며, AI 기반 의사 결정 과정에서 최종적인 승인 권한을 인간에게 부여해야 합니다.

기업들은 민감 데이터에 대한 접근 권한을 엄격하게 제한하고, 데이터 암호화, 익명화, 가명 처리 등의 기술적 조치를 적극적으로 활용해야 합니다.

데이터 품질 확보: 신뢰할 수 있는 AI의 초석

하지만 현실은 녹록지 않습니다. 현재 IT 전문가의 43%만이 AI의 데이터 요구 사항을 충족할 수 있는 역량에 자신감을 느끼고 있다고 응답했습니다. 데이터가 AI 성공의 핵심 요소라는 점을 고려할 때, 데이터 관련 문제가 AI 도입 지연의 주요 원인으로 지목되는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

이러한 데이터 관련 난관을 극복하는 가장 효과적인 방법은 데이터 관리의 기본 원칙으로 회귀하는 것입니다. 기업은 데이터의 품질과 무결성을 강화하기 위한 엄격한 통제 체계를 구축하고, 처음부터 강력한 데이터 거버넌스 전략을 수립해야 합니다.

이는 단순히 데이터를 수집하고 저장하는 것을 넘어, 데이터의 정확성, 일관성, 최신성을 확보하고, 데이터 접근 권한을 명확히 정의하며, 데이터 활용에 대한 책임 소재를 명확히 하는 포괄적인 노력을 포함합니다. 데이터 품질 관리 도구 도입, 데이터 표준화 및 정제 프로세스 구축, 데이터 거버넌스 조직 구성 및 역할 정의 등 구체적인 실행 계획 수립이 필요합니다.

윤리적 책임과 건전한 거버넌스 확립

규제 환경이 급변하면서 많은 기업이 규정 준수에 어려움을 겪고 있으며, AI의 등장은 기업 리더들에게 또 다른 복잡한 과제를 안겨주고 있습니다. AI는 새로운 차원의 위험, 더욱 강화된 규제, 그리고 윤리적 거버넌스에 대한 심층적인 고민을 요구합니다. Cloudera의 ‘엔터프라이즈 AI 및 현대 데이터 아키텍처 현황’ 보고서에 따르면, 기업들이 AI 도입에 있어 가장 우려하는 부분은 보안 및 규정 준수 위험인 것으로 나타났습니다.

AI 규제 강화는 처음에는 부담으로 느껴질 수 있지만, 기업 경영진은 이러한 규제 프레임워크가 제공하는 긍정적인 측면에도 주목해야 합니다. 규제는 기업이 자체적인 위험 관리 시스템과 윤리적 보호 장치를 구축할 수 있는 명확한 기준과 지침을 제시해 줄 수 있기 때문입니다.

구체적으로, 기업은 AI 관련 규정 준수 정책을 개발하고, AI 거버넌스 전담팀을 구성하며, AI 기반 의사 결정 과정에서 최종적인 승인 권한을 인간에게 부여하는 등의 조치를 통해 포괄적인 AI 윤리 및 거버넌스 시스템을 구축해야 합니다.

또한, AI 시스템 개발 및 운영 과정 전반에 걸쳐 윤리적 고려 사항을 반영하고, 잠재적인 편향성이나 차별 문제를 식별하고 해결하기 위해 노력해야 합니다. AI 윤리 전문가를 영입하거나 외부 자문 그룹을 활용하여 객관적인 시각을 확보하는 것도 좋은 방법입니다.

철저한 보안 및 개인 정보 보호 통제 강화

보안 및 데이터 프라이버시 문제는 모든 기업에 심각한 부담으로 작용하며, 이는 지극히 당연한 우려입니다. Cisco의 ‘2024년 데이터 프라이버시 벤치마크 연구’에 따르면, 직원의 48%가 비공개 회사 정보를 생성형 AI 도구에 입력한 경험이 있는 것으로 나타났습니다. (실제로 입력했지만 인정하지 않은 직원 수는 훨씬 더 많을 것으로 추정됩니다.). 이에 따라 전체 조직의 27%가 이러한 도구의 사용을 전면 금지하는 조처를 했습니다.

AI 관련 보안 및 개인 정보 보호 위험을 최소화하는 가장 효과적인 방법은 민감 데이터에 대한 접근 권한을 엄격하게 제한하는 것입니다. 이는 접근 제어 정책을 강화하고, 불필요한 권한 증식을 방지하며, 공개적으로 호스팅되는 대규모 언어 모델(LLM)에 민감한 데이터가 노출되지 않도록 관리하는 것을 포함합니다.

Pyramid Analytics의 CTO인 아비 페레즈(Avi Perez)는 자사의 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어의 AI 인프라가 데이터를 LLM으로부터 격리하도록 설계되었다고 설명합니다. 즉, 문제 상황을 설명하는 메타데이터만 LLM과 공유하고, 실제 분석 작업은 로컬 환경에서 호스팅되는 엔진을 통해 수행함으로써 데이터 유출 및 오용 위험을 최소화하는 것입니다.

하지만 Pyramid Analytics의 접근 방식에서는 “LLM은 마치 요리사가 레시피를 만드는 것처럼, 데이터를 직접 조작하거나 수학적 연산을 수행하지 않고도 분석 방법을 제시합니다. 이를 통해 데이터 개인 정보 보호 위험의 약 95%를 제거할 수 있습니다.”라고 강조합니다.

기업들은 데이터 암호화, 익명화, 가명 처리 등의 기술적 조치를 적극적으로 활용하고, 데이터 접근 및 사용에 대한 로깅 및 모니터링 시스템을 구축하여 잠재적인 위협을 사전에 감지하고 대응해야 합니다.

투명성 및 설명 가능성 확보: 신뢰 구축의 핵심

AI 도입에 대한 또 다른 심각한 장벽은 AI 시스템의 결과에 대한 신뢰 부족입니다. 여성을 차별하는 것으로 드러난 Amazon의 AI 기반 채용 도구 사례는 많은 사람들에게 AI에 대한 경각심을 심어주는 대표적인 사례로 남아 있습니다. 이러한 우려를 해소하는 가장 효과적인 방법은 AI 시스템의 투명성과 설명 가능성을 높이는 것입니다.

하지만 안타깝게도 많은 기업 경영진들이 투명성의 중요성을 간과하고 있는 것으로 보입니다. 최근 IBM의 연구에 따르면, CEO의 45%만이 AI 시스템의 개방성을 위한 역량을 충분히 확보하고 있다고 응답했습니다.

AI 도입을 주도하는 기업들은 AI 시스템이 블랙박스처럼 작동하지 않도록 엄격한 AI 거버넌스 정책을 개발하고, SHapley Additive exPlanations(SHAP)과 같은 설명 가능한 AI(XAI) 기술, Google의 Fairness Indicators와 같은 공정성 툴킷, 그리고 내부 감사 협회(Institute of Internal Auditors)의 AI 감사 프레임워크와 같은 자동화된 규정 준수 점검 도구에 적극적으로 투자해야 합니다.

또한, AI 시스템의 의사 결정 과정을 시각화하고 설명하는 사용자 인터페이스를 개발하여 사용자들이 AI의 작동 방식을 이해하고 신뢰할 수 있도록 노력해야 합니다. AI 시스템 개발 초기 단계부터 투명성과 설명 가능성을 고려하는 ‘디자인 기반 투명성(Transparency by Design)’ 접근 방식을 채택하는 것도 중요합니다.

명확한 사업 가치 정의 및 입증

비용 문제는 여느 기술 도입과 마찬가지로 AI 도입에서도 주요 장벽으로 작용합니다. Cloudera 설문 조사에 따르면 응답자의 26%가 AI 도구의 높은 비용을 부담으로 느끼고 있으며, Gartner는 AI 프로젝트 실패의 주요 원인 중 하나로 ‘불분명한 사업적 가치’를 지목했습니다.

하지만 동일한 Gartner 보고서는 생성형 AI가 사용자들에게 평균적인 매출 증가와 15% 이상의 비용 절감 효과를 제공했다는 긍정적인 결과 또한 제시하고 있습니다. 이는 AI가 올바르게 구현될 때 상당한 재정적 이점을 가져다줄 수 있음을 시사합니다.

따라서 AI 도입을 다른 모든 비즈니스 프로젝트와 마찬가지로 신중하게 접근하는 것이 중요합니다. 즉, 단기적으로 빠른 ROI를 창출할 수 있는 영역을 우선적으로 식별하고, AI 도입을 통해 기대하는 구체적인 이점을 명확히 정의하며, 이러한 가치를 객관적으로 측정하고 입증할 수 있는 명확한 핵심 성과 지표(KPI)를 설정해야 합니다.

파일럿 프로젝트를 통해 AI 도입의 효과를 검증하고, 성공적인 결과를 바탕으로, 점진적으로 도입 범위를 확대하는 전략이 효과적일 수 있습니다.

효과적인 교육 프로그램 구축 및 실행

기술 격차는 여전히 AI 도입에 있어 상당한 걸림돌로 작용하고 있지만, 이 문제를 해결하기 위한 기업들의 노력은 아직 미흡한 수준으로 보입니다. Worklife의 보고서에 따르면, AI 도입의 초기 붐은 얼리어답터들에 의해 주도되었지만, 이제는 본질적으로 회의적이며 AI와 새로운 기술에 대한 전반적인 자신감이 낮은 계층의 참여가 중요한 시점입니다.

이러한 상황은 효과적인 교육 프로그램의 필요성을 더욱 강조합니다. 하지만 Asana의 ‘직장에서의 AI 현황’ 연구에 따르면, 조사 대상자의 82%가 소속 조직에서 생성형 AI 사용법에 대한 교육을 전혀 제공하지 않는다고 응답했습니다. 이는 교육 자체가 효과가 없다는 것을 의미하는 것이 아니라, 현재 기업들이 제공하는 교육이 제대로 이루어지지 않고 있다는 것을 시사합니다.

핵심은 양질의 프롬프트 작성법 및 기타 AI 관련 핵심 기술에 대한 포괄적인 교육을 제공하는 것입니다. 고무적인 점은 동일한 연구에서 교육 없이 AI를 사용하더라도 사용자들의 기술 숙련도와 자신감이 향상된다는 사실을 보여준다는 것입니다.

따라서 AI에 익숙하지 않은 직원들을 위해서는 직무 현장에서 쉽게 배우고 활용할 수 있는 로우코드 및 노코드 도구부터 시작하는 것이 효과적일 수 있습니다. 지속적인 교육과 훈련을 통해 직원들의 AI 활용 능력을 점진적으로 향상해야 합니다.

결론: 극복할 수 있는 장벽, 밝은 미래

AI 도입 속도가 둔화하고 있는 것은 사실이지만, 이것이 AI의 장기적인 잠재력에 대한 위협을 의미하는 것은 아닙니다. 현재 기업들이 AI 도구의 본격적인 출시를 주저하게 만드는 많은 장애물은 충분히 극복할 수 있으며, 실제로 많은 부분은 큰 어려움 없이 해결될 수 있습니다.

데이터 품질 강화 및 윤리적 거버넌스 확립과 같은 노력은 AI 도입 여부와 관계없이 기업들이 지속적으로 추구해야 할 핵심 과제이며, 다른 필요한 조치들은 AI 도입을 통해 얻을 수 있는 매출 증대 및 생산성 향상 효과를 통해 충분히 상쇄될 수 있습니다.

지금까지 논의된 바와 같이, AI 도입을 가로막는 장벽들은 결코 넘을 수 없는 거대한 벽이 아닙니다. 기업들이 데이터, 윤리, 보안, 투명성, 가치, 그리고 인력이라는 핵심 영역에 집중하여 체계적인 노력을 기울인다면, AI의 잠재력을 최대한으로 발휘하고 미래 경쟁 우위를 확보할 수 있을 것입니다. 지금은 신뢰 격차를 좁히고 AI 기반 혁신을 향한 담대한 발걸음을 내디뎌야 할 중요한 시점입니다.

자주 묻는 질문