AI 프로젝트 늘었지만 ROI 입증은 여전히 숙제

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.

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.