핵심 내용 요약
이 기사는 AI 산업의 5가지 “충격적인 진실”을 밝혀냅니다: 많은 AI 회사들이 커스텀 프로젝트에 의존해 연명하고 있으며(경영상으로는 이미 죽었다고 볼 수 있음), AI 혁신의 핵심은 경영자가 직접 AI를 깊이 이해하고 활용하는 데 있다는 것입니다. 기업들이 축적한 데이터 대부분은 “쓰레기”에 가깝으며, AI만으로는 프로토타입을 그릴 줄 아는 제품 관리자들만 구할 수 있을 뿐이고, 상업적 논리가 없는 AI 제품은 태어날 때부터 실패가 예정되어 있습니다. 결론적으로 AI는 기존의 비즈니스 원칙을 뒤집지 못했으며, 단지 자금 조달이나 PPT로 가려져 있던 오래된 문제들만 드러냈을 뿐입니다. 즉, 커스텀 프로젝트의 난관, 경영자의 인식 부족, 데이터 문제, 제품 개발의 부재, 상업적 논리의 결함 등은 “AI”라는 태그를 붙인다고 해서 자동으로 사라지지 않습니다.
상세한 분석
1. 커스텀 프로젝트: AI 회사들의 연명 수단
많은 AI 회사들이 수익이 좋아 보이지만, 실제로는 커스텀 프로젝트에 의존해 버티고 있습니다. 이는 “구덩이를 파고 다시 메우는” 악순환입니다:
- 영업 단계에서의 문제: 계약을 따기 위해 무엇이든 약속합니다. 고객은 인텔리전트 에이전트, 지식 베이스, 자동 보고서 등을 요구하며, ERP/CRM/OA 시스템과의 연동도 필요로 합니다. 계약은 쉽게 체결되지만, 실제로는 모델의 성능이 불안정하거나 고객 데이터가 엉망이 되거나 비즈니스 규칙이 명확하지 않아 문제가 발생합니다. 결국 AI 프로젝트는 분쟁의 대상이 되며, 수익은 좋아 보이지만 검수와 대금 회수는 먼 일입니다.
- 연명의 순환: 이전 프로젝트의 문제가 해결되기 전에 다음 프로젝트에서 더 큰 문제를 만들어내고, 새 프로젝트의 예약금으로 이전 프로젝트의 결함을 메웁니다. 이것은 성장이 아니라 “한숨을 참는” 상태이며, 이런 회사들은 경영상으로 이미 죽었다고 볼 수 있습니다.
2. AI 혁신의 위험: 경영자가 AI를 이해하지 못하는 경우
많은 기업의 AI 혁신은 단순히 “몇 개의 AI 프로젝트를 시작하고 직원들에게 도구를 사용하도록 하는” 것에 불과합니다. 하지만 중요한 것은 경영자가 직접 AI를 깊이 이해해야 한다는 점입니다:
- 예를 들어, 소프트웨어 회사에서 제품 설계, 개발, 테스트까지 모두 AI화되었지만, 경영자가 직원들에게 AI 도구 사용 비용을 지급하기를 꺼립니다. 이는 인색해서가 아니라, 경영자 자신이 AI의 실제 효과를 모르기 때문입니다.
- 경영자가 AI를 제대로 사용해보지 않았기 때문에 “도구가 문제인지 직원들이 잘 사용하지 못하는지”, “모델의 능력이 부족한지 아니면 적절한 시나리오를 선택하지 못한 것인지”를 구분할 수 없으며, 어디에 투자해야 할지, 무엇이 실질적인 가치가 있는지도 모릅니다. 그 결과 혁신의 방향이 완전히 잘못되어 직원들의 노력이 헛됩니다.
3. 기업 데이터: “금광”이 아닌 “쓰레기 더미”
기업들은 자신들이 수십 년 동안 사용해온 PDF/Excel/Word 파일을 “데이터 금광”으로 여깁니다. 하지만 실제로는 그 중 절반 이상이 쓰레기입니다:
- 같은 데이터 항목도 영업 부서에서는 “고객 수”로, 재무 부서에서는 “주문과 연결된 고객 수”로 다르게 해석됩니다. 동일한 프로세스도 제도상으로는 A라고 정해져 있지만 실제로는 B로 실행됩니다. Excel의 중요한 규칙들은 주석이나 병합 셀에 숨겨져 있어 사람은 추측하거나 경험 많은 직원에게 물어볼 수 있지만, AI는 그럴 수 없습니다.
- 그래서 많은 AI 프로젝트의 80%가 데이터 정리에 소요됩니다: 데이터의 표준화, 규칙의 보완, 쓰레기 데이터의 제거 등입니다. 이는 AI가 부족해서가 아니라 기업이 과거에 쌓은 “데이터 부채”를 지금 갚아야 하는 것입니다.
4. AI로는 프로토타입만 그릴 줄 아는 제품 관리자들을 구할 수 없다
많은 제품 관리자들이 “AI를 사용해 프로토타입을 그리고 요구 사항을 작성하면 성공할 것”이라고 생각하지만, 이는 오류입니다:
- AI는 효율성을 높일 수 있지만, 제품 개발에 대한 전략적 사고가 없으면 아무 소용이 없습니다. 예전에는 경영자의 말을 페이지로 그렸다면, 지금은 그냥 AI에게 데이터를 제공하고 결과물을 받을 뿐입니다. 본질적으로 변한 것은 없습니다.
- AI 시대의 제품 관리자는 “왜 고객이 돈을 지불하는지”, “비즈니스가 어떻게 진행되는지”, “사용자가 실제로 해결하고자 하는 문제가 무엇인지”를 이해해야 합니다. 그렇지 않으면 AI가 아무리 발전해도 사용자의 요구를 충족시키지 못하고 평범한 존재로 남을 뿐입니다.
5. 상업적 논리가 없는 AI 제품의 실패
많은 AI 제품들은 태어날 때부터 실패가 예정되어 있습니다. 왜냐하면 기존의 문제들을 해결하지 못하기 때문입니다:
- 대형 모델에 의한 대체: 일시적으로 인기를 끌었던 제품들도 대형 모델이 해당 기능을 갖추면 그냥 내장 기능이 되어버립니다 (예: AI 글쓰기 도구는 GPT에 의해 대체될 수 있습니다).
- 사용자 가치의 부족: 데모는 멋지고 발표회도 화려하지만, 고객이 왜 돈을 지불하는지, 왜 계속해서 돈을 내야 하는지, 왜 무료 대형 모델로 충분하지 않은지를 설명할 수 없습니다.
- 경쟁력의 부족: 경쟁사가 가격을 낮추면 따라서만 가격을 내려야 하며, 고객들이 비교해보면 어느 제품이나 별반 차이가 없다는 것을 깨닫게 됩니다. 결국 가격 전쟁에 의해 시장에서 사라집니다.
AI는 기술적 형태를 변화시켰지만, 비즈니스의 본질은 변하지 않았습니다. 사용자 가치, 비즈니스 모델, 경쟁력이 없는 제품에 AI라는 태그를 붙여도 살아남을 수 없습니다.
결론
AI는 “죽음을 면하는 보장수”가 아닙니다. 커스텀 프로젝트에 의존해 버티는 회사들은 계속 실패할 것이며, 상업적 전략이 없는 제품 관리자들도 여전히 평범한 존재로 남을 것입니다. 기존의 문제들은 “AI”라는 태그를 붙인다고 해서 자동으로 사라지지 않습니다.