AI 투자 효과가 기대에 못 미치는 핵심 원인은 조직 내부에 숨겨진 ‘현상 유지 예산’ 때문이다. 국내 기업들도 신기술 도입과 함께 기존 프로세스 재정립이라는 근본적인 변화 없이는 실제 성과를 내기 어렵다는 분석과 함께 실질적인 전략을 제시한다.
전문가 통찰 및 한줄평 (Insight)
AI 기술은 단순한 도구가 아니라 조직의 근본적인 사고방식과 프로세스 재설계를 요구한다.
현상 유지를 위한 보이지 않는 예산을 해체하고 용기 있는 변화를 시도하는 기업만이 AI 시대의 진정한 승자가 될 것이다.
많은 기업이 AI 기술에 막대한 자원을 쏟아붓고 있지만, 예상만큼의 혁신적인 성과를 체감하지 못하는 경우가 허다합니다.
이는 단순히 최신 기술 도입의 문제가 아니라, 조직 내부에 깊숙이 박힌 AI 투자 숨겨진 예산과 구조적 관성의 문제에서 비롯됩니다.
오늘날 우리는 AI가 제시하는 무한한 잠재력과 실제 기업 현장에서의 미미한 변화 사이의 거대한 간극에 직면해 있습니다.
핵심 이슈 및 배경: AI가 가져올 혁신을 가로막는 보이지 않는 장벽
포브스(Forbes) 기사에서 스탠퍼드 디지털 경제 연구소의 에릭 브린욜프슨(Erik Brynjolfsson) 교수는 AI 도입의 가장 큰 맹점으로 ‘현상 유지 예산(preservation budget)’을 지적했습니다.
기업들이 새로운 AI 기술에 투자하면서도, 동시에 기존의 낡고 비효율적인 프로세스를 유지하는 데 알게 모르게 엄청난 자원과 노력을 소모하고 있다는 것입니다.
이는 명시적인 예산 항목이 아니지만, 조직의 문화, 습관, 그리고 기존 시스템 유지 보수 비용 등 다양한 형태로 존재하며 AI가 가져올 수 있는 진정한 변화를 방해합니다.
브린욜프슨 교수는 강력한 범용 기술(General-Purpose Technologies, GPTs)은 그 자체로 성과를 내지 못하며, 반드시 비즈니스 프로세스 재정비, 인적 자원 투자, 인센티브 시스템 변화 등 ‘공동 발명(co-inventions)’이 수반되어야 한다고 강조합니다.
AI가 아무리 많은 단계를 빠르게 처리해도, 단 하나의 레거시 병목 구간이 전체 시스템의 효율을 갉아먹는 상황은 한국 기업에서도 쉽게 찾아볼 수 있습니다.
이는 마치 디지털 시계 부품을 아날로그 시계에 하나만 끼워 넣으려는 것과 같은 비합리적인 시도에 비유될 수 있습니다.
숨겨진 예산, AI 투자 성공률을 낮추는 주범
필자가 컨설팅 현장에서 만난 많은 기업은 AI 도입을 위한 예산을 책정하고, 파일럿 프로젝트를 진행하며, 심지어 AI 전담 조직까지 꾸립니다.
그러나 동시에 과거부터 이어져 온 비효율적인 업무 절차, 시대에 뒤떨어진 레거시 시스템, 그리고 이를 옹호하는 조직 문화가 굳건히 유지되고 있는 경우가 많습니다.
AI 투자 숨겨진 예산은 바로 이러한 ‘현상 유지’에 들어가는 측정되지 않은 비용을 의미합니다.
예를 들어, AI로 수많은 보고서 작성을 자동화했음에도 불구하고, 과거 시스템의 불신으로 인해 생긴 ‘수동 검증’ 절차나 ‘상위자의 최종 결재’가 그대로 남아있는 경우가 있습니다.
이러한 검증 단계는 사실상 의미가 없어진 지 오래지만, 특정 직무의 권한이나 업무의 ‘품질’로 둔갑하여 존속됩니다.
이처럼 보이지 않는 현상 유지 예산은 AI가 가져올 수 있는 잠재적인 생산성 향상을 무력화하고, 결국 투자 대비 미미한 성과로 이어지는 핵심적인 원인이 됩니다.
국내 기업들의 AI 도입 비효율 원인 중 상당수가 여기에 기인합니다.
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AI 도입 성공을 위한 ‘두 가지 예산’ 비교 분석
조직은 흔히 AI 플랫폼 라이선스, 파일럿 프로젝트, CoE(Center of Excellence) 운영 등 ‘변혁 예산(transformation budget)’은 명확히 측정하고 보고합니다.
그러나 ‘현상 유지 예산(preservation budget)’은 운영 비용에 흡수되거나 아예 측정조차 되지 않아 그 규모를 파악하기 어렵습니다.
다음 표는 두 예산의 특성을 비교하며, 왜 현상 유지 예산이 AI 도입의 걸림돌이 되는지 보여줍니다.
| 구분 | 변혁 예산 (Transformation Budget) | 현상 유지 예산 (Preservation Budget) |
|---|---|---|
| 목표 | 새로운 가치 창출, 혁신, 효율 증대 | 기존 시스템 및 프로세스 유지, 안정성 확보 |
| 측정 여부 | 명확히 측정 및 보고됨 | 비가시적, 운영 비용에 흡수되거나 미측정 |
| 주요 항목 | AI 솔루션 구매, 컨설팅, 인력 교육, R&D | 레거시 시스템 유지보수, 불필요한 수동 검증, 낡은 프로세스에 묶인 인력 운용 |
| 조직 인식 | 전략적 중요성 강조, 경영진의 관심 높음 | 무의식적 소비, 당연시 여겨지며 문제 인식 부족 |
| 결과 | 잠재적 성과 높음, 혁신 동력 제공 | AI 도입 효과 상쇄, 비효율 고착화, 변화 저항의 근원 |
| 극복 전략 | 신규 투자와 함께 기존 시스템 폐기 연동 | 숨겨진 비효율 감사, 프로세스 재설계, 현장 직원 권한 강화 |
한국 시장에서의 시사점: 관성과의 싸움, 디지털 전환의 본질
한국 기업들은 AI 투자 숨겨진 예산 문제에 특히 취약할 수 있습니다.
빠른 의사결정 문화 속에서 ‘일단 도입하고 보자’는 식으로 최신 기술 트렌드를 좇는 경향이 강하지만, 정작 기술이 뿌리내려야 할 조직 내부의 비효율적인 관성이나 경직된 문화는 그대로 두는 경우가 많기 때문입니다.
삼성, LG, 현대 등 대기업은 물론 수많은 중소기업과 스타트업에 이르기까지, 막대한 AI 투자가 실제 ROI(투자수익률)로 이어지지 않는다는 푸념은 흔히 들려옵니다.
이는 단순히 비용의 문제가 아니라, 기업의 디지털 전환 문제와 직결됩니다.
AI는 단순히 특정 업무를 자동화하는 것을 넘어, 업무 프로세스 전반을 재설계하고 의사결정 구조를 민첩하게 바꾸는 ‘공동 발명’을 요구합니다.
한국의 많은 기업들은 여전히 레거시 시스템과 복잡한 결재 라인에 묶여 있으며, 현장 직원의 아이디어가 비효율적인 관행을 개선하는 데까지 도달하기 어려운 구조적 한계를 가지고 있습니다.
지금 당장 한국 기업들이 활용하거나 대응할 수 있는 실질적 전략은 다음과 같습니다:
- 숨겨진 병목 현상에 대한 철저한 감사: AI 도입 전, 혹은 도입과 동시에 현재의 핵심 비즈니스 프로세스를 면밀히 분석하여, 비효율적인 ‘열 번째 단계’가 무엇인지 파악해야 합니다. 이는 단순히 IT 부서의 일이 아니라, 현업 부서의 깊은 참여가 필수적입니다.
- AI 투자와 레거시 시스템 폐기 연동: 새로운 AI 솔루션 도입 예산을 기존의 낡은 시스템이나 불필요한 프로세스 폐기 예산과 연동하는 전략이 필요합니다. 예를 들어, AI 기반의 자동화된 보고 시스템이 구축되면, 기존의 수동 보고 체계와 관련 인력의 재배치 계획이 동시에 수립되어야 합니다.
- 현장 직원의 ‘고통’을 해소하는 AI 도입: AI는 경영진의 비전 달성 도구이기도 하지만, 현장 직원의 비효율적인 업무 부담을 덜어주는 도구여야 합니다. AI 도입 목표를 ‘직원의 불필요한 업무 시간 20% 단축’ 등으로 설정하고, 현장 직원이 직접 개선 아이디어를 제시하고 실행할 수 있는 권한을 부여해야 합니다.
결론
AI는 무한한 가능성을 지닌 강력한 도구이지만, 그 잠재력을 현실로 바꾸기 위해서는 기업의 과감한 자기 성찰과 구조적인 변화가 필수적입니다.
보이지 않는 ‘현상 유지 예산’과의 싸움에서 승리하는 기업만이 AI 시대의 진정한 혁신을 이끌어낼 수 있을 것입니다.
단순히 기술에 투자하는 것을 넘어, 조직의 문화와 프로세스를 AI에 맞춰 ‘공동 발명’할 때 비로소 진정한 디지털 전환이 완성될 것입니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q: ‘현상 유지 예산’이 정확히 무엇인가요?
A: 현상 유지 예산은 기업이 새로운 기술 도입과 별개로, 기존의 낡은 시스템, 비효율적인 프로세스, 오래된 작업 방식 등을 유지하는 데 무의식적으로 지출하는 자원과 노력을 의미합니다.
이는 명시적인 예산 항목으로 잡히지 않아 파악하기 어렵습니다.
Q: 왜 한국 기업들이 현상 유지 예산 문제에 더 취약할 수 있나요?
A: 한국 기업들은 빠르게 신기술을 도입하는 경향이 있지만, 동시에 경직된 조직 문화와 복잡한 결재 라인, 그리고 레거시 시스템에 대한 의존도가 높은 경우가 많습니다.
이로 인해 신기술 도입 후에도 기존 프로세스 변경을 주저하여 AI의 효과를 상쇄하는 현상이 나타날 수 있습니다.
Q: AI 도입 시 현상 유지 예산을 줄이기 위한 실질적인 방법은 무엇인가요?
A: 첫째, 현업 부서와 함께 현재 프로세스의 비효율적인 병목을 철저히 파악해야 합니다.
둘째, AI 투자 예산을 기존 시스템 폐기나 프로세스 재설계 예산과 연동하여 추진해야 합니다.
셋째, 현장 직원이 AI를 통해 직접 업무 비효율을 개선하고 변화를 주도할 수 있도록 권한을 부여하는 것이 중요합니다.
출처: https://www.forbes.com/sites/vibhasratanjee/2026/08/11/every-ai-investment-is-competing-against-a-budget-no-one-has-counted/
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