새해를 맞아 많은 기업들이 올해 새로운 AI 프로젝트를 계획하고 있을 텐데요. AI를 비즈니스에 성공적으로 도입하려면 무엇보다 철저한 검증이 필요합니다. 그래서 본격적인 프로젝트에 앞서 PoC를 진행하는데요. PoC(Proof of Concept, 개념 증명)란 새롭게 도입하려는 기술이나 시스템이 실현 가능한지, 원하는 목표를 달성할 수 있는지 확인하는 소규모 실험 과정입니다.

PoC를 건너뛴다면 예상치 못한 기술적 한계에 부딪히거나, 막대한 비용을 투입하고도 성과를 얻지 못할 수 있습니다. 따라서 PoC는 이러한 위험을 사전에 걸러내는 일종의 안전장치 역할을 합니다. 하지만 AI PoC의 88%가 실제 운영 단계로 이어지지 못한다는 사실, 알고 계셨나요? 수많은 AI 프로젝트가 PoC를 통해 기술성을 입증했지만 정작 현업에 적용되지 못하고 사라지고 있는 것입니다.

이와 관련해 AWS의 Swami Sivasubramanian 에이전틱 AI 담당 부사장은 “대부분의 PoC는 실제 운영 환경에 적용할 수 있도록 설계되지 않았다”라며 PoC를 계획하고 구축하는 방식에 그 원인이 있다고 지적하기도 했는데요. 오늘 베스픽에서는 AI PoC가 실패하는 진짜 이유가 무엇인지, 사례를 통해 살펴보겠습니다.

스위스의 한 대형 은행은 대출 심사 과정을 자동화하기 위해 AI 프로젝트를 추진했습니다. 고객이 제출한 각종 서류에서 필요한 정보를 AI가 자동으로 추출하고 검증하는 것인데요. 이러한 시스템을 통해 신규 대출 심사와 승인에 걸리는 시간을 대폭 줄이는 것이 주요 목표였습니다.

PoC는 성공적으로 마무리되었습니다. 기술적으로 충분히 구현 가능하다는 점이 입증되었고, 실제 업무에 도입하는 단계까지 접어들었는데요. 하지만 결국 이 프로젝트는 도입 직전에 무산되고 말았습니다. 가장 큰 원인은 규제 검토가 너무 늦었기 때문이었습니다. 금융권은 데이터 보안과 개인정보 보호 등에 대해 엄격한 규제가 적용되는 산업인데요. 특히 최근에는 AI 활용에 대한 규제도 강화되고 있죠.

그런데 이 프로젝트에서는 규제 및 리스크 관리 부서가 후반부에 참여하게 되었고, 뒤늦게 고객 데이터 보호와 AI 판단 근거의 투명성에 대한 문제를 제기한 것입니다. 결국 PoC를 통해 기술적 타당성을 보여주었음에도 불구하고, 실제 비즈니스에 중대한 영향을 미치는 규제 요건을 충족하지 못해 프로젝트가 중단되었습니다.

미국의 한 제조 공장은 설비 고장을 미리 예측하는 AI 시스템을 도입하고자 했습니다. 장비가 고장 나기 전에 이상 징후를 감지해 정비하면 갑작스러운 생산 중단을 막을 수 있기 때문이죠. 프로젝트의 PoC 결과는 기대 이상이었습니다. 고장 예측 정확도는 92%에 달했고, 약 45만 달러 규모의 손해 방지 효과도 확인되었습니다.

하지만 문제는 여기서부터 시작되었습니다. 이 시스템을 27개 생산 라인 전체로 확대하려던 계획은 8개월 이상 지연되었는데요. 원인은 PoC 환경과 실제 공장 현장의 차이에 있었습니다. PoC는 잘 정리된 데이터와 안정적인 인프라 환경을 기반으로 진행되었는데요. 반면 실제 공장에는 15년에서 30년 된 낡은 설비들이 있었고 각 설비마다 데이터 형식도 네트워크 환경도 제각각이었습니다.

또 다른 자동차 부품 공장 역시 비슷한 난항을 겪었는데요. 역시나 PoC에서 주목할 만한 결과를 얻었지만 전체 시설로 확대하지는 못했습니다. PoC를 진행한 시스템이 특정 장비에만 맞춰져 있어 다른 시설에서는 사용할 수 없었기 때문입니다. 이러한 사례들은 실제 운영과는 다른 환경에서 진행된 PoC는 아무리 성공적이더라도 결국 무용지물이 될 수 있음을 보여줍니다.

한 디지털 마케팅 대행사는 콘텐츠 제작 속도를 높이기 위해 생성형 AI 도입을 검토했습니다. 텍스트부터 이미지, 영상까지 다양한 형식의 콘텐츠를 AI로 신속하게 만들어내면 시간이 단축되고 비용은 줄어들 것이라고 기대한 것이죠. PoC를 진행한 결과 실제로 AI가 빠르게 콘텐츠를 생성했고, 속도와 비용 면에서 그 효과가 확인되었습니다.

AI 도입으로 생산성 면에서 큰 이점을 가져올 것이라고 생각했지만 실제로 AI를 도입하고 운영해 보니 예상치 못한 일이 벌어졌습니다. AI가 콘텐츠를 빠르게 만들어냈지만 결과물의 품질이 고객사 기준에 미치지 못하는 경우가 많았던 것입니다. 결국 직원들이 다시 검토하고 수정하는 단계가 추가되면서 처음 AI를 도입하려는 취지와는 정반대의 상황이 되었습니다.

창의성 측면에서도 문제가 나타났습니다. AI가 만드는 콘텐츠는 비슷비슷한 패턴이 반복되었고 이를 직원들이 수정하는 데 많은 시간을 쓰게 되었습니다. 자연히 새로운 아이디어를 고민할 여유가 사라졌고 업무 만족도는 떨어졌죠. 고객들 또한 결과물의 창의성이 사라졌다는 반응을 보였습니다. PoC를 진행했음에도 불구하고 정작 비즈니스 측면에서 중요한 품질과 창의성을 고려하지 못해 발생한 일이었습니다.

위 사례들의 공통점은 무엇일까요? 바로 AI PoC를 기술적 관점에서만 실행했다는 점입니다. 기술이 작동하는지에만 집중했을 뿐 산업 규제 거버넌스, 운영 현장과 데이터, 사용자와 비즈니스 지표 등을 고려하지 않은 것이죠. 그 결과 AI PoC는 성공했지만, 실제 업무 적용을 위한 AI 프로젝트는 결과적으로 실패하고 말았습니다.

한 연구에 따르면 AI 프로젝트의 실패율은 기존 IT 프로젝트의 실패율보다 약 2배 이상 높은데요. 그 이유는 근본적으로 AI 도입을 잘못된 방식으로 접근하기 때문입니다. 따라서 AI 프로젝트는 처음부터 비즈니스 관점에서 출발해야 합니다. AI 프로젝트는 단순히 최신 기술을 도입하여 시스템을 구축하는 것이 아니라, 명확한 비즈니스 가치를 얻기 위해 설계해야 한다는 사실을 기억해야 합니다.

그렇다면 성공적인 AI 프로젝트를 위한 AI PoC가 기술 검증에 그치지 않고 실제 비즈니스 성과로 이어지려면 어떻게 해야 할까요? 명확한 로드맵을 기반으로 기술적 측면은 물론 전략적, 운영적 측면까지 고려해야 하는데요. 실제 운영 단계까지 제대로 이어지는 AI PoC를 위한 체크리스트를 소개합니다.

비즈니스 목표와 ROI
AI 프로젝트를 위한 PoC의 성공은 기술적 지표 뿐만 아니라 비즈니스 지표를 반드시 포함해야 합니다. 시작 단계부터 비즈니스 관점에서의 목표를 명확히 정의하고, 내외부 이해관계자와 충분히 공유해야 PoC 이후 실제 도입까지 추진력을 유지할 수 있습니다.

▢ 해결하려는 비즈니스 과제와 기대 효과를 명확히 정의했는가?
▢ 단순 기술 검증 지표를 넘어 비즈니스 성과를 측정할 수 있는 지표를 설정했는가?
▢ 경영진과 유관 부서가 PoC의 목표와 향후 로드맵에 대해 충분히 이해하고 있는가?

데이터와 기술의 검증
AI의 성능은 데이터 품질에 달려 있는데요. 따라서 PoC가 아닌 실제 운영 환경의 데이터 역시 AI 활용에 적합한 형태로 사전에 준비해야 합니다. 실제 운영 단계에서 발생할 수 있는 기술적 리스크와 비용 문제 또한 PoC 단계에서 미리 검토하는 것이 필요합니다.

▢ AI 프로젝트에 활용할 데이터가 활용 사례(Use Case)에 적합하게 준비되어 활용 가능한가?
▢ 환각, 보안, 개인정보 등의 이슈 및 규제에 대한 구체적인 대응 방안과 구축 및 운영 가이드라인을 수립했는가?
▢ 실제 운영 시 발생할 토큰, API 사용료 및 인프라 비용의 적정선에 대해 사전에 검토했는가?

사용자 경험과 업무 프로세스 혁신
아무리 기술적으로 완성도가 높아도 현장에서 쓰이지 않으면 PoC는 실패라고 할 수 있겠죠. 따라서 PoC 단계부터 실제 사용자의 업무 맥락을 고려하고, AI가 기존의 워크플로우에 자연스럽게 녹아들 수 있도록 설계하는 것이 중요합니다.

▢ 현업 담당자와 함께 실제 업무 시나리오를 구체적으로 설계했는가?
▢ 기존의 업무 워크플로우 안에서 AI를 자연스럽게 활용할 수 있는 구조인가?
▢ 구성원들이 AI 도입으로 인한 업무 변화를 잘 받아들일 수 있도록 준비했는가?

실행 전략과 확장 가능성
PoC 단계에서 모든 것이 완벽하게 구현된 시스템을 만들 필요는 없습니다. PoC는 실험 단계이기 때문에 핵심 기능을 중심으로 빠르게 검증하고 개선점을 찾는 것이 중요합니다. 또한 결과에 따라 유연하게 이후 추진 방향을 조정할 수 있어야 합니다.

▢ 핵심 기능과 가치 검증에 집중한 PoC 계획을 수립하였는가?
▢ 사용자의 피드백을 지속적으로 수집하고 반영하는 체계가 마련되어 있는가?
▢ 기대에 미치지 못할 경우, 프로젝트 중단 또는 방향 전환을 위한 기준이 있는가?

많은 전문가들이 2026년을 기점으로 AI는 실험 단계가 아닌 기업 운영 전반에 깊이 통합될 것이라고 전망하고 있습니다. 글로벌 IT 컨설팅 기업 Capgemini는 올해는 AI가 비즈니스 가치를 입증하는 해가 될 것이라고 내다보기도 했는데요. 이제 AI 프로젝트의 성공 기준은 PoC에 머무르지 않고, 측정 가능한 비즈니스 결과를 만들어내고 있는지로 판단되고 있다는 뜻입니다.

여러분의 회사는 어떤가요? PoC를 넘어 실 업무 적용을 위한 AI 프로젝트 추진으로 나아가고 있으신가요? 기술적인 검증에서 그치지 않고 비즈니스 가치를 검증하고 실체화하고 계신가요? 만약 이 질문에 자신 있게 대답하기 어렵다면 잠시 점검이 필요한 시점입니다.

베스핀글로벌의 HelpNow Journey to AI는 바로 이러한 고민에서 출발했는데요. 기술 구현에 그치지 않고 비즈니스 목표 수립부터 PoC 설계 및 수행, 실 업무 적용 후 운영까지 전 과정을 체계적으로 지원해 드립니다. AI 도입을 고민하고 계시거나 진행 중인 PoC의 방향성을 점검하여 구체적인 비즈니스 성과로 이어지게 하고 싶다면 베스핀글로벌의 AI 전문가들과 함께 현실적인 해답을 찾아보시기 바랍니다.