AI 프로젝트 실패의 주요 원인과 성공 전략

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기업들이 인공지능(AI)을 적극적으로 도입한 지 약 1년이 지났습니다. 이 과정에서 많은 기업들이 AI 기술을 실험하고 다양한 프로젝트를 진행해 왔지만, 상당수의 프로젝트가 실패하고 있는 실정입니다. 랜드 연구소(RAND Corporation)의 최근 보고서에 따르면, AI 프로젝트의 80%가 실패하며, 이는 다른 IT 프로젝트에 비해 두 배 이상 높은 실패율을 보이는 것이라고 합니다.

하지만 여기서 중요한 사실은, 이러한 실패의 주된 원인이 기술적 문제보다는 사람의 문제에 기인한다는 것입니다. 이번 글에서는 AI 프로젝트의 실패 이유를 살펴보고, 이를 해결할 수 있는 구체적인 방법을 알아보겠습니다.

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1. AI 프로젝트 실패의 5가지 주요 원인

랜드 연구소는 AI 전문가 65명을 인터뷰하여 AI 프로젝트 실패의 대표적인 5가지 원인을 도출했습니다. 이 중에서 가장 큰 문제로 꼽힌 것은 이해관계자 간의 목표 불일치입니다. 기업들은 AI가 해결할 문제를 명확히 이해하지 못하거나, 잘못된 기대를 가지고 프로젝트를 진행하는 경우가 많습니다. 이는 국내 AI 스타트업들도 자주 경험하는 문제입니다.

  • 이해관계자 간의 목표 불일치: 많은 기업들은 AI가 무엇을 할 수 있는지에 대한 잘못된 인식을 가지고 프로젝트를 시작합니다. SF 영화나 미디어에서 다뤄지는 AI의 만능적 이미지를 실제 프로젝트에 그대로 적용하려는 오류를 범하게 됩니다.
  • 데이터 및 인프라 부족: AI 프로젝트의 성공을 위해서는 양질의 데이터와 이를 처리할 수 있는 인프라가 필수적입니다. 그러나 상당수의 기업은 이러한 자원을 충분히 확보하지 못한 상태에서 프로젝트를 진행하다 보니 실패하게 됩니다.
  • 현실적이지 않은 기대치: AI는 모든 문제를 해결할 수 있는 만능 기술이 아닙니다. 해결하기 힘든 문제에 AI 기술을 적용하려는 시도는 대부분 실패로 끝날 수밖에 없습니다.
  • AI 기술에 대한 오해: 기술적인 부분을 지나치게 복잡하게 생각하거나, 최신 AI 기술을 무작정 도입하려는 시도가 프로젝트 실패로 이어집니다. 이른바 ‘반짝이는 물건 신드롬(shiny object syndrome)’이라고 불리는 이 현상은, 최신 기술에 매몰되어 프로젝트의 본질을 간과하는 것입니다.
  • 부족한 커뮤니케이션: AI 프로젝트는 여러 부서와의 협업이 중요한데, 커뮤니케이션 부족으로 인해 프로젝트의 방향성이 어긋나거나 주요 목표를 놓치는 경우가 많습니다.

2. AI 프로젝트 성공을 위한 전략

AI 프로젝트의 실패율이 높다고 해서 포기할 필요는 없습니다. 오히려 실패를 경험한 기업들로부터 우리는 중요한 교훈을 얻을 수 있습니다. AI 프로젝트를 성공으로 이끌기 위해서는 기술적 역량뿐 아니라, 조직 내 커뮤니케이션과 데이터, 인프라 준비 등이 필수적입니다. 랜드 연구소에서 제시한 성공 전략을 다음과 같이 정리할 수 있습니다.

  • 명확한 목표 설정: 프로젝트를 시작하기 전에, AI가 해결할 문제를 명확하게 정의하고 목표를 설정해야 합니다. 모든 이해관계자가 동일한 목표를 공유해야만 성공적인 결과를 기대할 수 있습니다.
  • 데이터와 인프라 확보: AI 프로젝트의 성공은 양질의 데이터를 얼마나 잘 활용하는가에 달려 있습니다. 따라서 데이터를 확보하고, 이를 처리할 수 있는 인프라를 준비하는 것이 매우 중요합니다.
  • 현실적인 솔루션 도입: AI는 모든 문제를 해결할 수 없기 때문에, 해결할 수 있는 문제와 해결할 수 없는 문제를 구분하는 것이 중요합니다. 지나치게 복잡하거나 실현 가능성이 낮은 문제를 AI로 해결하려는 시도는 실패로 이어질 확률이 높습니다.
  • 프로젝트의 장기적인 안목: AI 프로젝트는 단기적으로 성과를 내기 어려운 경우가 많습니다. 최소 1년 이상 장기적으로 문제를 해결하는 데 집중해야만 성공 가능성을 높일 수 있습니다.

3. 리더십의 중요성

AI 프로젝트가 성공하려면 기술적인 부분만큼이나 리더의 역할이 중요합니다. 랜드 연구소는 기업 리더가 기술이 아닌 문제 해결에 초점을 맞추고, 성급하지 않은 접근 방식을 유지할 것을 권장하고 있습니다. 특히, AI 프로젝트의 경우 초반에 성과가 보이지 않는다고 해서 급하게 방향을 수정하기보다, 긴 안목으로 프로젝트를 이끌어 나가야 합니다.

리더는 팀 내에서 발생할 수 있는 커뮤니케이션 문제를 해결하고, 각 부서 간 협업을 원활하게 만들어야 합니다. 또한, 현실적인 목표를 설정하고, AI 기술에 대한 이해를 바탕으로 신뢰할 수 있는 결정을 내려야 합니다.

결론: AI 프로젝트, 성공의 열쇠는 ‘사람’

AI 프로젝트의 성공 여부는 기술 자체가 아니라, 기술을 다루는 사람들에게 달려 있습니다. 기업 내에서 AI 기술에 대한 명확한 이해와 목표 설정, 그리고 팀 간 원활한 커뮤니케이션이 이루어진다면, AI 프로젝트는 높은 실패율을 극복하고 성공으로 이어질 것입니다. 따라서 AI 도입을 고려 중인 기업들은 기술보다 사람을 먼저 생각하는 접근 방식을 선택해야 할 것입니다.

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