AI 도입, 기술보다 중요한 3가지

2026년, 국내 기업 85%가 생성형 AI를 도입했거나 도입할 예정입니다. 10곳 중 8곳이 올해 AI 예산을 확대한다고 답했습니다.

그런데 숫자를 하나만 더 보겠습니다.

Gartner는 "AI에 적합한 데이터가 준비되지 않은 프로젝트의 60%는 결국 중단될 것"이라고 경고했습니다. McKinsey의 최근 조사에서도, AI를 활용하는 기업은 88%에 달하지만 실제로 측정 가능한 재무 성과를 낸 곳은 39%에 불과했습니다.

도입은 폭발적인데, 성과는 따라오지 않고 있습니다. 왜일까요?

기술이 아니라, 기술이 작동하는 조건

KDI 경제정보센터는 최근 'AI 워싱'을 경고했습니다. 실체 없이 AI를 외치는 기업들이 늘고 있다는 것입니다. 업계에서는 "더 뛰어난 모델이 아니라, AI를 규모 있게 운영할 수 있는 능력이 승패를 가른다"는 목소리도 나옵니다.

저희도 현장에서 매일 같은 것을 확인합니다. 문제는 기술 자체가 아닙니다. 기술이 가치를 만드는 조건이 빠져 있는 것입니다.

그 조건은 세 가지입니다.

1. 업무 프로세스 재설계 — "무엇을 없앨 것인가"가 먼저다

CIO Korea의 2026 IT 전망 조사에 따르면, AI 도입의 성과는 "일부 부서의 특정 과업에 한정"되어 있고, "조직 전체의 업무 흐름을 바꾸는 수준까지는 확장하지 못했다"고 합니다. 기술은 들어왔는데, 일하는 방식은 그대로인 것입니다.

저희가 현장에서 보는 풍경도 다르지 않습니다.

스마트 디바이스 기반 스캔 솔루션을 도입하는 고객사가 있습니다. 최신 기술입니다. 그런데 기존 수기 프로세스를 그대로 두고 디바이스만 바꾸면, 결과는 기존 장비와 다를 게 없습니다. 기술이 가진 가능성의 10%도 쓰지 못하는 것입니다. 현장 직원은 불편해하고, 경영진은 "뭐가 달라졌느냐"고 묻습니다.

기술을 도입하기 전에 물어야 할 질문은 하나입니다. "이 기술로 어떤 작업을 없앨 것인가?" 그 설계가 선행되지 않으면, 어떤 기술이든 기존 비효율 위에 한 겹 더 쌓이는 것에 불과합니다.

2. 데이터 품질 — Garbage In, Garbage Out은 AI 시대에도 변하지 않는다

Gartner의 2025년 조사 결과는 시사하는 바가 큽니다. 248개 조직의 데이터 관리 리더 중 63%가 "AI에 적합한 데이터 관리 체계를 갖추고 있지 않거나, 갖추고 있는지조차 모른다"고 답했습니다. Precisely의 데이터 무결성 보고서에서도 64%의 조직이 데이터 품질을 최대 과제로 꼽았습니다.

이것은 AI만의 문제가 아닙니다.

저희가 다루는 현장 디지털화에서도 똑같습니다. 바코드가 잘못 붙어 있거나, SKU 마스터 데이터가 정비되지 않으면, 아무리 좋은 스캔 솔루션을 넣어도 쓸모가 없습니다. 스캔은 정확하게 읽습니다. 문제는 읽을 대상이 틀려 있는 것입니다.

LLM이든, 스캔이든, 분석이든 — 들어가는 데이터가 틀리면 나오는 결과도 틀립니다. 이 원리는 기술이 아무리 발전해도 변하지 않습니다.

3. 조직 문화 — 현장이 쓰지 않으면 끝이다

가장 간과되는 요소입니다. 2025년 한 조사에서, 지식근로자 1,600명 중 31%가 "조직의 AI 프로젝트를 의도적으로 방해한 적이 있다"고 답했습니다. 일자리 불안, AI에 대한 오해, 변화에 대한 저항. 이유는 다양하지만 결과는 같습니다. 현장이 쓰지 않으면, 기술은 존재하지 않는 것과 같습니다.

저희는 이 패턴을 반복적으로 목격합니다. 경영진이 결정하고, IT가 구축하고, 현장이 거부합니다. 기술 교육을 해도 "왜 바꿔야 하는지"를 납득하지 못하면 소용이 없습니다.

기술 교육보다 변화관리(Change Management)가 먼저입니다. 현장이 "이것이 내 일을 더 편하게 해준다"고 느끼는 순간, 기술은 비로소 작동하기 시작합니다.

기술을 파는 것이 아니라, 조건을 함께 만드는 것

Data Connect는 유통, 물류, 제조 현장의 디지털화를 돕는 회사입니다. AI 모델을 만들지는 않습니다. 하지만 현장의 프로세스를 이해하고, 데이터를 정비하고, 사람이 실제로 쓸 수 있는 형태로 기술을 만드는 일을 합니다.

기술을 도입하는 것은 시작일 뿐입니다. 그 기술이 가치를 만들려면, 프로세스가 재설계되어야 하고, 데이터가 준비되어야 하고, 조직이 받아들여야 합니다.

기술을 파는 것이 아니라, 기술이 작동하는 조건을 함께 만드는 것. 그것이 저희가 스스로를 "디지털 전환 파트너"라고 부르는 이유입니다.