AI 프로젝트, 85%가 망한다는데…이유는?

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시장조사기관 가트너에 따르면, AI 프로젝트의 85%가 실패했다고 합니다. 이는 일반 IT 프로젝트 실패율의 두 배가 넘는 수치인데요. AI 프로젝트의 성공률이 이렇게 낮은 건 ▲잘못된 문제 정의, ▲저품질 데이터, ▲단순한 최신기술 지향, ▲종합적 인프라 부족, ▲AI 기술 한계 미고려 등이 복합적으로 작용한 결과라고 볼 수 있습니다.

가장 흔한 원인, '잘못된 리더십'

미국 싱크탱크 랜드연구소가 65명의 AI 전문가 인터뷰를 바탕으로 조사한 AI 프로젝트의 가장 흔한 실패 원인은 바로 '리더십'이었습니다. 경영진이 문제 정의에 실패해 실무진이 잘못된 지표나 영역에 집중하는 경우가 많았단 것입니다.
예컨대 비상경영에 돌입한 한 전자상거래 기업의 경영진은 비즈니스 혁신의 해결책으로 AI를 꼽았고, 'AI를 통한 판매량 급증'라는 결과가 나왔다고 선언했습니다. 하지만 해당 모델은 판매량에만 초점을 맞춘 탓에 영업이익, 객단가 등 KPI를 놓쳤습니다. 그러나 이를 깨달은 건 이미 수많은 비용을 투입하며 6개월을 보낸 뒤였다고 합니다.
결국 AI프로젝트도 다른 프로젝트와 마찬가지로, 정확한 문제 정의가 우선이란 것입니다. 랜드연구소는 "AI 프로젝트가 실패하는 가장 흔한 이유는 프로젝트의 의도와 목적에 대한 오해와 의사소통 부족"이라며 "리더는 기술·개발·실무 직원이 프로젝트 목적과 맥락을 명확히 이해하도록 해야 한다"고 설명했습니다.