이틀 만에 만든 시연도 실제 운영까지 보안·설계·비용 검토 필요
핵심 요약
- BBD의 Matthew Barnard가 은행·대기업의 AI 도입에서 투자수익률 측정과 핵심 가치 제안의 소유권을 강조했다. 구매·자체 개발·기존 시스템 강화를 비교하고 장기 계약을 피하라고 조언했다.
BBD의 Matthew Barnard 집행이사가 은행과 대기업의 인공지능(AI) 도입 전략으로 기존 시스템 강화와 작은 단위의 성과 중심 계약을 제시했다. BBD가 10월 28일 배포한 자료에 따르면 그는 팟캐스트 Tech Unboxed with BBD에서 AI 기술이 빠르게 바뀌는 만큼 장기 약정보다 달성하려는 성과를 나눠 추진할 것을 조언했다.
기업의 선택지는 기성 소프트웨어나 SaaS를 도입하는 구매, 고유한 요구에 맞춰 설계·통합하는 자체 개발, 기존 플랫폼·패키지·데이터에 연동 기능이나 추상화 계층을 더하는 강화로 나뉜다. 대기업은 활용도가 낮은 라이선스와 일부만 도입한 도구를 보유한 경우가 많아, 기존 자산을 강화하면 전면 재구축 없이 효율을 높이고 새 요구에 대응할 수 있다. Barnard는 “강화에는 실제로 AI도 포함된다. 이를 통해 시스템과 요구사항을 분석하고 기존 시스템 위에 새 시스템을 체계적으로 구축할 수 있다”고 설명했다.
AI가 개발 일부를 가속해도 요구사항 정의, 설계, 보안 검토, 배포, 운영 지원과 비용 문제까지 없애지는 않는다. Barnard는 “이틀 뒤에는 멋진 시연이 나온다. 이제 실제 운영에 적용하자고 한다. 석 달 뒤에는 ‘왜 아직 운영에 적용되지 않았는가?’라고 묻는다”며 “실제 운영과 유사한 환경에서 보안 문제, 설계 문제, 여러 모델의 운영 비용에 대한 답이 충분히 나오지 않았기 때문”이라고 말했다. 기존 통제 정책이 AI의 변화 속도에 맞춰 조정되지 않은 점도 시연과 운영 사이의 간극을 키운다.
기업 전반의 AI 활용 성숙도도 아직 고르지 않다. 대부분의 조직이 현대적인 생성형 AI를 폭넓게 사용한 기간은 불과 몇 년이며, 보안·규정 준수·거버넌스 요건을 반드시 충족해야 하는 은행에서는 이런 격차가 더 뚜렷하다. Barnard는 “일부 뛰어난 사례는 보이지만 조직 전체의 평균을 보면 아직 매우 초기 단계라고 생각한다. AI가 너무 빠르게 바뀌어 성숙도가 자리 잡을 시간이 없다”고 말했다.
투자수익률(ROI) 측정 역시 풀리지 않은 과제로 꼽혔다. 실험과 시범 사업, Copilot 같은 도구의 사내 도입은 이뤄지고 있지만 위험관리 부서와 재무 부서, 이사회가 납득할 사업 가치를 입증하기는 어렵다. Barnard는 “고객사 대부분에서 모두가 여전히 ROI를 묻는다. ‘우리는 이런 일을 하며 배우고 있지만, 지금 실제로 ROI를 얻고 있는가? 그것을 어떻게 측정하는가?’라는 큰 질문들이 아직 답을 얻지 못했다”고 말했다.
차별화는 AI 모델만으로 결정되지 않는다. 모델의 역량이 비슷해져도 기업이 제공하는 데이터와 맥락, 프롬프트, 제약 조건, 업무 흐름에 따라 결과가 달라진다. Barnard는 “조직으로서 여러분은 자신이 가진 핵심 가치 제안과 실제 최종 고객이 그것을 어떤 모습으로 기대하는지를 스스로 책임져야 한다”며 “내게는 그것이 코드 한 조각보다는 지식재산과 프로세스에 대한 이해에 더 가깝다”고 강조했다. AI에 실행을 맡기더라도 고객을 대하는 고유한 방식과 이를 구현하는 업무·시스템에 대한 주도권은 기업이 가져야 한다는 설명이다.
이에 따라 구매 판단도 단순한 라이선스 비교에서 원하는 변화와 성과를 중심으로 옮겨간다. 변화를 작은 단위로 실행하고 영향을 측정하면서 긴 약정은 피하는 접근이다. 대규모 계약을 앞둔 기업에 대한 조언을 묻자 Barnard는 “장기로 계약하지 말라. 상황이 너무 빠르게 바뀌고 있다. 무엇을 하든 달성하려는 일을 아주 작은 단위로 나눠 약정하라. 오늘 계약한 것이 내일이나 다음 달에는 낡은 것이 될 수 있기 때문”이라고 말했다.
