팟캐스트 소개. 매일 비즈니스 연구자들은 연구를 통해 중요한 질문들에 대한 답을 찾습니다. 하지만 그들의 통찰은 우리에게 어떤 의미가 있을까요? 이 팟캐스트에서는 와튼스쿨 교수진이 연구를 시작하게 된 계기와 그들의 발견이 오늘날 세상에 어떤 울림을 주는지를 이야기합니다. 진행자 Dan Loney와 함께, 연구 인사이트가 어떻게 실생활에 적용할 수 있는 지식으로 이어지는지 알아보세요. 전체 팟캐스트는 여기에서 시청할 수 있습니다.
기업들이 생성형 AI로 전환하는 흐름은 단순한 유행이 아닙니다. 이것은 실제로 측정 가능한 ‘변화’입니다. 와튼스쿨(Wharton School)의 스테파노 푼토니(Stefano Puntoni) 교수는 인터뷰에서 이렇게 강조합니다. “이제 경영진은 단순히 실험 단계에 머물지 않고, 실질적인 가치 창출과 생산성 향상, 그리고 경쟁 압박을 명확히 체감하고 있다”고 말이죠.
이번 인터뷰는 기업 내부에서 비즈니스 인공지능(AI in Business)이 실제로 어떻게 적용되고 있는지를 살펴보는 현황 리포트입니다. 이를 통해 ROI(투자 대비 수익)가 어디에서 발생하고, 기업들이 어떤 도전에 직면해 있는지를 구체적으로 살펴볼 수 있습니다. 메이크봇은 이번 인터뷰를 바탕으로, 생성형 AI가 기업 운영과 의사결정 구조에 미치는 실제 영향을 심층적으로 탐구했습니다.
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이미 시작된 ‘긍정적 ROI’
푼토니 교수의 연구가 돋보이는 이유는 3년에 걸친 일관된 데이터 덕분입니다. 대중의 회의적인 시선에도 불구하고, ROI를 측정한 기업의 4분의 3이 긍정적인 결과를 보고했습니다.
경영진들은 특히 마케팅, 고객 서비스, 일반 사무 업무에서 생성형 AI가 가장 빠른 효과를 보여주고 있다고 말합니다. 반복 업무 속도를 높이고 실행 시간을 크게 단축했기 때문입니다.
주요 데이터:
- 생성형 AI의 ROI를 측정한 기업의 74%가 긍정적인 수익률을 보고함
- 전체 응답 기업 중 72%가 ROI를 측정하고 있으며, 그중 약 75%가 실제 비즈니스 성과 향상을 경험함
- SAP의 별도 조사에서는 79%의 기업이 3년 이내 AI 투자 회수 효과를 기대한다고 응답함
푼토니 교수는 이렇게 말합니다. “지금 분위기는 좋습니다. 이 기술이 실제로 긍정적인 결과를 내고 있다는 게 확실하죠.”
이러한 낙관적인 흐름은 “AI가 과대평가되었다”는 대중의 인식과 대조됩니다. 기업들은 특히 대규모 언어 모델(LLM)을 포함한 인공지능 기술 발전(AI Technological Advancements)이 업무 병목 지점을 효과적으로 해소하고 있음을 실감하고 있습니다.
이 주제는 자연스럽게, 여전히 많은 오해가 따르는 문제 — AI가 일자리에 미치는 영향 — 으로 이어집니다.
AI가 대부분의 일자리를 대체하지는 않는다
AI와 노동에 대한 대중 담론은 종종 “터미네이터”나 “매트릭스” 같은 극단적 시나리오로 흘러갑니다. 하지만 푼토니 교수는 웃으며 이렇게 말합니다. “그건 영화 속 이야기죠. 경영진은 전혀 다르게 보고 있습니다.” 대다수의 기업 리더들은 AI 도입(AI Implementation)이 사람의 일을 대체하기보다는 강화할 것이라고 봅니다. 특히 주니어 직원층이 가장 큰 변화를 겪게 되지만, 동시에 가장 큰 기회를 맞이할 것이라고 분석합니다.
그는 이렇게 설명합니다.
- 초급 직군은 실제 업무를 수행하는 포지션이므로, AI의 영향을 가장 먼저 받는다.
- 부정적 효과와 긍정적 효과 모두 주니어 층에 집중된다.
- 하지만 전체적인 영향은 대중이 생각하는 것만큼 부정적이지 않다.
관련 데이터:
- 맥킨지(McKinsey & Company) 글로벌 설문에 따르면, 지난 1년간 17%의 기업이 AI 도입으로 인력 규모가 3% 이상 감소했다고 답변함. 그러나 30%는 향후 1년 내 인력 감소를 예상하고 있음.
- 실제로 3% 이상 인력 감소를 경험한 기업은 20% 미만이었으며, 대부분은 변화 가능성을 주시 중이라고 답함.
푼토니 교수는 이렇게 덧붙입니다. “AI는 파괴적인(disruptive) 기술이지만, 그렇다고 일자리가 사라지는 건 아닙니다.”
결국 이런 변화는 왜 기업들이 AI에 공격적으로 투자하고 있는가, 그리고 그 동인이 실질적 비즈니스 가치인지, 아니면 경쟁 압박 때문인지를 설명해 줍니다.
‘경쟁 FOMO(뒤처질까 두려움)’는 현실이다
이러한 FOMO(Fear of Missing Out, 경쟁사보다 뒤처질 것에 대한 두려움) 가 기업들의 AI 투자 가속화를 이끌고 있습니다. 경영진들은 솔직하게 말합니다. “솔직히 말해, 다들 뒤처질까 봐 두렵습니다.”
많은 기업들이 인공지능 개발(AI Development) 투자를 가속화하는 이유는 명확합니다. 경쟁사보다 느리게 보이고 싶지 않기 때문입니다.
그러나 푼토니 교수는 경고합니다. “군중 심리에 휩쓸려서는 지속 가능한 가치를 만들 수 없습니다.”
가장 높은 ROI를 달성하는 기업들은 먼저 이렇게 묻습니다.
“AI의 역량이 우리 비즈니스가 ‘특히 잘할 수 있는 영역’과 얼마나 맞물려 있는가?”
관련 수치:
단순히 ‘남들이 하니까’ AI를 도입하는 기업은 피상적인 결과에 그치지만, 전략적으로 접근하는 기업들은 마케팅, 워크플로우, 연구, 고객 경험 등 핵심 비즈니스 영역에 AI를 정밀하게 연계해 지속 가능한 혁신을 만들어가고 있습니다.
결국 이번 연구가 보여주는 메시지는 명확합니다. 비즈니스에서의 AI 활용(AI in Business)은 특정 부서의 이야기가 아니라, 기업 전체를 아우르는 전략적 변화다.
생성형 AI는 특정 분야가 아닌, 전사적 변화를 만들어내고 있다
연구의 한 섹션은 생성형 AI 활용 사례(use case)에 초점을 맞췄습니다. 그 결과, 경영자들은 거의 모든 영역에서 가시적인 성과와 진전을 보고 있다고 말합니다. 마케팅, 콘텐츠 제작, 고객 서비스, 사무 자동화, 연구 워크플로우 등 다양한 분야가 예상보다 빠르게 진화하고 있습니다.
푼토 이 교수는 이를 명확히 싶습니다. “이건 과장된 게 아닙니다. 실제로 일어나고 있어요. 그리고 모든 부문에 큰 영향을 미치게 될 겁니다.”
이러한 폭넓은 도입은 인공지능 기술 발전(AI Technological Advancements) 덕분에 AI가 더욱 유연하고, 멀티모달(multimodal)하며, 여러 운영 계층에 쉽게 통합될 수 있게 된 결과입니다. 하지만 진짜 인사이트는 성공한 곳에서가 아니라, 어려움을 겪는 지점에서 나옵니다. 그리고 놀랍게도, 기업들이 발목 잡히는 원인은 기술 그 자체가 아닙니다.
이 지점에서 연구는 다음 결론으로 이어집니다. 진짜 병목은 ‘인적 자본(human capital)’에 있다.
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가장 큰 도전 과제
푼토니 교수는 분명하게 말합니다. “이건 기술 문제가 아니라, 인적 자본의 문제입니다.”
기업들이 AI 도입(AI Implementation) 과정에서 가장 어려움을 느끼는 부분은 다음이 아닙니다.
- 기술을 구매하는 일
- 모델을 통합하는 일
- 시스템을 학습시키는 일
오히려 진짜 장애물은 다음과 같습니다.
- 직원 역량 강화(Upskilling)
- AI 전문 인재 확보
- 워크플로우 재설계
- 실효성 있는 교육 프로그램 운영
- 조직 문화적 준비도 구축
리더들은 공통적으로 말합니다. “기술은 빠르게 발전하지만, 사람과 프로세스, 조직 습관은 그 속도를 따라가지 못한다.” 이 불균형은 성공적인 비즈니스 인공지능(AI in Business) 도입이 단순한 기술적 과제가 아님을 보여줍니다. 이는 전략적 변화 관리(Strategic Change Management) 없이는 성과를 낼 수 없다는 뜻이기도 합니다. 그리고 바로 이 부분이, 기업의 단기 미래 전략을 결정짓는 핵심이 됩니다.
앞으로 24개월이 승자를 가른다
푼토니 교수는 장기 예측을 피하면서 이렇게 말합니다. “저는 24개월 이후의 미래에 대해서는 예측하지 않습니다.”
그러나 그가 제시한 앞으로 2년간의 방향성은 분명합니다.
- 기업들은 AI 투자 규모를 더욱 확대할 것이다.
- AI는 업무 프로세스 깊숙이 침투할 것이다.
- 인적 자본 문제는 더욱 심화될 것이다.
- 전략적 일관성(Strategic Alignment)이 명확한 선도 기업들은 격차를 더욱 벌릴 것이다.
이 이야기는 먼 미래의 예측이 아닙니다. 오늘날 기업들이 실제로 걷고 있는 길에 대한 이야기입니다. 그리고 이 길은 하나의 핵심 인사이트로 수렴됩니다. 생성형 AI의 성공은 단순히 모델에 투자하는 기업이 아니라, 그 모델을 ‘잘 사용할 수 있는 사람과 구조’에 투자하는 기업에게 돌아간다.
결국 이번 인터뷰가 보여주는 핵심은 명확합니다. 기업의 AI 성공은 이제 이론이 아니라, 현실입니다. 다만 그 성공의 정도는 리더십의 판단과 도입 성숙도에 따라 기업마다 크게 달라지고 있습니다.
결론
푼토니 교수의 인사이트는 모든 기업이 귀 기울여야 할 메시지를 담고 있습니다.
- 생성형 AI의 높은 ROI는 더 이상 가설이 아니라, 현실로 입증되고 있다.
- AI의 영향은 특정 부서가 아닌 전사적이다.
- 대부분의 직원은 대체되는 것이 아니라, 보완된다.
- AI 투자는 기회와 경쟁 심리(FOMO) 모두에 의해 가속화되고 있다.
- 가장 어려운 것은 기술이 아니라 사람이다.
즉, 생성형 AI에 거액을 투자하는 기업들은 단순히 새로운 도구를 도입하는 것이 아닙니다. 그들은 운영 모델을 재설계하고, 직원 역량을 고도화하며, AI를 핵심 경쟁력의 원천으로 바라보고 있습니다.
결국, 인공지능 기술 발전(AI Technological Advancements)은 기업에 ‘힘’을 부여하지만, 그 힘을 비즈니스 가치로 전환하는가를 결정하는 것은 AI 도입(AI Implementation)의 방식입니다.
한국의 AI 혁신을 세계에 알리다: 이탈리아 SIGIR 2025에서 공개된 메이크봇의 HybridRAG 프레임워크. 더 보기!
메이크봇: AI의 가능성을 실제 기업 성과로 전환하다
기업들이 생성형 AI 도입을 가속화하고, 위에서 언급된 인재 역량 과제에 직면하고 있는 지금, 메이크봇은 그 잃어버린 연결고리(missing link)를 제공합니다. 단순한 기술 배포가 아니라, 측정 가능한 비즈니스 성과를 창출하는 AI 솔루션을 제공합니다.
메이크봇은 지난 8년간 다양한 산업의 기업에 AI 솔루션을 제공하며, 실제 비즈니스 문제를 정의하고 조직에 맞는 해법을 제시해 왔습니다. 이를 통해 고객사는 명확한 ROI를 달성했으며, 이 ‘성과 중심 접근 방식’이 메이크봇의 핵심 역량이자 다른 기업들과의 가장 큰 차별점입니다.
메이크봇의 산업별 특화 LLM 에이전트는 주요 기관과 대기업에서 활용되고 있으며, 조직의 워크플로우를 고도화하고 반복 업무를 자동화하며, 팀이 과부하되지 않도록 하면서도 AI 확장(Scaling)을 가능하게 합니다.
뿐만 아니라, 메이크봇은 LLM과 AI 기술을 고객센터 챗봇과 상담채팅 솔루션뿐 아니라 AICC(지능형 컨택센터), LLM 에이전트 및 업무 자동화, 문서 검색 시스템, 사내 지식 관리 등 다양한 분야에 실질적으로 적용해 오고 있습니다다. 이러한 경험은 메이크봇이 단순한 기술 공급자를 넘어, AI 기반 업무 혁신을 실현하는 전략 파트너로 자리매김하게 한 핵심 요인입니다.
고객 서비스를 개선하거나, 지식 운영 체계를 현대화하거나, 내부 생산성을 가속화하고자 한다면, 메이크봇은 AI 전략을 실제 ROI로 전환하는 가장 신뢰할 수 있는 파트너입니다.
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