파일럿을 넘어 수익 창출로: 생성형 및 에이전틱 AI가 만드는 확실한 ROI

AI는 더 이상 파일럿 단계에 머물러 있지 않습니다. 이제는 측정 가능한 재무적인 성과를 창출하고 있습니다. 기업들이 실험 단계를 넘어 실제 운영 환경으로 전환하면서, 대화의 초점도 ‘무엇이 가능할까?'에서 ‘투자 대비 수익은 얼마인가?’로 바뀌었습니다.

AI는 여전히 그 잠재력이 완전히 밝혀지지 않았을 만큼 막대한 영향력과 생산성 향상 가능성을 지니고 있습니다. 그러나 이러한 가치는 AI를 실제 업무 수행 방식에 내재화하기 전까지는 실현될 수 없습니다. 가장 강력한 투자수익률(ROI)은 고립된 파일럿 프로젝트에서 나오지 않습니다. 신뢰할 수 있는 데이터, 강력한 거버넌스 그리고 적절한 역량을 기반으로 AI를 핵심 운영에 통합할 때 비로소 지속 가능한 성과를 창출할 수 있습니다

최신 연구 결과 역시 이를 뒷받침합니다. 생성형 및 에이전틱 AI에 전략적으로 투자하는 기업들은 대규모 확장을 가속화하는 동시에 실질적인 수익을 창출하고 있는 것으로 나타났습니다.

생성형 및 에이전틱 AI의 ROI는 49%로, 1달러를 투자할 때마다 1.49달러의 수익을 창출했다는 의미입니다. 이는 지난해 조사 결과 대비 약 20% 상승한 수치입니다.

이 통계는 Snowflake의 최신 보고서 ‘생성형 AI 및 에이전트의 ROI’를 인용한 것으로, 본 보고서는 Informa TechTarget 산하 Omdia 연구진이 세계 10개국 2,050명의 비즈니스 및 IT 리더를 대상으로 실시한 글로벌 설문조사 결과에 기반하고 있으며, 기업들이 AI 실험을 대규모의 측정 가능한 수익으로 전환하고 있음을 보여줍니다. Snowflake 역시 고객과의 논의가 점차 실험 단계에서 실제 운영 성공 사례로 이동하는 변화를 직접 목격하고 있습니다. 

지난 한 해 동안 이뤄진 여러 연구들은 생성형 AI와 에이전트의 문제를 다양한 관점에서 다뤘으며, 파일럿 프로젝트의 실패율(성공을 위해서는 일정 수준의 실패는 불가피), 구현상의 장애물, 가치 측정의 어려움 등에 초점을 맞추었습니다. 그러나 이 연구는 다음의 두 가지 핵심 질문에서 출발했습니다. 투자 대비 수익을 얻고 있는가? 그리고 그 수익을 측정한다면 얼마나 되는가? 설문 응답자의 92%는 AI 투자에서 수익을 내고 있다고 답했습니다.

그렇다면 이들은 어떻게 성공을 달성하고 있을까요? 이 보고서에 담긴 데이터는 하나의 실행 전략(playbook)을 제시합니다.이 실행 전략의 시작은 빠르게 진화하는 기술에 적극적으로 뛰어들어 실제 업무에 적용하려는 의지입니다. 그리고 그 중심에는 데이터가 있습니다. 데이터는 AI 구현의 성패를 가르는 핵심 요소입니다.

Snowflake의 철학은 명료합니다. 우리는 데이터를 AI로 이동시키는 것이 아니라, AI를 데이터가 있는 곳으로 가져옵니다. 기업들은 가장 중요한 자산인 데이터를 Snowflake에 맡기고 있으며, ROI 달성의 출발점은 거버넌스가 적용되고 통합된 기반 위에 AI를 직접 얹는 것입니다. AI가 기존 데이터 환경에서, 역할 기반 액세스 제어와 옵저버빌리티가 내장된 상태로 안전하게 실행될 때, 기업은 보다 자신 있게 실험에서 운영 단계로 전환할 수 있습니다.

진화의 흐름: 생성형 AI에서 자율 에이전트로

에이전틱 AI는 많은 사람들이 예상했던 것보다 빠르게 운영 환경에 안착하고 있습니다. 생성형 AI가 결과물을 생성한다면, 에이전틱 AI는 실제로 행동을 취합니다. 기업들은 초기에는 효과를 검증하기 위해 소규모로 시작하지만, 에이전트는 이미 오늘날의 워크플로우에 적극적으로 참여하고 있습니다. 이러한 변화는 생산성과 의사 결정 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 많은 반복적인 업무가 에이전트에 의해 가속화되고 있지만, 검토 및 조정 그리고 에이전틱 솔루션이 대체할 수 없는 전략적 감독이라는 역할을 수행하기 위해 인간의 개입이 필요합니다. 적어도 지금은 그렇습니다.

에이전틱 AI는 비즈니스와의 진정한 대화의 시작을 의미합니다. 기존의 BI 도구가 무슨 일이 일어났는지를 알려줬다면, 견고한 데이터 기반 위에서 작동하는 에이전틱 시스템은 이제 왜 그런 일이 발생했는지 설명하고 다음에 무엇을 해야 할지 제안할 수 있습니다. 수동적인 대시보드에서 능동적이고 지능적인 의사 결정으로의 이러한 전환이 바로 기업의 지속 가능한 가치 실현을 가능케 합니다.

비즈니스 리더들이 반드시 인지해야 할 것은 이러한 변화가 일어나는 속도입니다. 에이전틱 기업이 가져올 충격적인 변화는 2030년에나 닥칠 먼 미 미래의 문제가 아닙니다. 에이전틱 도입이 가속화됨에 따라, 그 영향은 이미 현실이 되고 있습니다. 연구에 따르면, 얼리 어답터의 32%는 이미 에이전틱 솔루션을 운영 환경에 배포했으며, 25%는 향후 1년 내 도입을 계획하고 있습니다.

중요한 점은 이러한 에이전트가 인간의 통제 없이 운영되고 있는 건 아니라는 사실입니다. 이들은 인간의 고도화된 파트너로 배치되어, 다음 영역에 집중하고 있습니다.

• 데이터 기반 의사 결정(57%)

• 고객 경험 개선(54%)

• 혁신 속도 향상(51%)

또한 소프트웨어 개발 분야에서도 에이전트의 활용이 확대되고 있습니다. 현재 전체 코드의 거의 절반(48%)이 AI에 의해 생성되고 있으며, 82%의 조직은 에이전트가 코드 테스트 및 버그 탐지를 개선했다고 응답했습니다. 또한, 80%는 전반적인 코드 품질 향상을 보고했습니다. 이는 에이전트가 실험 단계를 넘어 기업 전반의 실질적 영향으로 얼마나 빠르게 전환되고 있는지를 보여줍니다.

Snowflake는 이러한 변화를 직접적으로 이끌고 있습니다. 로컬 개발 환경을 위한 AI 코딩 에이전트인 Cortex Code의 혁신을 통해, 개발자는 선호하는 데이터 엔지니어링 시스템 내에서 보안이 보장되고 컨텍스트를 이해하는 AI 지원을 받을 수 있습니다. 이를 통해 팀은 데이터가 어디에 있든 구애받지 않고 어디서나 원활하게 작업할 수 있으며, 프로덕션 등급의 워크플로우를 더 빠르고 효율적으로 구축, 관리 및 최적화할 수 있습니다.

보고서에서 가장 주목할 만한 인사이트 중 하나는 경영진이 자신들이 후원하는 에이전틱 이니셔티브의 약 41%가 향후 3년 내에 실패할 것으로 예상하고 있다는 것입니다. 하지만 이들은 중단된 파일럿을 실패가 아닌 반복의 과정으로 인식하고 있습니다. 이러한 실패 허용 범위를 전략에 포함시킴으로써, 앞서 언급한 평균 49%의 ROI를 달성하는 프로덕션 등급의 솔루션에 도달하고 있는 것입니다.

이는 기업에 있어 중요한 전환점입니다. 생성형 AI에서 자율적 실행으로의 전환은 비즈니스 전반의 가치 창출 방식을 재정의하고 있으며, 이를 효과적으로 운영화하는 리더가 다음 경쟁 우위를 결정하게 될 것입니다.

데이터 준비 격차: AI의 현실 점검

낙관론에도 불구하고, 여전히 중요한 병목, 즉 데이터 사일로가 존재합니다. 이와 관련한 설문조사 결과는 다음과 같습니다.

• 비정형 데이터의 20%만이 ‘AI 준비 상태’로 간주됩니다.

• 정형 데이터 중 AI 워크로드에 준비된 비율은 32%에 불과합니다.

• 60%의 조직이 데이터 스토리지 및 컴퓨팅 비용으로 인해 AI 프로젝트가 예산을 초과했다고 응답했습니다.

또한, ‘섀도우 AI’ 현상도 확산되고 있습니다. 응답자의 약 57%가 승인되지 않은 AI 도구를 사용하고 있다고 인정했습니다. 특히 HR과 영업 부문에서 이러한 격차가 가장 뚜렷하게 나타났습니다. 해당 부문에서는 많은 직원들이 IT 부서에서 인지하고 있는 것보다 훨씬 많이 AI를 사용하고 있다고 주장합니다. 이는 보안을 해치지 않으면서도 직원들이 필요로 하는 기능을 제공하는 거버넌스 기반 엔터프라이즈급 AI 플랫폼이 절실하다는 방증입니다.

엔터프라이즈 AI는 모델만으로 접근 제어나 민감 정보 보호를 보장할 수 없습니다. 거버넌스는 데이터 계층에 존재해야 합니다. 그래야만 AI 에이전트가 기존 역할과 권한을 자동으로 상속할 때, 새로운 AI 워크플로우마다 보안을 재설계할 필요가 없습니다. 이러한 아키텍처는 데이터 유출을 방지하고 위험을 줄이며 책임 있는 AI의 확산을 가능하게 합니다.

이 문제를 해결하기 위해 Snowflake는 Semantic View Autopilot을 공개했습니다. 이 기능은 시맨틱 뷰의 생성과 거버넌스를 자동화하고 AI 에이전트가 비즈니스 지표에 대해 공통된 이해를 바탕으로 일관되고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하도록 지원합니다. 통합된 기반을 구축함으로써 조직은 할루시네이션을 크게 줄이고 시맨틱 모델 생성 시간을 수일에서 수분으로 단축할 수 있으며, 이를 통해 가치 실현 시간을 앞당기고 신뢰를 강화할 수 있습니다.

기업이 이러한 문제를 해결하는 것은 단순히 새로운 도구를 도입하는 차원의 문제가 아닙니다. 데이터 준비, 비용 통제 및 거버넌스에 대한 운영 규율이 필요합니다. 이러한 문제를 제대로 다루지 않으면 AI 이니셔티브는 정체되거나 무질서하게 확산될 것입니다. 데이터 준비를 이사회 수준의 우선순위로 다루는 조직만이 실험을 지속 가능한 전사적 성과로 전환할 수 있습니다.

전략의 출발점은 데이터

Snowflake는 ‘데이터 전략 없이는 AI 전략도 없다’고 늘 강조해왔습니다. 가장 높은 수익을 보고한 리더들은 데이터 자산을 통합하는 데 전략적 투자한 기업들입니다. AI 성공이 차세대 기반 모델을 기다리는 데 달려 있지 않기 때문입니다. 모델과 패키지형 AI 솔루션은 결국 모두에게 제공되며, 때로는 예고 없이 등장하기도 합니다. 기업이 통제할 수 있는 것은 자체 데이터 기반입니다. 아무리 뛰어난 모델이라도 연결되고 거버넌스가 적용되며 신뢰할 수 있는 데이터에서 실행되지 않으면 의미가 없습니다. 모델은 범용화되지만, 조직 고유의 엔터프라이즈 데이터는 차별화 요소가 됩니다.

특히 지금과 같은 초기 단계에서는 AI를 채택하는 방식에서도 차별화가 나타납니다. 생성형 AI에서 에이전틱 AI로의 전환은 업무 방식을 재정의할 수 있는 기회이지만, 모델만으로는 충분하지 않습니다. 실질적인 성과를 창출하려면 AI가 신뢰할 수 있고 거버넌스가 적용된 데이터에 기반하고 일상 업무 흐름에 내재화되어야 합니다. 

Snowflake Intelligence와 Cortex Code는 이러한 접근 방식을 구현하여, 고객이 데이터 및 개발 환경 내에서 AI를 직접 활용할 수 있도록 지원합니다. Snowflake Intelligence는 엔터프라이즈 데이터로 향하는 대화형 관문 역할을 하며, 비즈니스 사용자가 정적인 대시보드를 넘어 거버넌스가 적용된 컨텍스트 안에서 자연어로 복잡한 질문을 자연어로 할 수 있도록 지원합니다. Cortex Code는 Snowflake 네이티브 AI 코딩 에이전트로서 엔터프라이즈 데이터를 이해하고, 기존 환경 내에서 AI 기반 애플리케이션을 직접 구축할 수 있도록 돕습니다. 이 두 기능은 조직이 안전하고 신속하게, 그리고 확장 가능한 방식으로 AI를 운영화하도록 지원합니다.

AI가 엔터프라이즈의 운영 중추로 자리 잡는 시대에, 지속 가능한 수익은 단편적인 도구나 모델 접근만으로는 확보될 수 없습니다. 조직은 단일 엔터프라이즈급 기반 위에서 시맨틱 일관성, 거버넌스, 비용 통제 및 에이전트 실행을 통합해야 합니다. 그래야만 실험 단계를 넘어, 운영 환경에서 지속적으로 반복 가능한 가치와 측정 가능한 수익을 창출하는 단계로 전환할 수 있습니다. Semantic View Autopilot에서Cortex Code에 이르기까지 Snowflake의 최신 혁신은 기업이 파일럿 단계에서 수익 창출로 자신 있게 나아갈 수 있도록 지원합니다.

보고서 ‘생성형 AI 및 에이전트의 ROI’의 전문을 다운로드하여 AI가 어디서, 어떻게, 왜 엔터프라이즈를 빠르게 변화시키고 있는지 확인해 보시기 바랍니다.