AI 프로젝트의 80%는 실패, '렛서'가 제시하는 구축·운영의 비책은?
랜드연구소 "일반 IT 프로젝트의 2배 실패율"...운영 전문 기업 부상

안녕하세요. 디지털에이전시 이앤아이입니다.

"AI 도입했는데 왜 이렇게 어려워요?" 요즘 많은 기업들이 겪고 있는 고민이에요. 생성형 AI가 화제가 되면서 너도나도 AI를 도입했지만, 막상 운영해보니 예상과 다른 현실에 부딪히고 있거든요.

실제로 미국 랜드연구소는 충격적인 조사 결과를 발표했어요. AI 프로젝트의 80% 이상이 실패하며, 이는 일반 IT 프로젝트 실패율의 2배에 달한다는 거예요.

왜 이렇게 많이 실패할까?
랜드연구소가 65명의 데이터 과학자와 엔지니어를 인터뷰한 결과, 실패 원인은 생각보다 단순했어요.

첫째, 소통의 문제예요. 경영진은 AI가 만능이라고 생각하고, 개발팀은 학술적 관점으로 접근하다 보니 서로 다른 언어로 대화하는 격이 된 거죠.
"AI로 매출을 2배 늘려달라"는 요청과 "딥러닝 모델의 정확도를 95%로 올리겠다"는 답변이 엇갈리는 상황이에요.

둘째, 데이터 품질 문제예요. AI의 80%는 사실 데이터 엔지니어링의 지저분한 작업이라고 하는데, 많은 기업이 이 부분을 간과하고 있어요.

셋째, '반짝이는 물건 증후군'이에요. 최신 기술에만 매혹되어서 실제 문제 해결보다는 기술 도입 자체에만 집중하는 경우가 많다는 거예요.

딜로이트 조사: ROI는 좋지만 시간이 오래 걸려
딜로이트 AI 인스티튜트의 '생성형 AI 현황' 보고서도 비슷한 결과를 보여줘요. 74%의 기업이 AI 투자수익률이 기대치를 충족한다고 답했지만, 51.8%는 ROI 달성에 12개월 이상 걸린다고 했어요.

더 심각한 건 실험에서 실제 도입으로 넘어가는 비율이 30% 정도에 불과하다는 점이에요. 많은 기업이 PoC(개념증명) 단계에서 멈춰버리는 거죠.



'렛서'가 제시하는 해결책
이런 문제를 해결하려는 국내 스타트업이 주목받고 있어요. 바로 '렛서(Letsur)'예요.

렛서는 AI 구축부터 운영, 교육까지 전 과정을 통합 지원하는 기업이에요. 특히 AI 운영관리 플랫폼 '스테이엑스(Staix)'를 통해 기업들이 AI를 도입한 후 겪는 운영 난항을 해결하고 있어요.

심규현 렛서 대표는 "기업이 AI를 도입했을 때 가장 어려워하는 부분은 지속적인 운영과 성능 유지"라며 "렛서는 구축부터 운영, 교육까지 모든 단계를 책임지는 통합 솔루션을 제공한다"고 설명했어요.

스테이엑스의 '복잡성 내재화' 철학
스테이엑스의 핵심 철학은 **'복잡성의 내재화'**예요. 기업은 비즈니스 가치 창출에만 집중하고, AI의 기술적 복잡함은 렛서가 대신 처리한다는 개념이죠.

구체적으로는 이런 기능들을 제공해요:

- 오토스케일링: 사용 규모에 따라 자동으로 확장
- 로드밸런싱: 서버 부하 분산 처리
- 가드레일 기능: 기업 정책이나 개인정보보호 규제 준수
- 실험 환경: 새로운 AI 기술을 안전하게 시범 도입
- 세일즈포스처럼 지속적 업데이트가 핵심

렛서가 벤치마킹하는 모델은 세일즈포스예요.
세일즈포스가 30년 가까이 CRM 업계를 선도할 수 있었던 이유는 연 3회 이상의 대규모 업데이트를 통해 서비스를 최신화하고, 시장 흐름에 따라 기능을 확장해왔기 때문이에요.

AI도 마찬가지예요. 한 번 구축하고 끝이 아니라 지속적으로 데이터를 업데이트하고, 모델을 개선하며, 변화하는 비즈니스 환경에 맞춰 진화시켜야 해요.

렛서의 성장세
렛서는 이런 접근 방식으로 가파른 성장을 보이고 있어요. 지난해 매출이 전년 대비 200% 이상 성장했고, 누적 150개 고객을 확보했어요.
특히 70% 이상의 높은 고객 유지율을 달성해서 올해 1분기에 이미 작년 연간 매출을 상회하는 계약을 체결했다고 해요.

이런 성과를 인정받아 최근 스톤브릿지벤처스와 KB인베스트먼트로부터 프리시리즈A 투자를 유치했어요.

AI 운영 전문 기업들의 부상
렛서와 같은 AI 관리 전문 기업의 등장은 전 세계적인 트렌드예요.
일본의 아베자(ABEJA), 미국의 도미노 데이터 랩(Domino Data Lab), 웨이츠 앤 바이아시스(Weights & Biases) 같은 기업들이 MLOps(기계학습 운영) 플랫폼을 바탕으로 AI 구축과 유지관리를 통합 제공하고 있어요.

AI 도입, 이제 어떻게 접근해야 할까?
전문가들은 AI 프로젝트 성공을 위해 몇 가지 조언을 제시해요:

첫째, 기술이 아닌 문제에 집중하세요. 최신 AI 기술을 쫓기보다는 해결해야 할 비즈니스 문제를 명확히 정의하는 게 중요해요.

둘째, 최소 1년 이상의 장기적 관점을 가지세요. AI 프로젝트는 단기간에 성과를 내기 어려워요. 인내심을 갖고 지속적으로 투자해야 해요.

셋째, 운영을 처음부터 고려하세요. 구축만 생각하지 말고 운영과 유지보수까지 포함한 전체 라이프사이클을 계획해야 해요.

넷째, 전문 파트너와 협력하세요. 모든 걸 내부에서 해결하려 하지 말고 전문 기업의 도움을 받는 것도 좋은 방법이에요.

AI의 지속가능성이 미래를 결정한다
결국 AI 시대에서 살아남는 기업과 그렇지 못한 기업의 차이는 AI를 얼마나 지속가능하게 운영하느냐에 달려 있어요.

단순히 AI를 도입하는 것만으로는 충분하지 않아요. 그 AI가 계속해서 비즈니스 가치를 창출할 수 있도록 관리하고 발전시키는 능력이 진짜 경쟁력이 되는 거죠.

렛서 같은 전문 기업의 부상은 AI가 이제 '도입'의 시대에서 '운영'의 시대로 넘어가고 있다는 신호일 수도 있어요. AI 도입을 고민 중인 기업들이라면 구축만큼이나 운영에 대한 준비도 철저히 해야 할 것 같아요.

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