2026년 AI 투자 전 반드시 물어야 할 세 가지 질문
Matt Nolan
창립자
2025년 12월 30일 업데이트
아무도 공개적으로 말하고 싶어하지 않는 사실이 있습니다: 대부분의 AI 프로젝트가 실패하고 있다는 것입니다.
기술 자체가 작동하지 않아서가 아닙니다. 제대로 적용되면 실제 결과를 얻을 수 있습니다. 연구에 따르면 10-40%의 생산성 향상이 나타납니다. 문제는 AI 자체가 아닙니다. 문제는 기업들이 문제를 정의하기도 전에 솔루션을 구매하고 있다는 점입니다.
수치가 이를 증명합니다: 42%의 기업이 올해 대부분의 AI 이니셔티브를 포기했으며, 이는 작년의 17%에서 증가한 수치입니다. 95%의 기업 파일럿 프로젝트가 측정 가능한 수익을 창출하지 못하고 있습니다. 수십억 달러가 잘못된 질문을 좇아 낭비되고 있습니다.
이는 기술의 실패가 아닙니다. 사고의 실패이며, 돈으로 해결할 수 있는 문제가 아닙니다.
기회
AI가 제대로 작동할 때는 그 존재를 거의 느끼지 못합니다. 팀에서 지루하고 반복적인 업무를 덜어내고, 최고의 인재들이 오직 그들만이 할 수 있는 일에 집중할 수 있는 여유를 제공합니다. 목표는 처음부터 자동화 자체가 아니었습니다. 목표는 레버리지입니다.
하지만 최신 트렌드를 좇거나 가장 인상적인 데모를 구매한다고 해서 그 목표에 도달할 수 있는 것은 아닙니다. 첫 번째 투자를 하기 전에 더 나은 질문을 던져야만 도달할 수 있습니다.
다음은 중요한 세 가지 질문입니다.
1. 이것은 모델 문제인가, 데이터 문제인가?
모든 사람이 모델에 대해 이야기하고 싶어합니다. 하지만 데이터에 대해서는 거의 아무도 이야기하려 하지 않는데, 이는 이상한 일입니다. 왜냐하면 대부분의 프로젝트가 실패하는 곳이 바로 데이터이기 때문입니다.
모델은 투입하는 데이터만큼만 좋을 수 있습니다. 데이터가 지저분하거나, 분산되어 있거나, 불완전하다면 어떤 알고리즘도 도움이 되지 않습니다. 세상에서 가장 정교한 AI라도 더 빠르게 확신에 찬 잘못된 답변만 제공할 뿐입니다.
AI 솔루션을 평가하기 전에 물어보세요: 실제로 필요한 데이터를 보유하고 있는가? 이 시스템에 무엇을 공급할 것이며 그것이 어디에 있는지 정확히 설명할 수 있는가?
이 질문에 답하는 데 몇 분 이상 걸린다면, 멈추세요. 아직 AI 문제가 있는 것이 아닙니다. 데이터 문제가 있는 것이고, 먼저 해결해야 할 것은 바로 그것입니다.
2. 가장 강력한 도구가 필요한가, 올바른 도구가 필요한가?
이 업계에는 복잡성에 대한 편향이 있습니다. 더 큰 모델, 더 많은 매개변수, 모든 것이 최첨단이어야 한다는 편향 말입니다. 프레젠테이션에서는 인상적으로 들립니다. 하지만 대부분의 경우 정확히 틀렸습니다.
가트너는 예측하기를 2027년까지 기업들이 범용 대형 언어 모델보다 소형 작업별 모델을 3배 더 많이 사용할 것이라고 합니다. 이유는 간단합니다: 더 빠르고, 더 저렴하며, 특정 문제에 대해서는 종종 더 정확하기 때문입니다.
물어야 할 질문은 “가장 고급 옵션이 무엇인가?”가 아니라 “실제로 이 문제를 해결하는 가장 간단한 것이 무엇인가?”입니다. 단순함은 무엇을 제외할 수 있는지 알 정도로 문제를 깊이 이해하는 것을 요구합니다. 이는 어렵습니다. 하지만 바로 거기에 가치가 있습니다.
벤더나 팀에게 물어보세요: 더 간단한 것 대신 이 접근법을 선택하는 이유가 무엇인가? 답이 “최첨단이기 때문”이라면, 자리를 뜨세요. 그것은 이유가 아니라 마케팅입니다.
충분한 벤더 데모를 본 저는 패턴을 압니다: 인상적인 기능들, 파일럿 이후에 무엇이 일어날지에 대한 모호한 답변들.
3. 이것이 실제로 지원하는 결정은 무엇인가?
이것이 유용한 AI와 비싼 연극을 구분하는 질문입니다.
기능에 흥미를 느끼기는 쉽습니다. 대시보드, 챗봇, 예측 등. 하지만 기능은 결과가 아닙니다. 중요한 유일한 질문은: 이것이 존재하게 되면 누군가가 무엇을 다르게 할 것인가?입니다.
이에 명확히 답할 수 없다면, 구축할 준비가 되지 않은 것입니다.
이렇게 해보세요: “이것이 구현되면, 우리는 이전에 할 수 없었던 ______을 할 수 있게 될 것이다”라는 문장을 완성해보세요. 구체적인 용어로 완성할 수 없다면, 기술은 기다릴 수 있습니다. 하지만 명확성은 기다릴 수 없습니다.
다음 단계
2026년은 판가름이 나는 해가 될 것입니다.
AI를 체크박스로 취급한 기업들은 조용히 프로젝트를 폐기할 것입니다. 도구가 아닌 문제에서 시작한 기업들이 앞서 나갈 것입니다. 이는 누가 가장 많이 투자했거나 가장 빨리 움직였는가의 문제가 아닙니다. 누가 명확히 생각했는지, 무언가를 해야 한다는 압박에 저항하고 그 무언가가 할 가치가 있는지 물어본 사람이 누구인지의 문제입니다.
최고의 기술은 업무에 스며들어 사라집니다. 그 존재를 느끼지 못하게 됩니다. 그저 모든 것을 조금씩 더 나아지게 만들 뿐입니다.
바로 그것이 우리가 Gravitas Grove에서 구축하고자 하는 것입니다. AI를 위한 AI가 아니라, 사람들을 더 유능하게 만들어 그 자리를 당당히 차지하는 도구입니다.
이러한 질문들을 검토하면서 제2의 의견이 필요하시다면, 기꺼이 도와드리겠습니다.