AI 늘어나는데 통제는 뒷걸음…기업 '거버넌스 리스크' 커진다 작성일 04-05 12 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">딜로이트, 글로벌 AI 투자·예산 3배 증가 전망…비용 관리·책임 구조 과제로</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="V3Gwpe0Hhl"> <p contents-hash="62c2a5b2ef37ff36382433553c9d7898e9869d4be19201b76bde0b3de5e4a5cb" dmcf-pid="f0HrUdpXTh" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=한정호 기자)<span>인공지능(AI) 도입이 기업 전반으로 빠르게 확산되면서, 이를 통제하고 관리할 거버넌스 체계는 상대적으로 뒤처지고 있다는 지적이 나온다. 기술 확산 속도에 비해 의사결정 구조와 책임 체계가 정립되지 않으면서 '통제 공백'이 발생하고, 이는 비용·보안·운영 전반의 리스크로 이어질 수 있다는 분석이다.</span></p> <p contents-hash="c4e7dead56f277eac70a646cfe93e3ad28bb6f7651857dc37a3b6c36d25a6fd5" dmcf-pid="4pXmuJUZlC" dmcf-ptype="general">5일 글로벌 컨설팅업체 딜로이트에 따르면 지난해 연매출 5억 달러(약 7550억원) 이상 기업 515곳을 대상으로 실시한 AI 인프라 설문조사 결과, 기업들의 AI 도입은 실험 단계를 넘어 본격적인 확산 국면에 진입한 것으로 나타났다. 특히 2028년까지 응답자의 70% 이상이 AI 학습·추론 전 과정을 통합한 시스템 'AI 팩토리'와 엣지 기반 AI를 대규모로 운영할 것으로 전망됐다.</p> <p contents-hash="6f0bfdcfec3aac1c28b4d30fda15b82aeb7aa0aae97a415f1680d43119a91938" dmcf-pid="8UZs7iu5SI" dmcf-ptype="general">AI 활용 속도 역시 가파르게 증가하고 있다. 현재 31개 이상의 AI 파일럿 프로젝트를 운영 중인 기업 비중은 약 50% 수준이지만, 2028년에는 70%에 육박할 것으로 예상된다. 실제 운영 단계에 들어간 AI 활용 사례 역시 같은 기간 44%에서 67%로 확대될 전망이다. 이는 기업들이 파일럿과 운영을 동시에 확장하는 구조로 전환되고 있음을 시사한다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e1c3df6dd0b0b16d4e43ffd45f913d9e7474cfcecbd05ff1a7c13d1de0c1787a" dmcf-pid="6u5Ozn71vO" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="글로벌 AI 투자는 늘어나고 있지만 거버넌스 체계 구축은 미흡하다는 조사가 나왔다. (사진=클립아트코리아)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/05/ZDNetKorea/20260405115502091rcqe.jpg" data-org-width="638" dmcf-mid="2Ii9kZcnvS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/05/ZDNetKorea/20260405115502091rcqe.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 글로벌 AI 투자는 늘어나고 있지만 거버넌스 체계 구축은 미흡하다는 조사가 나왔다. (사진=클립아트코리아) </figcaption> </figure> <p contents-hash="7855decd947c62bea89d711d99d62d15bb3b0fd20ef3785547ef4ab30e039501" dmcf-pid="P71IqLztSs" dmcf-ptype="general"><span>문제는 이러한 확산 속도에 비해 기술 복잡성도 함께 급증하고 있다는 점이다. 응답자의 96%는 자사 AI 워크로드를 '중간 이상 복잡도'로 평가했으며 멀티모달·멀티에이전트 기반 고도화가 진행되면서 기술 난이도는 더욱 높아지는 추세다. 그럼에도 97%는 향후 3년 내 AI 확장이 가능하다고 답해 기대와 현실 간 괴리가 동시에 존재하는 것으로 나타났다.</span></p> <p contents-hash="33b3eb140466eb1207fa2e6b16d6513384bafb23de5cdcee8a9ca7ec5908be12" dmcf-pid="QztCBoqFlm" dmcf-ptype="general">AI 사용량 증가를 보여주는 핵심 지표인 토큰 소비량도 급증하고 있다. 현재 기업의 30%는 월 100억 개 이상의 토큰을 사용 중이며 2028년에는 이 비중이 61%까지 확대될 전망이다. 일부 기업은 월 1000억 토큰 이상을 사용하는 대규모 소비 구조로 전환될 것으로 예상된다.</p> <p contents-hash="b7b17113520e6cac2a9987f6935e6147ad88f7b743db9a50b7910540b846d661" dmcf-pid="xqFhbgB3lr" dmcf-ptype="general">다만 토큰 소비 증가가 반드시 효율적 활용을 의미하는 것은 아니다. 딜로이트는 초기 단계에서 토큰 증가가 비효율적인 설계나 관리 부족을 반영할 수 있으며 이는 비용 증가와 직결될 수 있다고 지적했다. AI 확산이 곧바로 경쟁력으로 이어지기보다 비용 리스크로 전환될 가능성도 존재한다는 의미다.</p> <p contents-hash="b05113a47de495bf91c6fdf0e640873cf1180f7285fa322c5b8831879681c4bd" dmcf-pid="yV7W4kfzCw" dmcf-ptype="general">인프라 측면에서도 대규모 투자 흐름이 확인된다. 현재 64% 기업이 AI 팩토리 구축을 시작했으며 2028년에는 88%까지 확대될 전망이다. 엣지 AI 역시 36%에서 72%로 증가할 것으로 조사됐다. 이에 멀티클라우드와 하이브리드 구조가 사실상 표준 아키텍처로 자리잡고 있다.</p> <p contents-hash="4424cb6c4adcd6cbcefd0c9939df64b30eba28dd8ebe84e3d59ebc222926c583" dmcf-pid="WfzY8E4qTD" dmcf-ptype="general">다만 이러한 확장과 관련한 제약 요인도 있다. 응답자의 51%는 경제 불확실성을 주요 리스크로 꼽았으며, 규제(48%), 조직 내부 문제(48%), 인재 부족(40%) 역시 AI 투자 확대를 제한하는 요인으로 지목됐다. 기술 확산과 동시에 구조적 리스크가 누적되고 있는 양상이다.</p> <p contents-hash="b30c9b8a0a833e175710b730533b1977c1fd79702b23e1ae0775929cfb4dd501" dmcf-pid="Y4qG6D8ByE" dmcf-ptype="general">특히 거버넌스 공백 문제는 더욱 두드러진다. 현재 AI 인프라 의사결정의 51%는 최고정보책임자(CIO)·최고기술책임자(CTO) 등 IT 리더가 주도하고 있으며, 거버넌스 조직이 담당하는 비중은 15%에 불과하다. 기능 조직이나 전문 AI 조직 역시 각각 14%, 6% 수준으로 분산돼 있어 전사 차원의 통합 의사결정 체계는 아직 미흡한 상태라는 설명이다.</p> <p contents-hash="09766121447fb21719fdd5a4d53d5ae61acdf503542eb6d0fa4f32a0799db0e6" dmcf-pid="G8BHPw6bTk" dmcf-ptype="general">AI 투자가 급증하는 상황에서 재무·운영 통제 체계도 뒤따르지 못하고 있다. 응답자의 86%는 향후 3년간 AI 인프라 예산이 증가할 것으로 예상했으며 평균적으로 3배 이상 확대될 것으로 전망됐다. 하지만 비용 관리, 가치 측정, 책임 분배 등 재무 거버넌스는 여전히 초기 단계에 머물러 있는 것으로 분석됐다.</p> <p contents-hash="738cef3b250fbf7be878fec5fc53797d53eaca5006116ac9b6356c7061275dd3" dmcf-pid="H6bXQrPKCc" dmcf-ptype="general">인재 측면에서도 구조적 격차가 확인된다. IT 조직이 AI 확장을 위한 기술·재무 역량을 갖췄다고 응답한 비율은 81%였지만, 사업 및 제품 조직은 65%에 그쳤다. AI 확산이 조직 전반으로 이어지기 위해서는 기술뿐 아니라 운영·변화관리 역량까지 포함한 통합적 접근이 필요하다는 지적이다.</p> <p contents-hash="659049532aafa2e69ca6c3e6233fc7d210f3f8582dff4c92328c1d9c5022b57e" dmcf-pid="XPKZxmQ9lA" dmcf-ptype="general">AI 확산은 더 이상 기술 문제가 아니라 운영과 통제의 문제로 전환되고 있다. 인프라, 비용, 인력, 의사결정 구조가 복합적으로 얽히면서 이를 관리할 거버넌스 체계 부재는 기업 리스크로 직결되는 상황이다.</p> <p contents-hash="f68430298521ff619876e678248848ee52e4109b8c3b55f905e6654c7c3ae456" dmcf-pid="ZQ95Msx2hj" dmcf-ptype="general">딜로이트는 "AI를 단순히 빠르게 확장하는 것을 넘어 재무적 규율과 운영 회복력, 명확한 책임 구조를 기반으로 확장하는 것이 중요하다"며 "향후 3년은 AI가 경쟁 우위가 될지, 구조적 비용 부담이 될지를 결정짓는 분기점이 될 것"이라고 강조했다.</p> <p contents-hash="402fe031ec2ab9514cfec05f1558c374d39e429ab5b065b88de4e42338bb9c61" dmcf-pid="5x21ROMVWN" dmcf-ptype="general">한정호 기자(jhh@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 두 번 유찰된 930억 규모 한국은행 IT운영 사업…LG CNS 수주 유력 04-05 다음 신유빈, 한국 여자탁구 최초 '월드컵 4강' 진출 04-05 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
