컨설팅 기업 베인앤드컴퍼니(Bain and Company)가 951개 기업을 대상으로 AI 비용 절감 실적을 조사한 결과, 약 40%가 목표치의 10% 미만을 실현한 것으로 나타났다. 조사 대상 기업들이 가장 많이 설정한 목표가 11~20% 절감이었던 것을 감안하면 상당수가 계획에 미치지 못한 셈이다. 반면 21% 이상을 달성한 기업은 14%에 그쳤고, 10% 이상을 넘긴 곳은 43%였다. 그럼에도 불구하고 10개 기업 중 9개는 AI 투자를 늘릴 계획이라고 응답했으며, 특히 AI 에이전트 분야에 대한 투자 증대 의지가 두드러졌다.
절감 목표 미달의 핵심 원인으로는 지나치게 많은 인간 개입이 지목됐다. AI 에이전트를 완전 자율 방식으로 운영하는 기업은 전체의 7%에 불과했다. 비즈니스 케이스 설계 단계에서는 이 수준의 자동화를 가정하고 절감 효과를 산정했지만 실제 현장에서는 그에 미치지 못하는 것이다. 가장 일반적인 운영 방식(38%)은 인간의 승인이 필요한 구조이며, 필요할 때만 인간이 개입하는 방식은 32%였다. 베인은 이 간극이 기대와 실제 성과 사이의 괴리를 만드는 구조적 요인이라고 진단했다.
데이터 접근성 문제도 AI 도입의 가장 큰 장벽으로 꼽혔다. 응답 기업의 41%가 데이터 접근 어려움을 주요 걸림돌로 지적했다. 베인은 데이터 문제를 IT 부서의 기술 과제가 아닌 경영진 차원의 관리 이슈로 접근해야 하며, AI 도입 이전에 관련 프로세스 자체를 재설계하는 것이 선행돼야 한다고 조언했다. AI 투자와 실제 생산성 향상 사이의 간극이 시장에서 점차 부각되는 가운데, 이번 조사 결과는 에이전트 자율화 수준 설정과 데이터 거버넌스가 기업 AI 전략의 성패를 가르는 핵심 변수임을 보여준다.
