기업 AI 도입, ‘데모’ 아닌 ‘통합·운영 성과’가 기준 됐다

기업 인공지능 도입이 ‘기대감’ 중심 단계에서 실제 성과를 따지는 국면으로 빠르게 넘어가고 있다. 이제 성패를 가르는 핵심은 모델 자체보다도 기존 시스템에 얼마나 자연스럽게 녹여내고, 자동화와 사람의 역할을 어떻게 균형 있게 설계하느냐에 달렸다는 분석이 나온다.

데이터·AI 서비스 기업 퀀티파이(Quantiphi)는 최근 ‘Phi Moments @ Next’ 행사에서, 기업 현장에서 AI가 실제 업무 성과로 이어지기 위해서는 제품 성능만으로는 부족하다고 설명했다. 이샨 아가르왈(Ishaan Aggarwal) 퀀티파이 고객경험 부문 책임자는 소프트웨어 라이선스가 기능을 제공할 수는 있지만, 그 기능의 잠재력을 끌어내는 것은 결국 엔지니어링 파트너의 몫이라고 말했다. 퀀티파이는 개발 속도를 높이는 ‘가속기’와 문맥 손실을 줄이는 오케스트레이션 계층을 통해 여러 플랫폼에서 AI를 함께 작동시키는 데 강점이 있다고 강조했다.

고객 경험 중심 협업이 AI 통합의 출발점

퀀티파이와 클라우드 컨택센터 기업 파이브9(Five9)의 협업은 기술 판매보다 ‘최종 사용자 경험’에 초점을 맞췄다는 점에서 주목된다. 레이 딘(Ray Dean) 파이브9 클라우드 마켓플레이스 가속화 부문 부사장은 명확한 목표 설정과 팀 간 공감대 형성이 신뢰와 실행력을 높였다고 설명했다.

핵심은 AI를 추가하면서도 고객 경험을 해치지 않는 ‘매끄러운 통합’이다. 기업 입장에서는 새로운 AI 기능이 늘어나는 것보다, 기존 업무 흐름을 깨지 않고 바로 성과로 이어지는지가 더 중요해졌다는 뜻이다.

인도네시아선 ‘디지털 주권’이 AI 확산의 키워드

인도네시아 통신사 인도삿 우레두 허치슨(PT Indosat Ooredoo Hutchison Tbk)과 퀀티파이의 협력은 AI가 국가 차원의 디지털 경쟁력과도 연결될 수 있음을 보여준다. 하르시니 인판타(Harshini Infanta) 퀀티파이 관계자는 첨단 AI 인프라와 현지 이해, 엔지니어링 역량을 결합해 시민이 체감할 수 있는 변화를 만드는 데 초점을 맞췄다고 설명했다.

비샬 굽타(Vishal Gupta) 인도삿 최고 테크코 전환·조달 책임자는 이번 변화가 단순한 기술 교체가 아니라 조직 전반의 재설계였다고 평가했다. 특히 AI 전환은 현장 부서보다 경영진의 방향 설정이 먼저라는 점이 다시 확인됐다.

헬스케어는 ‘수익’보다 환자 성과에 무게

하이마크(Highmark) 산하 하이마크 헬스와의 협업에서는 환자 중심 목표가 전면에 놓였다. 디네시 카발리스와란(Dinesh Kabaleeswaran) 퀀티파이 북미 지역 세일즈 책임자는 단기 수익성보다 환자 영향과 실제 의료 성과를 중심에 둔 접근이 중요했다고 전했다.

닉 애치슨(Nik Acheson) 하이마크 헬스 데이터 전략·아키텍처·엔지니어링 부문 부사장은 데이터 기반 인사이트와 산업 간 경험을 활용해 의료 접근성을 높이고 환자 수요를 선제적으로 파악하려 했다고 설명했다. 이는 의료 AI가 단순 상담 자동화에서 나아가 서비스 품질과 운영 효율을 함께 개선하는 방향으로 확장되고 있음을 시사한다.

산업 현장에선 혁신과 운영 효율의 균형이 핵심

허니웰 인터내셔널($HON)과의 협력 사례에서는 AI 혁신과 운영 안정성의 균형이 중요하게 제시됐다. 퀀티파이는 AI 역량으로 혁신 속도를 높였고, 허니웰은 산업 자동화와 제어 분야의 축적된 경험으로 이를 실제 현장 운영에 맞췄다.

그 결과는 자산 성능 개선과 산업 공정의 안전성 강화 같은 구체적 지표로 나타났다. 앵커 머나크(Ankur Manake) 허니웰 포지 데이터·AI 책임자는 복잡한 산업 환경에서는 이런 ‘북극성 지표’가 AI 성공을 판단하는 기준이 된다고 말했다. AI 도입이 화려한 기능보다 현장 KPI 개선으로 평가받는 흐름이 뚜렷해진 셈이다.

게임업계는 ‘티켓 처리’보다 이용자 복귀에 집중

게임업계 고객지원 플랫폼 헬프시프트(Helpshift)는 이용자 지원 과정의 마찰을 최소화하기 위해 퀀티파이와 손잡았다. 람 카시(Ram Kasi) 퀀티파이 EMEA GCP 사업부 책임자는 빠르게 바뀌는 AI 기술을 생산 환경에 안착시키는 데 컨택센터 전환 경험이 큰 역할을 했다고 설명했다.

에릭 애슈비(Erik Ashby) 헬프시프트 제품 리서치 총괄은 목표가 단순히 문의 티켓을 처리하는 것이 아니라, 이용자를 최대한 빨리 게임으로 복귀시키는 데 있었다고 밝혔다. 이는 AI 에이전트의 성과 측정 기준이 내부 처리량이 아니라 실제 사용자 만족도와 이탈 감소로 이동하고 있음을 보여준다.

복잡한 데이터 이전도 ‘신뢰할 수 있는 파트너십’이 좌우

219년 역사의 출판 기업 존 와일리 앤드 선스(John Wiley & Sons)는 데이터 분산 문제를 해결하기 위해 퀀티파이와 구글 클라우드와 협력했다. 메훌 트리베디(Mehul Trivedi) 와일리 기술 부문 그룹 부사장에 따르면, 3만개 테이블에 걸친 300테라바이트 데이터 이전 작업을 통상 2년이 걸리는 일정에서 6~9개월로 단축했다.

다만 진짜 과제는 단순한 클라우드 이전이 아니었다. 데브프리요 나그(Debopriyo Nag) 퀀티파이 데이터 애널리틱스 부문 책임자는 수십 년간 파편화된 데이터를 AI가 실제로 활용할 수 있는 형태로 맥락화하는 작업이 더 중요했다고 짚었다. 결국 기업 AI의 경쟁력은 모델 도입보다 데이터 정비와 통합 설계에서 갈린다는 의미다.

AI 시장, ‘보여주기’에서 ‘검증된 성과’로 이동

이번 사례들은 기업 AI 시장이 더 이상 인상적인 데모 경쟁에 머물지 않는다는 점을 보여준다. 고객 경험, 디지털 주권, 환자 성과, 산업 안전, 이용자 복귀, 데이터 현대화처럼 각 산업의 핵심 과제를 해결할 때 비로소 AI의 가치가 입증된다는 것이다.

시장 전반적으로 보면 기업들은 이제 AI 자체보다 ‘어떻게 붙이고, 어떻게 운영하고, 어떤 결과를 냈는가’를 묻고 있다. 화려한 기술 시연보다 ‘매끄러운 통합’과 측정 가능한 성과가 AI 도입의 새로운 기준으로 자리 잡는 흐름이다.