AI 파일럿은 왜 반복해 멈추나…앱피안 “기술보다 워크플로우가 관건”

기업들이 생성형 인공지능(AI) 실험에는 속도를 내고 있지만, 실제 사업 성과로 연결하는 데는 잇따라 실패하고 있다. 미국 소프트웨어 기업 앱피안(Appian)은 원인이 AI 자체가 아니라, AI를 ‘결정론적’ 업무 프로세스 안에 제대로 넣지 못한 데 있다고 진단했다.

앱피안의 수석 비즈니스 밸류 엔지니어 그레타 피터맨(Greta Peterman)은 최근 ‘앱피안 월드 2026’ 행사에서 “AI 그 자체만으로는 엔진만 있고 자동차가 없는 것과 같다”며 “AI를 워크플로우 프로세스 안에 넣어야 예측 가능하고 효과적으로 작동한다”고 말했다. 이어 “그렇지 않으면 목표가 분명하지 않은 기회에 그칠 뿐”이라고 설명했다.

그가 강조한 핵심은 ‘개인 생산성’과 ‘기업 혁신’을 혼동해서는 안 된다는 점이다. 직원이 문서 요약이나 초안 작성 속도를 높이는 것만으로는 기업 차원의 구조적 변화가 일어났다고 보기 어렵다는 의미다. 특히 송장 대조나 판매 주문 관리처럼 규제 대응과 감사 추적이 필요한 업무에서는 확률적으로 답을 내놓는 AI보다, 결과가 명확하게 검증되는 체계가 더 중요하다고 봤다.

“데모용 AI와 실전용 AI는 다르다”

피터맨은 기업 현장에서 필요한 AI는 ‘그럴듯한 답변’을 내놓는 시스템이 아니라, 재무 책임자나 규제 당국이 납득할 수 있는 결과를 만드는 시스템이라고 짚었다. 그는 송장 대조 업무를 예로 들며 “이런 프로세스는 확률적으로 처리돼선 안 된다. 반드시 절대적이고 감사 가능한 결과가 필요하다”고 말했다.

이는 최근 기업들이 생성형 AI 도입 과정에서 겪는 가장 큰 한계와도 맞닿아 있다. 시연에서는 인상적인 결과를 보여도, 실제 현업에서는 오류 가능성, 책임 소재, 규제 문제 때문에 적용 범위가 제한되는 경우가 많기 때문이다. 결국 AI를 단독 도구처럼 붙이는 방식으로는 실질적인 AI 비즈니스 가치를 만들기 어렵고, 기존 업무 절차와 통제 체계 안에 녹여야 한다는 얘기다.

ROI 441% 제시… 시간 절감보다 ‘후속 효과’가 중요

피터맨은 앱피안 의뢰로 시장조사업체 IDC가 진행한 조사도 언급했다. 이에 따르면 앱피안 플랫폼을 사용한 기업들은 3년 기준 투자수익률(ROI) 441%, 출시 기간 59% 단축 효과를 거둔 것으로 나타났다.

다만 그는 이런 수치의 본질이 단순한 시간 절감에 있지 않다고 강조했다. 높은 성과를 낸 기업들은 업무 시간이 얼마나 줄었는지만 본 것이 아니라, 프로세스 변화가 이후 단계에서 어떤 재무적 효과를 냈는지까지 추적했다는 설명이다.

실제로 앱피안은 한 글로벌 의료기술 기업과 협업하면서 AI가 보조하는 판매 주문 워크플로우 하나가 수백만달러 규모의 후속 결함을 잡아내고 있다는 점을 계량화했다고 밝혔다. 겉으로는 예외 처리처럼 보이는 작은 프로세스가 전체 후속 영향의 80%를 좌우할 수 있다는 의미다.

피터맨은 “예외적인 프로세스로 보이는 20%가 후속 단계에서는 80%의 영향을 낼 수 있다”며 “그저 ‘멋진 일’을 하는 데 집중하면 고객과의 마찰이나 경쟁사 대비 열위를 만드는 실제 문제를 해결하지 못한다”고 말했다.

AI 성패, 독립형 도구보다 ‘내재화’에 달려

이번 발언은 기업들의 AI 전략이 ‘도입 여부’에서 ‘어떻게 내재화할 것인가’로 옮겨가고 있음을 보여준다. 생성형 AI가 빠르게 보급되면서 파일럿 프로젝트는 많아졌지만, 이사회나 경영진이 납득할 만한 수준의 성과를 입증한 사례는 여전히 제한적이다.

결국 측정 가능한 AI 비즈니스 가치는 화려한 데모보다 통제 가능한 워크플로우, 감사 가능성, 규제 대응, 그리고 후속 비용 절감 효과를 얼마나 입증하느냐에 달려 있다는 해석이 나온다. 기업 AI 경쟁도 이제는 실험의 양보다 ‘실제 프로세스 혁신’의 깊이가 가르는 단계로 들어서고 있다.