AI 비용 급증을 전략적 성장 기회로 전환하기

Source: VentureBeat

Apptio, IBM 회사가 제공

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AI ROI 도전

AI 지출이 급증하고 있지만, 그 전체적인 영향은 여전히 미지수인 경우가 많습니다. 격차를 해소하려면 AI가 어떻게 관리되고, 측정되며, 비즈니스 결과와 연결되는지에 대한 명확한 답변이 필요합니다.

• ROI 불확실성은 AI에만 국한된 것이 아닙니다

  • Apptio 2026 Technology Investment Management Report에 따르면, **90 %**의 기술 리더가 ROI 불확실성이 전체 기술 투자 결정에 중간 또는 큰 영향을 미친다고 답했으며, 이는 전년 대비 5 포인트 상승한 수치입니다.
  • 기술 리더들은 ROI를 더 많이 의존하고 있지만, 이를 정확히 측정하는 방법을 완전히 알지는 못합니다.
  • AI 경제학은 새로운, 예측 불가능한 비용을 추가해 ROI 계산을 더욱 복잡하게 만듭니다.

• 예산 압박 및 불확실성

  • 리더들은 AI ROI를 평가하기 위한 명확하고 신뢰할 수 있는 프레임워크가 필요합니다.

• 자금 조달 기대치

  • **45 %**의 조직이 AI 기반 효율성에서 절감된 비용을 재투자하여 혁신에 자금을 배정할 계획입니다.
  • 조직의 2/3가 기존 예산 자본을 AI에 재배분하려고 하며, 이는 트레이드‑오프에 대한 명확성을 요구합니다.

• 초기 퍼블릭 클라우드 도입과의 유사점

  • AI 비용과 수익은 예측하기 어렵습니다.
  • 가격은 공급자마다 크게 다르며 빠르게 변합니다.
  • 사용량은 예측 불가능하지만, 경쟁사가 더 민첩해짐에 따라 빠르게 도입해야 한다는 압박이 강합니다.

AI ROI의 새로운 수학

많은 변수들을 고려할 때, 기술 리더들은 AI ROI를 최적화 문제로 바라봐야 합니다. 구현은 불가피하며, 핵심은 재무적 및 조직적 측면에서 가능한 최고의 수익을 어떻게 달성할 것인가입니다.

1. 비즈니스 문제부터 시작하기

• AI 투자 전략을 실질적인 비즈니스 결과와 연결된 정량적 목표에 맞춰 우선순위를 정합니다.
• 스스로에게 물어보세요:
  • 의사결정 속도를 개선하고 있나요?
  • 처리량이나 용량을 늘리고 있나요?
  • 전략적 관련성이 낮지만 잠재력이 높은 “멋진” 엣지 케이스를 쫓고 있나요?

2. 성공이 어떤 모습인지 정의하기

3. 재무 요소를 평가에 포함시키기

• 시간 프레임: 일부 사용 사례는 단기적인 결과는 미미하지만 장기적인 가치를 제공합니다.
• 비용 급증: 빠른 도입은 예상치 못한 높은 추론 비용을 초래할 수 있습니다.
• 의사결정 기준: 타임라인을 매핑하면서 진행, 일시 중지, 중단, 가속 투자에 대한 명확한 기준을 설정하세요.

4. 올바른 KPI 식별하기

• 수익은 비용보다 평가하기 어려울 수 있습니다.
• 고려할 항목:
  • 사용 패턴(아직 측정하지 않은 새로운 패턴)
  • 효율성 향상
  • 재무적 영향(비용 절감, 매출 상승)
  • 다중 AI 공급자의 변동 요금을 고려한 크로스‑툴 가격 비교
  • 툴 감소(예: 데이터‑분석 플랫폼의 좌석 수 감소)

5. 광범위한 전략 및 기회비용과 정렬하기

• AI 가치는 고립된 상태로 평가되지 않으며, 다른 모든 제한된 자본 투자와 경쟁합니다.
• 이는 **전통적인 구매(네트워크 인프라, 엔터프라이즈 소프트웨어)**를 훨씬 넘어서는 통찰을 요구합니다.

TBM으로 AI 투자 지속 가능하게 만들기

**Technology Business Management (TBM)**은 ROI를 비즈니스와 공감할 수 있는 구체적이고 측정 가능한 지표로 전환합니다.

핵심 구성 요소

혜택

• 통합된 재무 및 운영 관점 – 이사회용 프레젠테이션 및 예산 정당화를 가능하게 합니다.
• 신뢰할 수 있는 비용 기반 – 모든 차원에서 AI 지출을 포착합니다.
• 동적인 가시성 – 온프레미스와 클라우드 간 지출 분배를 보여주며, 각각 다른 용량 계획 및 기술 세트가 필요합니다.
• 결과 정렬 – AI 이니셔티브를 비즈니스 결과와 직접 연결합니다.
• 조기 경고 탐지 – 비용 급증을 포착하여 신속한 의사결정을 가능하게 합니다(예: 자금 전환, 축소 또는 확대).
• 확장 가능한 의사결정 – 채택이 확대됨에 따라 효과적인 부분을 확대하고 비효과적인 부분을 재평가하도록 돕습니다.

Bottom Line

AI ROI는 복잡하지만 데이터 기반 TBM 프레임워크를 사용하면 다음을 달성할 수 있습니다:

1. 전체 AI 수명 주기에 걸친 비용과 이점을 정량화합니다.
2. 전략적 비즈니스 결과와 투자를 정렬합니다.
3. 지속 가능하고 영향력 있는 AI 지출을 유지하도록 시기적절하고 정보에 입각한 결정을 내립니다.

전체 AI 지출 관리 대화 전반에 걸친 가시성 및 맥락

가격이 변하고, 도구가 바뀌며, 워크플로우가 전환되더라도 동일한 분석 접근 방식을 적용해 실제로 효과가 있는 부분을 파악하고 ROI를 입증할 수 있습니다. TBM 프레임워크 내에서 AI를 운영화한 리더는 다음을 수행할 수 있습니다:

• 프로젝트와 포트폴리오 수준 모두에서 ROI 평가
• 예상치 못한 비용 급증 탐지
• 여러 AI 도구 비교
• 비즈니스 운영 시스템 전반에 걸친 파급 효과 이해
• 투자 결정에 대한 자신감 있는 방어
• AI 투자 수명 주기 전반에 걸친 총 비용 및 사용량 관리

이론에서 실천으로

조직들은 AI 실험 단계를 넘어섰으며, 이제는 낙관만으로 투자를 지원할 수 없는 시점에 이르렀습니다. 불확실성이 커지고 비용에 민감해진 상황에서 이사회는 보다 전략적인 질문을 던지고, 재무 부서는 신뢰할 수 있는 데이터를 원합니다.

AI를 관리되는 투자로 바라보고 혁신에 대한 도박이 아닌 투자로 여기는 기업 리더가 성공적으로 확장할 수 있습니다. AI에 책임 있게 자금을 투입하려면 리더는 다음에 대한 명확성을 확립해야 합니다:

• 범위
• 결과
• 비용 요인
• 준비도

TBM 기반 접근 방식은 이러한 결정을 내리는 데 필요한 데이터 기반, 가시성 및 책임성을 제공합니다.

자세히 알아보기 Apptio TBM이 AI 시대에 IT 지출 관리를 어떻게 혁신하는지 확인하세요.

Ajay Patel은 IBM 회사인 Apptio의 총괄 매니저입니다.

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