AI 프로젝트 90%가 실패하는 이유, 미스트랄이 찾은 답

90%의 AI 프로젝트가 실패한다는 통계가 있다. 생성형 AI 열풍 속에서 너도나도 도입에 나섰지만, 정작 측정 가능한 성과를 내는 기업은 손에 꼽는다.

미스트랄 AI가 시스코, 스텔란티스, ASML 같은 글로벌 기업들과 협업하며 발견한 것은 명확했다. 성공하는 기업들에게는 공통점이 있었다. 바로 '상징적 사용 사례(iconic use case)'를 제대로 선택했다는 점이다.

전략적 가치부터 실현 가능성까지

미스트랄이 제시하는 성공하는 AI 프로젝트의 4가지 기준은 다음과 같다.

첫째, 전략적 가치다. 단순한 최적화가 아닌 게임 체인저가 되어야 한다. 예를 들어 내부 HR 챗봇은 '있으면 좋은' 수준이지만, 고객의 카드 정지부터 투자 제안까지 가능한 은행 어시스턴트는 매출 창출 자산이 된다.

둘째, 긴급성이다. 지금 당장 해결해야 할 비즈니스 문제여야 한다. 사람들의 시간을 투자할 만큼 중요한 문제인지가 관건이다.

셋째, 실용성과 임팩트다. 프로토타입이 아닌 실제 프로덕션 환경에서 작동해야 한다. 멋진 데모로 끝나는 AI 프로젝트들의 무덤을 피하려면 처음부터 실사용자 테스트를 염두에 둬야 한다.

마지막은 실현 가능성이다. 3개월 내 프로덕션 배포, 몇 주 내 프로토타입 완성이 목표다. 빠른 ROI가 나와야 지속적인 추진 동력을 얻을 수 있다.

실패하는 프로젝트들의 6가지 유형

미스트랄은 기업 워크숍을 통해 다양한 프로젝트 제안을 받는다. 그 중 실패하는 패턴들을 6가지로 분류했다.

문샷 프로젝트는 경영진을 흥분시키지만 빠른 ROI 경로가 없다. 미래 투자는 장기적으로는 의미 있지만 당장의 긴급성이 떨어진다. 전술적 수정은 즉각적인 문제는 해결하지만 변화의 바늘을 움직이지 못한다.

퀵 윈은 모멘텀 구축에는 유용하지만 변혁적이지 않다. 블루스카이 아이디어는 게임 체인저가 될 수 있지만 성숙도가 부족하다. 히어로 프로젝트는 고압적이지만 경영진 후원이나 현실적 일정이 없다.

한국 기업들의 고민

국내 대기업들도 비슷한 고민을 하고 있다. 삼성전자는 반도체 설계 최적화에, 현대자동차는 자율주행 개발에, 네이버는 검색 고도화에 AI를 적용하고 있다. 하지만 여전히 많은 프로젝트들이 POC(개념 증명) 단계에서 멈춰 있다.

문제는 기술적 완성도가 아니라 비즈니스 관점에서의 접근이다. 한국 기업들의 특성상 완벽한 솔루션을 추구하다 보니 배포 시점을 놓치는 경우가 많다. 미스트랄의 접근법처럼 빠른 프로토타이핑과 실사용자 피드백을 통한 개선이 필요한 시점이다.