AI 지출 감소 추세: 차세대 소비에 대비하기 위한 5가지 단계

지난 2년 동안 많은 조직들이 AI 도입 자체를 목표로 삼았습니다. 사용자, 도구, 경험이 많을수록 좋다고 여겼죠. 하지만 오늘날 리더들은 더 이상 도입률만으로 성공을 판단하지 않습니다. 이제는 비용, AI가 실질적인 가치를 창출하는 부분, 그리고 기업이 AI를 책임감 있게 확장할 여력이 있는지에 대해 묻고 있습니다.

이는 인공지능 및 기술 투자 관리의 다음 장입니다. 이러한 환경에서 성공하는 기업은 단순히 가장 많은 기술을 소비하는 기업이 아니라, 기술 소비를 측정 가능한 비즈니스 가치와 연결할 수 있는 기업일 것입니다. 이러한 접근 방식은 점진적인 성과가 인공지능 성공의 핵심이라는 생각과 일맥상통합니다.

사용성 극대화에서 가치 극대화로의 이러한 전환, 즉 "가치 극대화(valuemaxxing)"는 기술 리더들이 직면한 주요 과제입니다.

지금 이 다섯 단계를 따르는 경영진은 기술 소비와 비즈니스 가치를 함께 측정해야 하는 미래에 대비할 수 있을 것입니다.

1. 전체 기술 스택에 걸쳐 진정한 비전을 실현합니다.

조직은 눈에 보이지 않는 것은 관리할 수 없습니다. 특히 비용이 가변적이고, 분산되어 있으며, 끊임없이 변화하는 경우에는 이러한 필요성이 더욱 중요해집니다.

오늘날 기술 소비는 더 이상 단일 예산이나 시스템에 국한되지 않습니다. 이제 SaaS 애플리케이션, 클라우드 인프라, 데이터 플랫폼, AI 모델, 에이전트 및 전반적인 인프라를 포괄합니다. AI는 여기에 또 다른 복잡성을 더하며, 지출은 토큰, 크레딧, 모델 사용량, GPU 사용량, 데이터 전송 및 AI 기반 애플리케이션 등으로 표현될 수 있습니다.

현재 AI 소프트웨어에 대한 명확한 비전을 가진 조직은 31%에 불과하고, AI 관련 지출 낭비가 매년 증가하고 있다고 보고하는 조직은 59%에 달하는 상황에서, 전체 기술 스택에 걸쳐 신뢰할 수 있는 단일 정보원을 확보하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

기술 소비에 대한 포괄적인 시각이 없으면 조직은 단편적인 정보에 기반하여 의사 결정을 내립니다. 이러한 포괄적인 시각은 단순히 비용을 통제하는 것만이 아니라, 투자에서 가치가 창출되는 부분과 낭비되는 부분을 파악하는 데에도 중요합니다.

2. 소비를 위한 거버넌스 모델 개발

많은 조직들이 인공지능(AI)을 광범위하게 실험해왔지만, 나중에는 그 사용이 통제 불능 상태에 빠지는 경우가 많았습니다. 따라서 기업의 성공을 위해서는 내부 거버넌스 프레임워크를 갖추는 것이 매우 중요합니다. 거버넌스는 특히 AI 에이전트 거버넌스가 점점 더 중요해지는 상황에서, 팀이 책임감 있게 규모를 확장하는 데 필요한 통제력을 제공합니다.

특히 인공지능과 관련하여, 리더들은 "가장 많이 사용하는 방식"에서 "최적의 활용 방식"으로 나아가야 합니다. 인공지능이 처리 시간 단축, 고객 경험 개선, 운영 효율성 향상, 매출 성장 촉진 또는 기타 중요한 비즈니스 지표 개선에 도움이 되는지 여부를 판단하는 것이 중요합니다.

이러한 과정을 효과적으로 이끌기 위해 대기업들은 점점 더 (85%) AI 및 기술 거버넌스 전담팀이나 고위 임원을 임명하여 팀 간 가시성, 통제력 및 협업을 강화하고 있습니다. 기업은 AI가 통제되지 않는 비용 센터로 전락하는 것을 반드시 방지해야 합니다.

3. 유연성과 책임성을 확보하기 위한 계약 재협상

기술 가격 책정 모델은 전례 없는 속도로 변화하고 있습니다. 장기 고정 계약은 여전히 ​​유효할 수 있지만, 사용량이 급변하는 환경에서는 관리하기가 더욱 어려워졌습니다.

오늘날 리더들은 실제 사용 패턴과 미래 비즈니스 요구 사항을 반영하는지 확인하기 위해 공급업체 계약을 정기적으로 평가해야 합니다. 특히 AI 공급업체들이 새로운 소비 모델과 수익 창출 전략을 지속적으로 도입하고 있는 상황에서는 더욱 중요합니다.

기업들은 가격 책정의 복잡성이 줄어들 것이 아니라 오히려 더 커질 것으로 예상 해야 합니다 . 목표는 단순히 비용을 낮추는 것이 아니라, 기업들이 지출을 통제하면서도 혁신할 여지를 확보할 수 있는 계약을 체결하는 것입니다.

4. 기술, 재무 및 구매 팀의 조화

사용량 기반 비용은 여러 팀에 영향을 미칩니다. 기술 팀이 사용량 규모를 주도하는 반면, 다른 부서들은 필요한 감독을 담당합니다. 재무 부서는 예산 영향을 관리하고, 구매 부서는 공급업체 계약을 관리합니다. 이러한 부서 간 협력이 부족하면 조직은 지출에 대한 통제력을 쉽게 잃을 수 있습니다.

소비 관리를 잘하는 조직은 사용량, 비용, 가치에 대한 공통된 비전을 구축합니다. 또한 공통된 측정 지표, 명확한 책임 소재, 정기적인 부서 간 협업을 확립합니다.

팀들이 동일한 데이터와 동일한 가치 정의를 기반으로 협업할 때, 의사 결정은 더욱 의도적으로 이루어지고 비용이 많이 드는 예상치 못한 문제들을 피할 수 있습니다.

5. 인공지능은 어떻게 개선을 사후 대응 과정에서 지속적인 과정으로 변화시킬 수 있을까요?

인공지능 도구를 활용하여 기술 소비 자체의 복잡성 증가를 관리하세요.

최적화는 단순히 주기적인 예산 책정 활동에 그쳐서는 안 됩니다. 보고서에서 비용 문제가 드러날 때쯤이면 사용량은 이미 다시 변해 있을 수 있습니다.

인공지능은 팀이 비정상적인 사용 패턴을 발견하고, 낭비를 식별하고, 수요를 예측하고, 팀 전체의 더욱 효율적인 계획 수립을 지원하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 하지만 AI 기반 최적화는 사람이 정의한 목표와 연계되어야 합니다. 궁극적인 목표는 팀이 사용 현황, 비용, 그리고 가치 창출 지점에 대한 명확한 통찰력을 바탕으로 더 나은 결정을 더 빠르게 내릴 수 있도록 돕는 것입니다.

기술 소비를 가치로 전환하기

차세대 기업 AI는 초기 단계와는 매우 다를 것입니다. 지난 몇 년간은 실험과 도입에 초점을 맞추었지만, 미래는 책임감, 거버넌스, 그리고 가치 창출을 입증할 수 있는 기업의 것입니다.

인공지능은 업계의 소비자 중심 기술 모델로의 전환을 가속화하면서 새로운 기회와 더불어 새로운 경제적 과제를 창출해 왔습니다. 기업들이 인공지능 활용을 지속적으로 확대함에 따라, 사용량, 비용, 그리고 사업적 영향 간의 관계를 이해하는 것은 중요한 경쟁 우위 요소가 될 것입니다.

인공지능 도입 열풍이 막바지에 접어들고 있습니다. 앞으로는 보다 체계적인 비전, 거버넌스, 그리고 재정적 책임이 중요해질 것이며, 이를 통해 누가 혁신을 성공적으로 확장할 수 있을지, 누가 비용 부담에 발목 잡힐지가 결정될 것입니다.