AI 도입은 필수지만 비용은 부담…기업 CIO의 고민 깊어져
기업들이 인공지능 도입을 더 이상 미룰 수 없는 과제로 받아들이고 있지만, 실제 현장에서는 총소유비용(TCO)이 큰 걸림돌로 작용하고 있다. 기술 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 AI 활용은 필요하지만, 도입 이후에도 운영과 확장에 드는 비용이 만만치 않아 정보기술 책임자들의 판단이 복잡해지고 있다.
최근 기업 환경에서는 AI가 선택이 아닌 필수라는 인식이 빠르게 자리 잡고 있다. 고객 응대 자동화, 문서 분석, 내부 업무 지원 등 활용 범위가 넓어지면서 경영진의 기대도 높아졌다. 그러나 기대가 커질수록 이를 안정적으로 운영하기 위한 인프라와 관리 체계의 중요성도 함께 부각된다.
문제는 단순히 솔루션을 도입하는 단계에서 끝나지 않는다는 점이다. AI는 학습과 추론을 위한 자원 확보가 필요하고, 데이터 정비와 보안, 운영 인력까지 고려해야 한다. 이 과정에서 초기 투자보다 장기 운영 비용이 더 크게 느껴지는 경우가 적지 않다.
특히 기업 CIO들은 성과와 비용 사이에서 균형을 맞춰야 하는 상황에 놓여 있다. AI를 도입하지 않으면 혁신이 늦어진다는 압박이 있고, 무리하게 도입하면 예산 부담이 커질 수 있다. 이 때문에 많은 조직이 전면 도입보다 단계적 적용과 우선순위 조정을 검토하고 있다.
AI 환경에서는 서버와 저장장치, 네트워크 같은 기본 인프라뿐 아니라 전력과 냉각, 유지보수까지 비용 항목에 포함된다. 여기에 모델을 계속 개선하고 활용 범위를 넓히기 위한 추가 작업도 뒤따른다. 겉으로 보이는 서비스 비용만으로는 전체 부담을 파악하기 어려운 이유다.
또 다른 부담은 기술이 빠르게 바뀐다는 점이다. 특정 시점에 적합했던 구성도 시간이 지나면 성능과 효율 측면에서 다시 검토해야 할 수 있다. 기업 입장에서는 한 번의 투자로 끝나는 사업이 아니라 지속적인 관리가 필요한 장기 과제로 받아들여질 수밖에 없다.
이런 흐름은 대기업만의 문제가 아니다. 중견·중소기업 역시 AI의 필요성은 공감하지만, 비용 회수 시점을 명확히 계산하기 어려워 도입을 망설이는 경우가 많다. 결과적으로 규모가 작은 조직일수록 외부 서비스 활용이나 제한적 도입을 먼저 선택하는 경향이 나타난다.
업계에서는 이런 상황이 AI 확산의 속도를 좌우할 수 있다고 본다. 기술 자체의 유용성은 높지만, 실제로는 예산과 운영 여건이 더 큰 변수가 되기 때문이다. 따라서 단순한 기능 비교보다 비용 구조 전체를 검토하는 접근이 중요해지고 있다.
기업 내부에서는 IT 부서와 경영진 간의 소통도 한층 중요해졌다. CIO는 기술적 가능성뿐 아니라 비용 대비 효과를 설명해야 하고, 경영진은 단기 성과보다 중장기 경쟁력을 함께 살펴봐야 한다. 이 과정에서 AI가 전략 과제로 자리 잡을수록 의사결정의 기준도 더 세밀해진다.
전문가들은 당분간 기업들의 AI 전략이 ‘확대’와 ‘절제’ 사이에서 조정될 것으로 보고 있다. 모든 업무에 한꺼번에 적용하기보다는 효과가 분명한 영역부터 시작하는 방식이 현실적이라는 평가도 나온다. 이는 비용 부담을 줄이면서도 기술 전환을 늦추지 않는 절충안에 가깝다.
결국 기업 CIO들에게 AI 도입은 피할 수 없는 과제가 됐지만, 그만큼 TCO 관리의 중요성도 커지고 있다. 기술 경쟁력 확보와 재무적 부담 사이의 균형을 어떻게 맞추느냐가 향후 기업 전략의 핵심으로 떠오르고 있다. AI 시대의 경쟁력은 도입 여부만이 아니라, 이를 얼마나 효율적으로 운영하느냐에 달려 있다.
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