대부분의 경우, 기업이 인공지능을 떠올릴 때 초점은 대규모 언어 모델, GPU, 멀티모달 시스템의 기술적 발전에 맞춰집니다.
하지만 다양한 산업의 클라이언트와 협업한 경험을 통해 확인한 것은, 가장 큰 위험과 놓치기 쉬운 기회는 모델 그 자체나 기술적 돌파구가 아니라, 그 주변에서 간과되는 요소들이라는 점입니다.
다음은 2025년에 AI를 개발하고 도입하려는 기업들이 반복적으로 잘못 판단하는 8가지 영역입니다.
모델 구축 이전의 문제 정의
많은 팀이 모델 아키텍처를 선택하거나, 파인튜닝을 하거나, API를 통합하는 등 기술로 곧장 들어가고 싶어합니다.
그러나 종종 가장 중요한 단계가 빠져 있습니다. 바로 해결해야 할 올바른 문제를 설정하는 것입니다.
비즈니스 활용 사례와 최종 사용자의 니즈를 명확히 하지 않으면, 기술적으로는 뛰어나 보일지 몰라도 전략적 목표와는 동떨어진 AI를 만들 수밖에 없습니다.
데이터 품질과 라이프사이클
데이터의 중요성은 널리 인식되고 있습니다.
그러나 데이터의 라이프사이클은 종종 간과됩니다.
- 노후화(Decay): 특정 도메인에 맞춰 구축된 모델은 데이터 파이프라인이 업데이트되지 않으면 점점 효과가 떨어집니다.
- 편향(Bias): 모델 학습에 사용되는 데이터의 주석 품질은 모델의 편향 수준에 직접적으로 영향을 미칩니다.
- 피드백 루프(Feedback loops): 모니터링과 조정 장치가 없다면, 사용자의 행동이 미래 출력에 영향을 줄 수 있습니다.
데이터 거버넌스는 일회성 데이터셋 구축으로 끝나는 것이 아니라, 지속적으로 관리되어야 합니다.
인간–AI 상호작용 디자인
AI 시스템의 강점은 채택과 활용에 있습니다.
대부분의 프로젝트가 실행 단계에서 실패하는 이유는 인터페이스 계층이 신뢰성, 명확성, 사용성을 기반으로 설계되지 않았기 때문입니다.
간과되기 쉬운 중요한 요소들은 다음과 같습니다.
- 불확실성을 숨기지 않고 실제로 존재함을 보여주는 것 ― 잘못된 확신을 주지 않기.
- 문제에 직면한 사용자가 다시 복구할 수 있는 에러 복구 경로를 제공하는 것.
- 시스템이 특정 결정을 내린 이유를 설명할 수 있도록 투명성 신호를 제공하는 것.
아무리 뛰어난 모델이라도, 사용자가 그것을 신뢰하지 못하고 이해하지 못한다면 작동할 수 없습니다.
벤치마크를 넘어선 평가
정확도, F1, BLEU 점수와 같은 표준 벤치마크에서 얻은 결과만으로는 비즈니스 성과를 모두 설명할 수 없습니다.
진짜로 중요하지만 종종 간과되는 질문은 다음과 같습니다.
AI 기반 솔루션이 고객사의 비즈니스 전반, 즉 KPI에 실질적인 영향을 주고 있는가?
B2B에서는 이 질문이 이탈률 감소, 전환율 증가, 운영 비용 절감으로 이어질 수 있습니다.
또한 장기적인 평가도 매우 중요합니다. 단순히 연구실 실험에서가 아니라, 실제 사용 후 몇 주가 지난 시점에서 AI가 어떻게 성과를 내는지를 확인해야 합니다.
에너지 및 비용 효율성
2025년에도 GPU는 여전히 제한적이고 비쌉니다.
많은 기업이 뒤늦게 깨닫는 실수는, AI 로드맵의 전제 조건에 효율성을 포함하지 않았다는 점입니다.
그 결과 모델 경량화(distillation), 프루닝(pruning), RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인 같은 접근은 사후 대책으로만 다루어집니다.
하지만 처음부터 효율성을 최우선 원칙으로 설계하면, 비용을 절감할 수 있고, 지속 가능성을 유지하며, 확장성도 보장받을 수 있습니다.
규제 및 문화적 적합성
최고의 기술적 솔루션이라 하더라도 다음을 고려하지 않으면 시장에서 성공하기 어렵습니다.
- 규제: 데이터 보관 위치 관련 법, 저작권, 그리고 새롭게 등장하는 AI 안전 규제는 지역마다 다릅니다.
- 문화적 맥락: 미국식 표현으로 학습된 챗봇은 베트남, 인도네시아, 일본 사용자에게는 전혀 이해되지 않을 수 있습니다.
따라서 AI가 진정으로 글로벌하게 작동하기 위해서는, 기술적·법적 로컬라이제이션뿐 아니라 문화적 적합성도 반드시 필요합니다.
준수가 아닌 설계로서의 윤리
너무 자주 윤리는 라이프사이클 내에서 별도의 활동, 즉 제품 개발 후 체크해야 할 항목으로만 간주됩니다.
그러나 윤리를 설계 단계에서부터 통합하는 것은 건전한 비즈니스 관행이기도 합니다. 구체적으로는 다음과 같습니다.
- 데이터 수집 시 동의와 투명성 원칙을 준수하는 것.
- 특정 도메인에서 “공정함”이 무엇을 의미하는지, 그 가치를 미시적 수준에서 반영하는 것.
- 사후 대응이 아니라 초기 단계에서부터 잠재적 리스크를 고려하는 것.
윤리는 단순히 클라이언트가 요구하는 사항이 아니라, 규제 당국 또한 강력히 요구하고 있는 변화입니다.
조직 준비태세
마지막으로 가장 간과되는 요소는 코드 안이 아니라 기업 내부에 있습니다. AI를 도입하려면 다음과 같은 준비가 필요합니다.
- 경영진부터 실무진까지 전사적인 AI 리터러시 확산
- 도입 이후 명확한 책임과 오너십 설정
- 업무 프로세스가 변화하는 직원들을 위한 변화 관리(Change Management)
조직이 준비되지 않으면 아무리 첨단 AI라도 ROI를 창출하지 못합니다.
2025년 AI 구축은 단순히 모델을 만드는 것이 아닙니다. AI를 책임감 있게, 그리고 효과적으로 활용할 수 있는 시스템·프로세스·조직을 만드는 과정입니다.
DX Tech는 이러한 간과되기 쉬운 영역을 함께 짚어내며, AI가 단순히 작동하는 수준을 넘어 귀사의 비즈니스에 실질적인 가치를 창출할 수 있도록 지원합니다.