코난테크 "AI ROI 체감 못하는 이유는...워크플로우·KPI 뜯어 고쳐야"

(aitimes.com)

AI타임스2026년 9월 9일AI 산업

코난테크 "AI ROI 체감 못하는 이유는...워크플로우·KPI 뜯어 고쳐야"

기업들이 AI 도입 후 기대만큼의 ROI를 거두지 못하는 이유는 기술적 한계가 아닌 기존 업무 방식과의 불협화음 때문이며, 이를 해결하기 위해 에이전틱 워크플로우 구축과 KPI의 근본적인 전환이 필요하다는 분석이 나왔다.

이 글의 핵심 포인트

1AI 도입 후 낮은 ROI의 원인은 기술적 한계가 아닌 기존 업무 방식과의 불협화음임
2프론티어 AI 모델의 성능은 이미 상향 평준화 단계에 진입함
3해결책으로 AI 관측성과 에이전틱 워크플로우 구축을 제안함
4단순 도구 활용을 넘어 조직 체계 및 KPI의 근본적인 전환이 필요함
5코난테크놀로지는 '제4회 코난 AI 서밋'을 통해 이러한 비전을 제시함

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

AI 도입의 병목 현상이 모델의 성능(Intelligence)이 아닌 운영 및 조직 구조(Workflow)에 있음을 시사하며, 기업의 AI 전략 방향성을 재정의해야 함을 알리기 때문입니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

프론티어 AI 모델들의 성능이 상향 평준화되면서, 이제는 모델 자체의 성능 경쟁보다 이를 어떻게 실제 비즈니스 프로세스에 유기적으로 녹여낼 것인가가 업계의 핵심 화두로 부상하고 있습니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

단순 LLM API 연동을 넘어, 자율적으로 업무를 수행하는 '에이전틱 워크플로우'와 이를 모니터링하는 'AI 관측성(Observability)' 솔루션 및 관련 인프라 시장의 성장이 가속화될 것입니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

한국 기업들은 기존의 수직적이고 경직된 KPI 체계를 AI 기반의 유연한 업무 환경에 맞게 재설계함으로써, AI 도입의 실질적 성과를 증명하고 운영 효율을 극대화해야 하는 과제를 안고 있습니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

AI 도입의 실패 원인을 '워크플로우와 KPI'로 규정한 것은 매우 통찰력 있는 지적입니다. 많은 스타트업과 기업들이 모델의 정확도(Accuracy)에만 집착한 나머지, 실제 사용자가 업무를 수행하는 맥락(Context)과 프로세스를 간과하곤 합니다. 진정한 AI 전환(AX)은 단순한 자동화가 아니라, AI가 에이전트로서 기능할 수 있도록 업무의 정의 자체를 다시 내리는 과정이어야 합니다.

다만, 에이전틱 워크플로우로의 급격한 전환은 기존 인력의 역할 혼란과 통제 불가능성이라는 리스크를 동반합니다. AI의 자율성이 높아질수록 예측 불가능한 결과값이 발생할 수 있으며, 이는 기존의 엄격한 KPI 체계와 충돌할 수 있습니다. 따라서 창업자들은 기술적 도입과 함께, AI의 불확실성을 수용하면서도 비즈니스 안정성을 유지할 수 있는 새로운 운영 거버넌스를 구축하는 데 집중해야 합니다.

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