AI 도입, 90%가 실패하는 이유와 성공하는 3단계 로드맵

"AI는 더 이상 AI 기술자만의 전유물이 아닙니다. 이제는 산업 현장에서도 AI를 직접 다뤄야 하는 시대입니다."

지난 5월 15일, AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스 2025에서 슈퍼브에이아이 차문수 CTO가 던진 메시지입니다. 올인원 비전 AI 솔루션 분야 1위 기업을 이끄는 그가 공개한 'AI 혁신을 제대로 하는 법'에는 많은 기업들이 놓치고 있는 핵심 인사이트가 담겨 있었습니다.

🔴 충격적인 현실: AI 도입 장벽의 실체

AI 도입을 가로막는 가장 큰 장벽이 무엇인지 아시나요?

놀랍게도 전문 인력 부족이 19%, 데이터 부족과 품질 이슈가 18%를 차지하는 반면, 실제 모델 학습 자체의 문제는 단 2%에 불과했습니다. 이는 대부분의 기업이 AI 기술 그 자체가 아닌 '준비 단계'에서 실패하고 있다는 것을 의미합니다.

많은 AI 전문가들이 채용을 하기는 어렵고, 외부 AI 벤더에 의존하기에는 비용과 리스크가 큰 상황에서 기업들은 딜레마에 빠져 있습니다. 그렇다면 지속가능한 AI를 도입하기 위해서는 어떻게 해야 할까요?

⚡ 게임체인저: '1회성 개발'에서 '지속 진화'로

차문수 CTO는 현재 AI 도입 방식의 근본적 문제를 날카롭게 지적했습니다. 기존의 접근 방식은 프로젝트가 완료되면 AI가 그대로 방치되고, 변화하는 비즈니스 환경에 적응하지 못하는 한계를 가지고 있다는 것입니다.

반면 성공하는 기업들은 완전히 다른 패러다임으로 접근합니다. 그들은 AI를 단순한 도구가 아닌 '살아있는 시스템'으로 바라봅니다. 실시간으로 진화하고, 데이터가 쌓일수록 더 똑똑해지며, 비즈니스 변화에 유연하게 대응하는 구조를 만드는 것이죠.

🚀 슈퍼브에이아이가 제공하는 AI 도입 성공 3단계 로드맵

슈퍼브에이아이가 5,300여 개 기업과 협력하며 발견한 AI 도입의 성공 패턴을 3단계로 정리했습니다.

1단계는 문제 정의와 AI 개발 적용 단계입니다. 여기서 핵심은 명확한 문제 정의입니다. 예를 들어 제조업에서는 '불량'이라는 막연한 개념이 아니라 구체적인 불량 유형을 정의해야 합니다. 그 다음 AI 개발에 필요한 데이터를 선별하고 학습하며, 기업의 문제와 환경을 고려한 맞춤형 모델을 개발합니다.

2단계는 기업 맞춤 시스템 개발 단계입니다. 개발된 AI를 실제 현장에 설치하고, 기존 제조 환경 시스템과 연동하며 직관적인 대시보드를 개발합니다. 이 과정에서 시스템을 최적화하여 실제 업무 환경에 자연스럽게 통합시킵니다.

3단계는 AI 기술력 내재화 지원 단계입니다. 기존 모델의 성능을 지속적으로 개선하고, 모델 업데이트 배포 기능을 구현합니다. 무엇보다 중요한 것은 기업이 자체적으로 프로젝트를 수행할 수 있도록 교육을 제공하는 것입니다.

🎯 데이터 혁신: 75% 절감의 비밀

발표에서 가장 인상적인 부분은 오토큐레이션(Auto Curation) 기술이었습니다. 이 기술의 핵심은 '모든 데이터가 필요한 것은 아니다'라는 통찰에서 출발합니다.

실제 MS COCO 데이터셋을 이용한 실험에서 놀라운 결과가 나왔습니다. 33만장의 이미지 중 3만장(25%)만 선별해서 학습했음에도 불구하고, 성능 차이는 단 0.3%에 그쳤습니다. 이는 75%의 데이터를 절감하면서도 거의 동등한 성능을 낼 수 있다는 것을 의미합니다.

이러한 마법 같은 결과의 비밀은 무엇일까요? 오토큐레이트 알고리즘은 희소한 임베딩 클러스터에서 희귀 데이터를 샘플링하고, 잘못 라벨링된 데이터를 자동으로 배제합니다. 또한 큐레이션된 검증용 데이터셋은 엣지 케이스를 더 많이 포함해 모델 성능을 더 정확하게 평가할 수 있게 해줍니다.

🌟 실제 적용 사례: Vision AI의 무한 가능성

이론만으로는 설득력이 부족합니다. 실제 현장에서는 어떤 변화가 일어나고 있을까요?

제조업 현장에서는 공장 내 화재 감지 시스템이 초기와 중기 화재를 단계별로 인식하여 대형 사고를 미연에 방지하고 있습니다. 태양광 패널 제조 현장에서는 표면 불량을 자동으로 검출하여 품질 관리 수준을 한 단계 끌어올렸습니다. 자율주행차용 배터리 검사에서는 미세한 결함까지 찾아내어 안전성을 확보하고 있습니다.

특히 주목할 점은 합성 데이터 활용으로 최대 30%까지 모델 성능을 개선했다는 것입니다. 실제 데이터만으로는 경험하기 어려운 희귀 상황들을 AI가 미리 학습할 수 있게 되면서, 예상치 못한 상황에서도 안정적으로 작동하는 시스템을 구축할 수 있게 되었습니다.

🔮 미래를 여는 열쇠: Agentic AI와 멀티모달

차문수 CTO는 단순한 AI 솔루션을 넘어선 차세대 시스템을 소개했습니다. Agentic AI 영상 관제 시스템은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 3D, 센서 데이터를 모두 통합하여 처리합니다.

이 시스템의 놀라운 점은 단순히 데이터를 분석하는 것을 넘어 상황을 인지하고 자율적으로 의사결정을 내린다는 것입니다. 더 나아가 LLM 기반으로 일일 보고서를 자동 생성하여 관리자들이 한눈에 상황을 파악할 수 있도록 도와줍니다.

예를 들어, 공장 내 CCTV 영상을 실시간으로 분석하여 안전사고 위험을 감지하고, 즉시 관련 부서에 알림을 보내며, 상황에 대한 상세한 분석 리포트까지 자동으로 작성하는 것이 가능해졌습니다.

💡 성공의 핵심: 도메인 디지털화가 먼저다

모든 전략의 출발점은 도메인 디지털화였습니다. 차문수 CTO는 "산업별 특수성은 Custom Data가 중요합니다. 각 산업 현장, Use-case에 맞는 Custom 학습 데이터 내재화는 산업 전문성을 가진 AI 수요 기업만 가질 수 있는 경쟁력입니다"라고 강조했습니다.

성공하는 기업들의 공통점을 살펴보면, 먼저 MLOps 플랫폼을 구축하여 지속가능한 AI 운영 체계를 만듭니다. 그 다음 업계 특화 데이터와 지식을 축적하여 도메인 전문성을 확보합니다. 마지막으로 작은 성공부터 시작해 점진적으로 확장하는 단계적 접근을 취합니다.

이러한 접근 방식의 핵심은 '완벽한 시스템을 한 번에 구축하려 하지 않는다'는 것입니다. 대신 작은 단위의 문제부터 해결하면서 경험과 데이터를 축적하고, 이를 바탕으로 더 복잡하고 고도화된 시스템으로 발전시켜 나갑니다.

🎬 마무리: AI 혁신의 새로운 시작

차문수 CTO의 발표는 단순한 기술 소개를 넘어 AI 도입의 패러다임 전환을 제시했습니다. AI 도입 실패의 90%는 기술 자체가 아닌 '준비' 단계의 문제이며, 성공하는 기업은 '지속가능한 AI' 관점으로 접근한다는 것이 핵심 메시지였습니다.

특히 도메인 디지털화에서 시작해 MLOps 플랫폼을 구축하고, 최종적으로 멀티모달 시스템으로 확장하는 순서가 중요하다는 점을 강조했습니다. 이는 많은 기업들이 화려한 최신 기술에만 집중하느라 놓치고 있는 기본기의 중요성을 일깨워주는 메시지이기도 합니다.

AI 혁신을 제대로 시작하고 싶다면?

슈퍼브에이아이는 이미 5,300여 개 기업과 함께 이 여정을 걸어왔습니다. 여러분의 비즈니스에 맞는 AI 전략이 궁금하다면, 지금 바로 전문가와 상담해보세요.

본 포스팅은 2025년 5월 15일 'AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스'에서 발표된 내용을 바탕으로 작성되었습니다.