[기고] AI는 왜 멈추는가… '파일럿 함정'을 넘어설 때

AI 요약

생성형 AI 도입이 본격화했지만 많은 기업의 프로젝트가 파일럿 단계에서 멈추는 주된 원인은 기술 성숙도보다 접근 방식의 문제로, 무엇을 개선하고 어떤 지표로 성과를 판단할지 정의되지 않음과 데이터·인프라의 단절이 지적됩니다. AI 확장을 위해서는 메타데이터 기반 관리와 온프레미스·클라우드를 아우르는 통합 데이터 운영, 자동화 기반 인프라 운영과 조직의 의사결정 방식 재설계가 필요하며 초기에는 운영비 절감·업무 시간 단축 등 측정 가능한 소규모 프로젝트로 성과를 검증해야 합니다. 개방형·모듈화된 구조와 API 중심 설계로 벤더 종속을 피하고 확장을 전제로 구조를 설계할 때 파일럿을 넘어 실제 비즈니스 성과로 연결될 것이라고 주장합니다.