BCG AI Radar 2025: AI Impact Gap 해소를 위한 전략 보고서

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All the images, and the statistics are from the BCG AI Radar 2025 Report, I thank BCG for proving wonderful Report to the public.

서론

BCG(Boston Consulting Group)가 2025년 1월 발표한 AI Radar 보고서는 전 세계 1,803명의 C-level 경영진을 대상으로 한 설문조사를 기반으로 합니다.

이 보고서는 기업들의 AI 투자 현황, 가치 창출 격차, 그리고 선도 기업들의 차별화 전략을 분석합니다. 핵심 메시지는 명확합니다. 75%의 경영진이 AI를 전략적 우선순위로 꼽지만, 실제로 유의미한 가치를 창출하는 기업은 25%에 불과하다는 것입니다.

조사 방법론

이번 설문조사는 2024년 9월부터 12월까지 진행되었으며, 미국, 유럽, 일본, 호주는 매출 5억 달러 이상, 기타 아시아-태평양, 중동, 아프리카 지역은 1억 달러 이상의 기업을 대상으로 했습니다. 응답자는 CEO, CTO, CIO, CDO(Chief Data Officer), CAIO(Chief AI Officer) 등 다양한 C-suite 임원들로 구성되었습니다.

산업별로는 에너지(323개사), TMT(256개사), 산업재(250개사), 운송/여행/관광(192개사), 공공부문(145개사), 금융기관(144개사), 제조업(142개사) 등이 포함되었습니다. 지역별로는 미국(214개사), 인도(200개사), 독일(198개사), 영국(182개사), 프랑스(171개사) 등 19개국에서 참여했습니다.

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AI 투자 현황과 기대 격차

GenAI 투자 전망

BCG IT Spend Survey 2024에 따르면, GenAI 투자는 2023년 대비 2024년에 30% 증가했으며, 2027년까지 60% 추가 성장이 예상됩니다. 이러한 투자 증가는 AI에 대한 기업들의 높아진 기대를 반영합니다.

2025년 AI 투자 계획

전 세계적으로 기업 3곳 중 1곳이 2025년에 2,500만 달러 이상을 AI에 투자할 계획입니다. 이 차트는 각 국가별로 기업들의 AI 투자 규모 분포를 보여주며, 투자 규모는 2,500만 달러 이하, 2,600만~5,000만 달러, 5,100만~1억 달러, 1억 달러 초과의 네 구간으로 나뉩니다.

글로벌 평균

글로벌 기준으로 69%의 기업이 2,500만 달러 이하를 투자할 계획이며, 18%가 2,600만~5,000만 달러, 7%가 5,100만~1억 달러, 6%가 1억 달러 이상을 계획하고 있습니다. (한국은 과연 어느 수준일까?)

대규모 투자 비중이 높은 국가

일본은 2,500만 달러 이하 투자 기업 비율이 53%로 가장 낮습니다. 이는 47%의 기업이 2,500만 달러 이상을 투자할 계획임을 의미하며, 특히 1억 달러 이상 투자 계획 기업이 11%로 전체 국가 중 가장 높습니다. 미국 역시 41%의 기업이 2,500만 달러 이상 투자를 계획하고 있어 적극적인 투자 성향을 보입니다. 싱가포르는 37%, 영국은 35%의 기업이 대규모 투자를 계획하고 있습니다.

소규모 투자 비중이 높은 국가

브라질은 86%의 기업이 2,500만 달러 이하 투자를 계획하여 소규모 투자 집중도가 가장 높습니다. 이탈리아(83%), 스페인(81%), UAE(78%)도 상대적으로 보수적인 투자 규모 분포를 보입니다. 이들 국가에서 1억 달러 이상 대규모 투자를 계획하는 기업은 1~2%에 불과합니다.

💡 시사점

이 분포는 AI 투자에 대한 국가별 온도 차이를 명확히 보여줍니다. 일본과 미국이 대규모 AI 투자를 선도하는 반면, 브라질과 이탈리아는 상대적으로 신중한 접근을 취하고 있습니다.

AI Impact Gap의 실체

보고서가 지적하는 가장 중요한 문제는 AI 투자와 실제 가치 창출 사이의 격차입니다. 75%의 경영진이 AI/GenAI를 상위 3대 전략적 우선순위로 꼽지만, 실제로 AI로부터 유의미한 가치를 경험하는 기업은 25%에 불과합니다. 이 50%포인트의 격차가 바로 “AI Impact Gap“입니다.

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선도 기업의 차별화 전략

세 가지 가치 창출 플레이

BCG는 AI 가치 창출을 세 가지 수준으로 분류합니다.

첫 번째는 Deploy입니다.

• 일상 업무에 AI를 배포하여 10~20%의 생산성 향상을 실현하는 단계입니다.
• 개인 수준의 생산성 향상에 초점을 맞춥니다.

두 번째는 Reshape입니다.

• 핵심 기능을 재설계하여 효율성과 효과성을 30~50% 개선하는 단계입니다.
• 프로세스 수준의 생산성 향상을 목표로 합니다.

세 번째는 Invent입니다.

• 새로운 제품과 서비스를 개발하여 장기적 경쟁 우위를 구축하는 단계입니다.
• 기업 수준의 혁신으로, 비즈니스 핵심에 해당합니다.

선도 기업 vs 일반 기업의 투자 배분

선도 기업들은 AI 투자의 80% 이상을 Reshape(42%)와 Invent(40%)에 집중합니다. Deploy에는 18%만 투자합니다. (Go beyond Deployment)

반면 일반 대다수 기업들은 Deploy에 44%, Reshape에 29%, Invent에 27%를 투자하여 저영향 영역에 56%의 투자가 집중되어 있습니다.

집중 전략의 중요성

선도 기업들은 AI 사용 사례를 평균 6.1개로 집중하는 반면, 일반 기업들은 3.5개에 그칩니다. 이는 2.1배의 차이입니다. 대부분의 기업이 여러 파일럿에 노력을 분산시켜 ROI가 낮아지는 반면, 선도 기업들은 40% 더 높은 AI ROI를 달성합니다.

💡 핵심은 “넓게 펼치기보다 깊게 파기“입니다.

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가치 측정과 KPI 관리

현황: 60%가 재무 KPI 미추적

AI 가치 창출을 어떻게 추적하는지에 대한 조사 결과, 32%의 기업이 아직 추적하지 않고 있으며, 28%는 운영 지표만 추적합니다. 16%는 재무 지표만 추적하고, 24%만이 운영과 재무 지표를 모두 추적합니다.

즉, 60%의 기업이 AI 가치 창출 관련 재무 KPI를 정의하거나 모니터링하지 않고 있습니다.

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10-20-70 원칙: 사람과 프로세스의 중요성

원칙의 의미

선도 기업들이 따르는 10-20-70 원칙은 “AI 가치 창출의 핵심 요소 배분”을 나타냅니다.

10%는 알고리즘에, 20%는 기술에, 70%는 사람과 프로세스에 해당합니다.

이 원칙은 AI 성공의 대부분이 기술 자체가 아니라 조직의 변화 관리 역량에 달려 있음을 의미합니다.

현실의 도전

조사 결과, 3분의 2의 기업이 워크플로우 재설계, 인센티브, 문화, 변화 관리에 어려움을 겪고 있습니다. 😢

또한 AI 인재 채용과 기존 인력의 업스킬링에도 어려움을 호소합니다. 여기서 AI 인재는 데이터 사이언티스트, MLOps 엔지니어 같은 전문가와 AI 도구를 활용하는 업스킬된 비전문가 모두를 포함합니다.

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AI 리스크 관리

주요 리스크 영역

경영진들이 상위 3대 리스크로 꼽은 항목을 보면, 66%가 데이터 프라이버시 및 보안을, 48%가 AI 의사결정에 대한 통제력 또는 이해 부족을, 44%가 규제 과제 및 컴플라이언스를 선택했습니다.

사이버보안 현황

76%의 기업이 AI 사이버보안 조치에 추가적인 개선이 필요하다고 인식하고 있습니다. AI 시스템의 복잡성이 증가함에 따라, 특히 AI Agent 도입 시 보안 리스크 관리가 더욱 중요해지고 있습니다.

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2025년: AI Agent의 해

AI Agent의 정의

AI Agent는 간단히 말해 “도구 사용법을 학습한 AI”입니다. 🤖

Agent는 세 가지 핵심 역량을 보유합니다.

1. Memory는 작업 간 기억을 유지하고 상태 변화를 추적하는 역량입니다.
2. Reasoning은 문제를 분해하고 행동을 계획하는 역량입니다.
3. Systems는 사용자를 대신하여 외부 시스템에 접근하는 역량입니다.

Agent의 작동 방식은 세 단계로 이루어집니다.

1. Observe 단계에서 환경으로부터 데이터를 수집하고 처리합니다.
2. Plan 단계에서 가능한 행동을 평가하고 목표를 향해 우선순위를 정합니다.
3. Act 단계에서 내부 또는 외부 도구/시스템을 활용하여 실행합니다.

기업들의 Agent 도입 현황

67%의 기업이 AI 전환의 일부로 자율 Agent를 고려하고 있으며, 15%는 이미 도입했거나 적극 추진 중입니다.

지역별 Agent 도입 현황

AI Agent에 대한 낙관론은 지역에 관계없이 일관되게 나타납니다.

Agent를 중심적 또는 보완적 역할로 보거나 탐색 중인 기업의 비율을 보면, 미국이 74%로 가장 높고, 일본 72%, UAE 72%, 싱가포르 71%, 인도 70%, 영국 68%, 프랑스 67%, 독일 63%, 스페인 62%, 브라질 61%, 이탈리아 56%, 글로벌 평균은 67%입니다.

AI Agent 도입 시 리더십 우선순위

BCG 분석에 따르면, AI Agent 도입 성공을 위해 리더십이 집중해야 할 다섯 가지 핵심 우선순위가 있습니다. 각 항목을 체계적으로 살펴보겠습니다.

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1. 새로운 잠재력 해제 (Unlocking New Potential to Reshape Processes and Services)

핵심 메시지: AI Agent는 기존 AI Assistant 대비 최대 3배의 생산성 및 속도 향상을 제공합니다.

Assistant vs Agent의 본질적 차이

• AI Assistant는 반응형(Reactive) 구조로 작동합니다.

  • 사용자가 명령을 내리면 AI가 응답하는 방식이며, 매 단계마다 사용자 개입이 필요합니다.
  • 주로 정보 제공과 질의응답 역할을 수행하며, 업무 효율화(Efficiency)에 초점을 맞춥니다.

• 반면 AI Agent는 능동형(Proactive) 구조입니다.

  • 목표만 부여하면 스스로 계획을 수립하고 실행합니다.
  • 사용자 개입을 최소화하면서 계획 수립, 조정, 실행, 보고까지 전 과정을 담당합니다.
  • 이를 통해 업무의 자동화와 자율화(Autonomy)를 실현합니다.

실제 활용 예시

• Assistant 방식의 경우, “이 고객의 구매 이력을 보여줘”라고 요청하면 데이터 조회 결과만 반환합니다.
• Agent 방식의 경우, “이 고객의 이탈 위험을 분석하고, 맞춤형 리텐션 전략을 수립해서 마케팅팀에 전달하고, 실행 결과를 1주 후 보고해줘”라고 요청하면, Agent가 분석 → 전략 수립 → 실행 → 모니터링 → 보고까지 자율적으로 수행합니다.

패러다임 전환의 의미

• 이는 단순화(Simplification) → 자동화(Automation) → 자율화(Autonomization)로 이어지는 패러다임 전환입니다.
• Agent가 이러한 전환을 가능하게 하는 이유는 도구 사용(Tool Use), 메모리(Memory), 계획 수립(Planning) 능력을 갖추고 있어, 복잡한 다단계 작업을 사람의 지속적 개입 없이 수행할 수 있기 때문입니다.

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2. 사일로 해체 (Breaking Down Silos)

핵심 메시지: 가장 큰 기회는 Zero-Touch Service, Advanced Planning, Customer 360 Activation을 통한 기업 전체의 원활한 협업입니다.

사일로(Silo)란 무엇인가?

• 조직 내 부서·팀·시스템이 서로 단절되어 독립적으로 운영되는 상태를 의미합니다.
• 데이터가 부서별로 분산 저장되고, 정보 공유 채널이 부재하며, 프로세스가 부서 경계에서 단절됩니다.
• 결과적으로 End-to-End 업무 흐름이 불가능해집니다.

https://m.blog.naver.com/chin75/221391930135

사일로가 AI Agent에 미치는 영향

AI Agent는 전체 맥락(Full Context)을 기반으로 의사결정을 내려야 최대 효과를 발휘합니다. 사일로가 존재하면 심각한 제약이 발생합니다.

데이터가 분산되어 있으면 통합 분석이 불가능하고 편향된 의사결정으로 이어집니다. 시스템이 단절되어 있으면 멀티 시스템 자동화 실행이 불가능합니다. 프로세스가 파편화되어 있으면 End-to-End 워크플로우 자동화를 구현할 수 없습니다.

사일로 해체 후 가능해지는 핵심 역량

• Zero-Touch Service(무접점 서비스)는 고객 요청 접수부터 해결까지 사람 개입 없이 완료하는 것입니다. 예를 들어, 고객 불만이 접수되면 Agent가 원인을 분석하고, 보상을 결정하며, 처리를 완료한 뒤 안내 메일까지 발송합니다.
• Advanced Planning(고급 계획 수립)은 재고, 공급망, 수요 예측을 부서 간 데이터 연결을 통해 최적화하는 것입니다. 판매 예측, 재고 현황, 물류 역량을 통합 분석하여 발주량을 자동으로 결정할 수 있습니다.
• Customer 360 Activation(고객 360도 뷰 활성화)은 마케팅, 영업, 고객지원, 결제 시스템의 고객 데이터를 통합하는 것입니다. 고객의 전체 여정—구매, 문의, 불만, 이탈 위험—을 파악하여 맞춤 대응이 가능해집니다.

결론: 사일로 해체는 Agent가 기업 전체를 아우르는 자율적 실행을 가능하게 하며, 이를 통해 가장 큰 ROI가 발생합니다.

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3. 복잡성 증가에 따른 리스크 관리 (Managing the Risks of More Complexity)

핵심 메시지: AI Agent는 단순 Assistant보다 복잡하여, 운영 및 사이버 리스크 관리를 위한 강력한 테스트와 최적화가 필요합니다.

복잡성이 증가하는 이유

Agent는 단순히 “답변”하는 것이 아니라 실제 시스템에 변경을 가하는 실행(Execution)을 수행합니다. 이로 인해 리스크의 성격이 근본적으로 달라집니다.

• 운영 리스크는 잘못된 판단에 기반한 자동 실행으로 인해 발생합니다. Agent가 내린 결정이 즉시 비즈니스 프로세스에 반영되므로, 오류의 영향이 즉각적이고 광범위합니다.
• 데이터 리스크는 품질 낮은 데이터가 잘못된 의사결정으로 이어지고, 이것이 자동 실행되는 문제입니다. “Garbage In, Garbage Out”이 실제 비즈니스 손실로 직결됩니다.
• 보안 리스크는 Agent 권한 탈취나 Prompt Injection 공격에 대한 취약성입니다. Agent가 다양한 시스템에 접근 권한을 가지므로, 보안 침해 시 피해 범위가 커집니다.
• 연쇄 실패 리스크는 다중 시스템 실행 시 한 곳의 오류가 전체로 전파되는 문제입니다. 상호 연결된 시스템에서 하나의 실패가 도미노처럼 확산될 수 있습니다.

필수 안전장치 설계

• 정교한 테스트·검증 체계가 필요합니다. Agent 의사결정 로직에 대한 시나리오 기반 테스트를 수행하고, Edge Case 및 Adversarial Input에 대한 Robustness를 검증해야 합니다.
• 실행 결과 모니터링 체계를 구축해야 합니다. Agent 행동을 로깅하고 실시간 이상 탐지를 수행하며, 주요 KPI 대시보드를 통해 성과를 추적합니다.
• 역할·권한 기반 안전장치를 적용해야 합니다. 최소 권한 원칙(Principle of Least Privilege)을 따르고, 고위험 작업에 대해서는 Human-in-the-Loop 승인 절차를 도입합니다.
• 지속적 성능 최적화도 중요합니다. A/B 테스트를 통해 Agent 정책을 개선하고, 피드백 루프를 통해 학습하고 조정합니다.

결론: Agent의 역량이 강력해진 만큼, 안전관리 설계 수준도 비례하여 높아져야 합니다.

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4. 하이프 극복 (Cutting Through the Hype)

핵심 메시지: “Agent”의 잘못된 라벨링과 과대광고는 신뢰를 약화시키고 기대에 미치지 못하는 결과로 이어집니다. 리더는 역량을 명확히 하고 현실적인 목표를 설정해야 합니다.

하이프의 문제점

단순 Chatbot을 “Agent”로 마케팅하면 실제 역량과 기대 간 괴리가 발생합니다. “모든 것을 자동화할 수 있다”는 과장은 비현실적 프로젝트 목표 설정으로 이어집니다. 성공 사례만 강조하고 실패 사례를 은폐하면 리스크를 과소평가하게 됩니다. 기술 성숙도를 오인하면 조기 대규모 투자로 인한 손실이 발생합니다.

리더가 해야 할 것

• 첫째, 역량을 명확히 정의해야 합니다. 현재 Agent가 실제로 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 구분하고, 기술 성숙도 단계에 따른 현실적 기대치를 설정합니다.
• 둘째, 현실적 목표를 설정해야 합니다. “모든 업무 자동화” 대신 특정 고영향 Use Case를 선정하고, 점진적 확대 전략(Crawl → Walk → Run)을 따릅니다.
• 셋째, 성공 기준을 명확화해야 합니다. 처리 시간 단축률, 비용 절감액, 정확도 등 정량적 KPI를 설정하고, Pilot 단계에서의 학습을 통해 기준을 조정합니다.
• 넷째, 이해관계자 기대를 관리해야 합니다. 경영진, 현업, IT 간 Agent 역량에 대한 공통 이해를 형성하고, 정기적인 진행 상황 공유 및 기대치 재조정을 수행합니다.

결론: 하이프에 휩쓸리지 않고 냉정한 현실 인식을 바탕으로 전략을 수립해야 지속 가능한 성과를 얻을 수 있습니다.

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5. 실행 전략 (Moving Forward)

핵심 메시지: 성공은 하이프가 아닌 실용적 설계, 원활한 통합, 데이터 품질에 집중한 타깃팅된 고영향 애플리케이션에 달려 있습니다.

성공적 실행을 위한 4대 원칙

1. 타깃팅된 고영향 애플리케이션을 선정해야 합니다.

   • 전사 적용 대신 ROI가 명확한 특정 Use Case에 집중합니다. 영향도(비용 절감, 매출 증대, 고객 경험 개선), 실행가능성(데이터 가용성, 시스템 통합 난이도, 기술 성숙도), 리스크(실패 시 영향 범위, 규제 이슈, 복구 가능성)의 균형점에서 최적의 Use Case를 도출합니다.

2. 실용적 설계를 추구해야 합니다.

   • 과도한 복잡성을 배제하고, MVP 접근법으로 빠르게 검증합니다. 완벽한 시스템보다 작동하는 시스템을 먼저 만들고 점진적으로 개선합니다.

3. 원활한 통합이 필수입니다.

   • 기존 시스템 및 워크플로우와 자연스럽게 연결되어야 합니다. 현업 사용자의 저항을 최소화하고 adoption을 높이려면 기존 업무 방식과의 연속성이 중요합니다.

4. 데이터 품질 우선 원칙을 따라야 합니다.

   • Agent는 데이터를 기반으로 의사결정을 내리고 실행합니다. 데이터 품질이 낮으면 잘못된 분석이 잘못된 결정으로, 그리고 잘못된 실행으로 이어져 실제 비즈니스 손실이 발생합니다. 따라서 Agent 도입 전 데이터 거버넌스 체계 점검이 필수입니다.

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인간과 AI의 협력

최근 AI 기술이 빠른 속도로 확산되면서 “AI가 인간의 일자리를 대체할 것인가?”라는 질문이 자주 등장합니다. 하지만 실제로 기업 경영진들이 바라보는 관점은 조금 다릅니다.

“AI를 ‘대체자’가 아닌 ‘협력자’(상호보완적)로 보고 있다”는 점이 여러 조사에서 확인되고 있습니다.

경영진은 AI와 인재를 보완적 관계로 본다

BCG가 발표한 최근 조사에 따르면, 경영진들은 인재와 AI를 상호 보완적 관계로 인식하고 있습니다.

• 14%는 인간 중심(Human‑centered) 접근을 지지합니다. 즉, 핵심 업무는 사람이 맡고, AI는 필요할 때만 활용하는 방식이죠.
• 64%는 인간과 AI가 나란히 협업하며 함께 일하는 모델을 가장 현실적이고 효과적인 방식으로 보고 있습니다.
• 22%는 AI가 더 주도적인 역할을 맡되, 사람은 감독과 의사결정 역할을 수행하는 AI-centered 모델을 선호합니다.

이 데이터를 보면, 기업들은 AI를 도입하되 인간의 역할을 축소하는 방식보다는 두 요소의 장점을 동시에 활용하는 방향을 택하고 있음을 알 수 있습니다.

AI가 인력을 줄일 것이라는 전망은 10% 미만

더 흥미로운 점은, 경영진 대부분이 AI 도입이 대규모 인력 감축으로 이어지지 않을 것이라고 본다는 사실입니다.

• 68%는 AI가 기존 인력의 생산성 향상과 역량 업스킬링으로 이어질 것이라고 봅니다.
• 17%는 AI와 함께 일할 신규 기술 인력을 추가 채용할 계획을 가지고 있습니다.
• 7%는 중복 역할을 줄이고, 새로운 역할 중심으로 조직을 재구성할 것으로 예상합니다.
• 반면, AI 자동화로 인해 인력이 감소할 것이라고 예상하는 비율은 8%에 불과합니다.

즉, 기업들은 AI를 인간 노동의 대체재가 아니라 업무 생산성과 역량을 확장시키는 도구로 받아들이고 있습니다.

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AI up-skilling 현황

글로벌 현황

AI 업스킬링은 가속화되고 있지만 아직 갈 길이 멉니다. 2023년에는 6%의 기업만이 인력의 25% 이상을 AI/GenAI 도구에 대해 교육했습니다. 2024년에는 이 비율이 29%로 증가했습니다. 그러나 여전히 약 70%의 기업이 인력의 4분의 1 미만만 교육한 상태입니다.

지역별 업스킬링 현황

인력의 25% 이상을 AI/GenAI 도구로 교육한 기업 비율을 보면, 싱가포르가 44%로 1위, 일본이 38%로 2위입니다. 독일, 스페인, 프랑스, 미국, 영국은 29~30% 수준이며, UAE 27%, 인도 26%입니다. 이탈리아와 브라질은 20%로 가장 낮은 수준입니다.

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CEO를 위한 전략적 플레이북

다섯 가지 핵심 실행 과제

BCG는 선도 기업들이 가치 창출을 극대화하기 위해 수행하는 다섯 가지 핵심 과제를 제시합니다.

1. 첫째, AI의 상상력 격차를 돌파해야 합니다. AI와 비즈니스 전환으로 무엇이 가능한지 다시 생각해야 합니다.
2. 둘째, AI 노력을 타깃팅하고 우선순위를 정해야 합니다. 핵심 기능의 몇 가지 혁신적 기회에 집중해야 합니다.
3. 셋째, AI를 기업 야망에 봉사하도록 해야 합니다. 명확한 KPI를 정의하고 추적해야 합니다.
4. 넷째, 문화와 조직 변화를 주도해야 합니다. CEO가 직접 참여하여 변화를 이끌어야 합니다.
5. 다섯째, 다음 단계를 준비해야 합니다. AI의 다음 가치 플레이와 수반되는 리스크를 예측해야 합니다.

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결론 및 시사점

BCG AI Radar 2025 보고서는 AI 투자와 실제 가치 창출 사이의 격차가 여전히 크다는 점을 명확히 보여줍니다. 75%의 기업이 AI를 전략적 우선순위로 삼지만, 실제 가치를 경험하는 기업은 25%에 불과합니다.

선도 기업들의 차별화 요인은 명확합니다. Deploy를 넘어 Reshape와 Invent에 80% 이상의 투자를 집중하고, 사용 사례를 넓게 분산하기보다 핵심 영역에 깊게 집중합니다. 또한 재무 KPI를 포함한 명확한 가치 측정 체계를 구축하고, 기술(30%)보다 사람과 프로세스(70%)에 더 많은 관심을 기울입니다.

2025년은 AI Agent가 본격화되는 해가 될 전망입니다. 그러나 Agent 역시 만능 해결책이 아니며, 업무의 근본적인 재설계와 리스크 관리가 수반되어야 합니다. 결국 AI 성공의 열쇠는 기술 자체가 아니라, 조직의 변화 관리 역량과 명확한 전략적 집중에 있습니다.

읽어주셔서 감사합니다. 🫰

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