가트너가 이번 주 발표한 조사에 따르면, 인프라 및 운영 책임자의 상당수는 기존 예산에서 AI 프로젝트에 재투자할 자금을 충분히 확보하지 못하고 있다고 밝혔다. 전 세계 253명의 IT 리더를 대상으로 한 조사에서 절반 이상이 예산 문제를 겪고 있었으며, 이에 따라 54%는 단기간에 성과를 낼 수 있고 비용 절감 효과가 예상되는 AI 프로젝트에 집중하고 있다고 전했다.

가트너 리서치 디렉터 멜라니 프리즈는 “측정 가능한 효과를 빠르게 입증할 수 있는 기능 영역에 투자가 집중되고 있다”라며, “특히 IT 서비스 관리(ITSM)와 디지털 워크플레이스 부문에서 AI 활용이 활발하다. 자동화와 생성형 AI를 통해 생산성을 직접 높이고 비용을 줄일 수 있기 때문”이라고 설명했다.

프리즈는 한 대형 헬스케어 기업의 사례를 소개했다. 해당 기업은 AI를 활용해 IT 서비스 데스크의 셀프서비스 기능을 강화해 생산성을 높이고 사고 발생률을 줄였다. 프리즈는 “직원들이 겪는 문제를 입력하면, 생성형 AI 모델이 사내 ITSM 데이터와 지식 베이스를 기반으로 해결책을 제시하는 포털을 구축했다”라며, “이 시스템은 초기 문의 해결률을 개선하고, 서비스 데스크 담당자가 더 복잡한 업무에 집중할 수 있게 했다”라고 덧붙였다.

하지만 AI 통합은 점점 어려워지고 있다. 구성 요소가 복잡하고 이를 유기적으로 연결하는 과정이 쉽지 않기 때문이다. 프리즈는 “작게 시작해 큰 성공을 거두는 것이 가장 좋은 접근법이다. 전통적인 IT의 기본 원리와 같다”고 조언했다. 또, “인프라 및 운영 부문은 비교적 손쉬운 투자로 모멘텀을 확보할 수 있는 AI 사용례에 우선순위를 둬야 한다”라고 강조했다.

AI 비용 최적화는 단기적 이익을 줄 수 있지만, 진정한 목표는 이러한 AI 역량을 축적해 **장기적인 가치와 혁신을 실현하는 것**이라고 프리즈는 설명했다. “하지만 예산 제약과 통합 난이도 때문에 실행이 지연되고 있다”고 말했다. 조사에 따르면, 응답자의 48%가 통합 과정의 어려움을 호소했다.

이번 가트너 자료는 MIT가 발표한 논란의 연구 결과와도 맞닿아 있다. MIT 연구진은 **AI 프로젝트의 95%가 실패했다**고 발표했다.

가트너는 지난 6월에도 2028년 초까지 40% 이상의 에이전틱 AI 프로젝트가 취소될 것이라고 전망한 바 있다. 프리즈는 “AI가 무작정 실험 단계에 머물러서는 안 된다. ROI를 입증할 수 있는 영역에 집중하고, 이를 기반으로 추진력을 만들어가야 한다”고 말했다.

AI 프로젝트의 가치와 실행 가능성의 균형은 기업의 우선순위와의 정렬 여부에 달려 있다. 프리즈는 “통합 비용이나 솔루션 자체의 가격이 위험 요인이 될 수 있으며, 이런 요소들은 결과적으로 가치 판단에 영향을 미친다”고 분석했다. 또한, “AI를 활용해 인사이트와 역량을 확보하고 고객 경험을 강화하는 방향이 중요하다”라고 강조했다.

이번 조사는 장기적 자본 지출을 다루지 않았다. 직원 생산성에 직접적인 영향을 미치는 프로젝트에 초점을 맞췄다. 응답자 대부분은 AI 프로젝트를 위해 예산을 마련하는 데 여전히 신중할 것으로 예상됐다. 프리즈는 “인프라 및 운영 책임자에게 AI는 늘 도전 과제였다. 기존 시스템을 안정적으로 운영하면서 동시에 혁신 기회를 찾아 비즈니스 가치를 창출해야 하기 때문이다”라고 말했다.
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