AI가 빠르게 도입되면서, 많은 기업이 기대하는 큰 효과 중 하나는 바로 비용 절감이에요.
하지만 기술 자체만으로 비용을 절감하는 것은 어렵습니다. 실제로 AI를 제대로 활용한 기업들은 어떤 성과를 거두고 있을까요? 구체적인 사례를 통해 AI 도입의 실질적인 비용 절감 효과를 살펴보겠습니다.
비용 절감을 이끄는 AI 도입의 사례 4가지
AI가 비용 절감에 큰 변화를 불러오는 데는 네 가지 조건이 있습니다. 이들은 모두 AI가 학습하고 최적화하기에 적합한 대량의 데이터와 반복적인 처리 과정을 가지고 있다는 공통점이 있습니다.
1️⃣ 조직 내 지식을 반복적으로 활용하는 업무
콘텐츠 제작이나 소프트웨어 개발과 같이, 기업 내부 지식을 기반으로 반복되는 업무는 AI와 궁합이 매우 좋습니다. 생산성을 약 50배 향상시키고, 비용을 20~30% 절감할 수 있죠.
실제로, 글로벌 소비재 기업은 마케팅 전반에 AI를 도입해 콘텐츠 제작 속도를 높이고 대행사 비용을 줄여, 무려 2억 5천만 유로(약 4,000억 원)에 달하는 마케팅 비용 절감 효과를 기대하고 있습니다.
2️⃣ 고객 응대가 빈번한 업무
대규모 고객을 보유하고 콜센터를 통해 고객과 자주 소통하는 기업이라면, 챗봇이나 생성형 AI 기반 어시스턴트를 도입해 문의 처리와 분류 업무를 자동화할 수 있어요. 매장이나 콜센터 직원의 업무량이 줄어들어 최대 90%까지 인력 비용을 절감할 수 있습니다.
사례로 한 글로벌 자산 운용사는 고객 대응 업무에 AI를 적용해 운영비를 3분의 1 수준으로 줄였고 결과적으로, 약 1억 달러(약 1,300억 원)의 비용을 절감했습니다.
3️⃣ 복잡한 공급망을 운영하는 기업
공급업체가 많고 가격 협상이 빈번한 제조업체들은 생성형 AI로 가격 이상값을 찾아내거나 입찰 문서, 스마트 계약서를 작성하는 데 활용할 수 있어요. 효율성을 최대 50%까지 향상시켜, 이전에는 이틀이 걸리던 계약서 검토가 20분으로 단축되기도 합니다.
실제 적용 사례를 살펴보면 물류 회사는 생성형 AI로 제안서를 작성하고 각종 지원 프로세스를 관리해 효율성을 30~50% 향상시켰어요.
4️⃣ 대규모 현장 인력을 운영
유지보수팀이나 영업팀처럼 현장에 많은 인력을 보유한 기업은 생성형 AI로 작업 흐름을 개선해 개별 직원의 생산성을 20~30%까지 향상시킬 수 있습니다.
한 석유·가스 기업은 유지보수 작업에 생성형 AI를 활용해 오류를 70%까지 감소시키고, 예방 정비 비용은 40% 이상 줄였습니다.
AI 도입 전 기업이 고려해야할 3가지
단순 AI 도입만으로 조직의 전반의 변화를 이루기는 쉽지 않습니다. 실제 기업의 사례에서 확인된 AI 도입 과정의 주요 함정들을 미리 파악해 두세요.
✅ 전략을 실제 성과로 연결하기
AI 도입에서 얻는 이점 중 알고리즘 모델 자체의 기여도는 약 10%에 불과해요. 20%는 데이터에서, 나머지 70%는 새로운 업무 방식과 행동 변화에서 나온다고 합니다.
따라서 기업은 적절한 기술을 갖춘 인재를 적재적소에 배치하고, 인간과 AI가 원활하게 협업할 수 있도록 프로세스를 조정해야 합니다. 그리고 기술 발전에 맞춰 빠르게 학습하고 변화할 수 있는 유연한 학습 체계를 만드는 것이 중요해요.
✅ 빠른 성과 창출 구조 만들기
AI 도입 속도는 전체 비용 절감 계획의 효과에 상당한 영향을 미칩니다. 따라서 초기에 빠른 성과를 달성하여 추가 자원을 확보하고, 이를 바탕으로 장기적인 AI 활용을 위한 추진력을 만들어가는 것이 중요합니다.
✅ 가치를 정확하게 측정하고 추적하기
기업은 단순히 ‘기술을 위한 기술’ 도입을 피해야 합니다. AI의 활용이 실제 비즈니스 목표와 연결되고 있는지, 눈에 보이는 재무 성과로 이어지는 비용 절감을 실현하고 있는지 지속적으로 확인해야 합니다.
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업무에 AI를 제대로 적용하면 불필요한 업무를 줄이고, 고객과 구성원 모두에게 더 나은 경험을 제공할 수 있습니다. 기존 방식을 뛰어넘어 더 크고 지속 가능한 성과를 만들 수 있죠. 하지만 막상 시작하려 하면 “우리 조직엔 어떤 방식이 맞을까?”, “어디서부터 해야 할까?” 같은 고민이 생기기 마련입니다.
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- 해당 아티클은 2025년 7월 기준으로 작성되었습니다.
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