AI 프로젝트의 80%가 도입에 실패합니다. 이는 일반 IT 프로젝트 실패율의 2배에 달하죠.
이는 비영리 연구 기관 RAND의 연구에 따른 수치인데요. 이보다 더한 통계도 있습니다. MIT의 보고서에 따르면, 기업들이 추진한 생성형 AI 파일럿 프로젝트 중 95%가 수익이나 ROI 측면에서 실패합니다. 손익을 기준으로 봤을 때 기업들의 생성형 AI 도입 대부분이 실질적인 영향을 미치지 못한 것이죠.
이처럼 AI 도입 실패율이 높은 이유는 단순히 기술의 미성숙 때문만이 아닙니다. 잘못된 목표 설정, 조직 내 수용성 부족, 데이터 거버넌스 한계, 그리고 “혁신”이라는 명분 아래 무리하게 추진되는 전략적 오류가 더 큰 원인으로 꼽힙니다. 성공 사례가 언론의 주목을 받는 동안, 실제로는 수많은 기업들이 AI로 인한 수익화 실패, 현업 통합 난항, 브랜드 이미지 추락 등 다양한 문제를 겪으며 좌절을 경험하고 있습니다.
AI의 잠재력을 현실로 전환하려면 “무엇을 할 수 있는가”보다 “어디에 어떻게 적용해야 하는가”가 더 중요합니다. 작정 최신 기술을 도입하는 것은 비용만 늘리고 실패 확률만 키우죠. AI 프로젝트의 성패는 기술 자체보다 비즈니스 이해, 데이터 활용, 조직 설계, 그리고 실행 과정의 철저함에 달려 있습니다.
AI 도입, 실패율이 높기 때문에 오히려 실패 사례에서 배우는 것이 가장 실질적인 가이드가 될 수 있습니다. 오늘은 팀스파르타에서 글로벌 기업에서 AI 도입에 실패한 사례를 소개해드립니다. 애플, 코카콜라 등 유명 기업에서도 AI 도입으로 오히려 부정적인 효과를 불러온 케이스와 그 요인을 상세하게 살펴봅니다.
호주 커먼웰스 은행, 비용 절감 우선한 AI 도입 철회
2025년 7월, 호주의 최대 은행 오스트레일리아커먼웰스뱅크(CBA)는 13억 달러 규모의 대대적인 투자를 기반으로 AI를 본격 도입하겠다고 발표했습니다. 고객과 직접 소통하는 프론트라인 업무를 중심으로 AI 기반 목소리봇을 도입하여 고객 서비스 직무의 45명을 대체했죠. CBA는 AI 대체로 고객 응대가 더 빠르고 쉽게, 효율적으로 이뤄질 것이며, 고객센터의 통화량이 줄어들 것으로 예상했습니다.
그러나 통화량은 증가했습니다. 오히려 업무량이 늘어나 팀 리더들까지 초과 근무를 하며 전화 응대를 하는 상황이 벌어지며 도리어 업무 효율이 떨어졌죠. CBA는 콜센터 직원 감축 결정을 철회하고, 해고 직원들에게 공식적으로 사과했으며, 이들을 다시 채용하겠다고 밝혔습니다.
CBA의 AI 도입 실패는 성급하게 AI 도입 프로젝트를 추진한 것이 주 요인으로 꼽힙니다. CBA에서도 “초기 평가 오류였다”, “필요한 직무 평가를 더 철저히 했어야 했다”, “해고한 일자리는 실제로 불필요한 게 아니었다”라고 인정했죠. 내부에서도 보이스봇의 실제 작동 상황에 대한 충분한 테스트와 다양한 실제 고객 시나리오 실험 없이 도입을 급하게 추진했다는 지적이 있습니다. 이 가운데 노조는 “기술 혁신을 위장한 인력 구조 조정일 뿐이었다”고 비난하고 있죠.
즉, CBA는 비즈니스 영향에 대한 충분한 이해 없이 비용 절감을 우선하여 AI 도입을 단행해 실패한 사례라 할 수 있습니다.
애플, 검증 부족으로 인한 AI 신뢰도 하락
2025년 1월 애플은 iOS 18.3 베타 버전에 뉴스 및 엔터테인먼트용 AI 기반 뉴스 요약 기능을 추가했습니다. 애플인텔리전스(Apple Intelligence)를 기반으로 AI가 뉴스를 요약해 기기의 잠금화면에 알림을 표시하는 방식이었죠.
그런데 AI가 잘못된 제목, 심지어는 허위 뉴스를 생성하면서 논란이 일었습니다. 실제로 발생하지 않은 사건을 뉴스처럼 전한 것인데요. ‘이스라엘 총리가 체포됐다’ ‘유명인이 커밍아웃했다’는 등의 잘못된 알림을 보내면서, BBC 등 언론사들은 기사가 잘못 요약되어 발송되는 알림에 자사가 출처로 표기되는 문제로 애플에 대응을 요구했습니다. 애플은 즉각 기능을 비활성화하하고 업데이트로 개선하겠다고 밝혔죠.
애플의 AI 도입 실패는 출시 및 검증 프로세스의 부족이 주된 요인입니다. 애플의 AI 뉴스 요약 기능은 여러 개의 알림을 하나로 요약해 요지를 보여주는 방식이었기 때문에, 서로 다른 알림이 뒤섞이는 오류가 발생하기 쉬운 구조였습니다. 무관한 사실들이 단정형 문장으로 합쳐져 다른 결론이 만들어진 것이죠. 입력 구조 설계에서 비롯된 문제인데요. 이 가운데 알림이 언론사 로고로 나가면서 사용자는 이를 해당 언론사의 푸시 알림으로 오인했습니다. 책임 표기 및 투명성 부족, 타사 신뢰 훼손 등 윤리적 문제로 언론사의 반발을 부를 수밖에 없었죠.
코카콜라, 저품질 AI 광고로 브랜드 이미지 손상
코카콜라는 2024년 크리스마스 시즌을 앞두고 자사의 1995년 광고 “Holidays are Coming”을 AI로 리메이크했습니다. 눈 내리는 풍경과 빨간 트럭, 북극곰이 등장하는 장면을 AI로 생성했는데요. 화면 하단에는 ‘Real Magic AI로 제작’이라는 텍스트를 띄웠죠. 반응은 좋지 않았습니다. 많은 사람들이 이를 “영혼 없는 가짜 광고”, “끔찍한 디스토피아 같다”, “차갑고 비효과적, 불쾌하다”고 비판했는데요.
실제로 영상에는 달리고 있지만 회전하지 않는 트럭 바퀴, 잘못 표기된 코카콜라 로고, 비정상적인 건물과 조명 등 기술적 오류가 담겼습니다. 코카콜라는 “AI 기술과 인간 창의성의 교차점을 실험하는 과정”이라 밝혔지만, 부정적인 반응은 사그라들지 않았죠. “최고의 펩시 광고”라는 평까지 들어야 했습니다.
광고에 AI를 도입한 코카콜라가 이로 인해 브랜드 이미지에 손상을 입게 된 이유는 여러 가지입니다. AI 광고로 인해 이전까지 전달하던 따뜻한 감성과 향수가 없어지고 무미건조한 분위기를 자아내 불쾌감을 조성했죠. 또한 이미지 왜곡과 비정상적인 움직임 등 AI 광고의 기술적 완성도도 부족했습니다. AI에 대한 기술적인 접근에 초점을 맞추다 보니 감성을 건드리는 크리스마스 광고의 본질에서 벗어나 브랜드 정체성과 괴리를 빚어낸 사례죠.
IBM 왓슨, 기존 워크플로우와의 통합 실패
IBM 왓슨은 IBM의 Watson Deep QA 컴퓨터가 TV 역사상 가장 어려운 퀴즈쇼 Jeopardy!에서 우승한 것을 계기로 2011년 출범했습니다. 2015년, IBM 왓슨은 헬스케어 전반을 혁신하겠다는 목표로 왓슨 헬스 사업부를 시작했는데요. 이후 IBM 왓슨은 40억 달러를 투자하여 암 진단 및 치료 추천, 데이터 분석, 헬스케어 챗봇 등에 AI를 도입했습니다. AI로 방대한 의료 문헌과 진료 기록을 학습해 맞춤형 치료 옵션을 추천하고, 의료 데이터를 해석하여 질문에 답변하며, 챗봇 서비스로 의료 행정, 정책 분석, 환자 안내 등을 지원했죠.
그러나 IBM 왓슨 헬스 사업부의 AI 도입은 실패로 끝났습니다. 가장 큰 요인 중 하나는 낮은 정확도, 신뢰도로 인한 의료진의 거부감, 병원 시스템과의 통합 실패였습니다. 프라이버시 및 기관 간 데이터 공유 부족 등으로 데이터 접근이 구조적으로 어려워 정확도가 낮아졌고, 이로 인해 AI의 의사결정과 현장 의료진의 결정이 불일치하는 사례가 대다수였습니다. 결국 임상 신뢰도가 낮아졌죠. 가장 중요한 것은 AI가 별도 시스템으로 제공되어 접근성이 떨어졌다는 것입니다. 사용성이 떨어져 현장 안에 못 들어간 것이죠. 현장에서도 “기기에서 필요한 순간에 도움을 받기가 어렵다”, “이미 다 아는 표준 치료만 권고한다”, “내 판단이 더 낫다”는 반응이 주를 이뤘습니다.
핵심 의료 AI 파일럿 프로젝트를 거듭 실패하면서, IBM 왓슨은 신약 탐색 라인 철수를 시작으로 헬스케어 사업부의 데이터 및 분석 자산을 매각했습니다.
AI 도입 실패, 기업교육으로 피해갈 수 있습니다
AI 실패 사례에서 보았듯, 주된 요인은 기술 부족이 아니라 비즈니스와 현장의 괴리입니다. 호주 커먼웰스 은행, 애플, 코카콜라, IBM 왓슨까지, 공통적으로 성급한 도입이 실패의 핵심 원인이었죠.
이처럼 기업의 AI 도입 실패는 곧 교육과 준비 부족의 결과라고 할 수 있습니다. 기술 도입은 단순히 툴을 마련하는 것이 아니라, 그것을 제대로 이해하고 업무에 연결할 수 있는 인재 역량이 뒷받침될 때 비로소 성과로 이어집니다.
AI 전문 기업교육 팀스파르타는 이러한 문제를 해결하기 위해 단순한 도구 사용법을 넘어, 비즈니스 목표와 연결된 AI 활용 전략을 설계할 수 있는 커리큘럼을 제공합니다. 팀스파르타에게 교육을 문의한 기업의 산업과 조직 특성에 맞추어 개별적인 맞춤형 교육 콘텐츠를 개발하죠. 나아가 영업, 마케팅, 디자인, 개발 등 각 직무에서 바로 활용할 수 있는 실습형 교육을 기반으로, 구성원 개개인이 현업에서 곧바로 성과를 창출할 수 있도록 돕습니다.
AI 도입 성공의 경계선은 분명합니다.
준비된 인재가 있는가, 없는가.
팀스파르타의 AI 기업교육은 단순히 툴을 아는 인재가 아니라, 비즈니스 성과를 창출하는 AI 활용 인재를 길러냅니다.
지금이 바로, 조직이 AI 실패를 피하고 성공을 현실로 만들 수 있는 가장 확실한 기회입니다.
부담 없이 팀스파르타에 AI 기업교육을 문의해보세요.
우리 조직의 AI 전환(AX)을 가까이서, 함께 성공적으로 추진해드립니다.
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