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AI 도입, 왜 검토 단계만 반복할까?

2026-02-04

“AI 도입, 기업들은 왜 검토 단계에서만 맴돌고 있을까요?”

생성형 AI 시대가 열리며 많은 기업이 혁신을 이야기합니다. 하지만 실제 비즈니스 현장에 적용하는 단계에 이르면, 예상치 못한 병목에 가로막히는 경우가 적지 않습니다.

글로벌 시장조사기관 가트너(Gartner, 2024)의 분석에 따르면, 생성형 AI 프로젝트의 약 30%는 시범 운영(PoC) 단계 이후 실제 비즈니스 가치를 입증하지 못한 채 폐기되는 것으로 나타났습니다. 데이터 품질의 한계와 통제 불가능한 비용 상승, 그리고 불분명한 비즈니스 효과 등이 주된 원인으로 지목됩니다.

기술은 빠르게 발전했지만, 막상 우리 회사 데이터와 업무 구조에 맞추는 과정에서는 여전히 어려움이 반복됩니다. 특히 하나의 AI를 어렵게 구현해도 이후 다른 업무나 조직으로 확장되지 못한 채 멈춰버리는 상황은 오늘날 많은 기업이 공통적으로 겪는 현실입니다. 성공적인 AI 전환을 위해서는 기술 도입 자체보다 어디에서 막히고, 왜 확장되지 않는지를 구조적으로 살펴볼 필요가 있습니다.

💻병목 1. 파편화된 데이터와 RAG 학습의 한계

“데이터가 부서마다 흩어져 있어 AI가 제대로 학습할 기반이 안 돼요.”

AI의 성능은 결국 '우리 회사만이 가진 데이터'를 얼마나 정확하게 이해하느냐에 달려 있습니다. 하지만 많은 기업에서 지식 자산은 부서·시스템별로 분산되어 있고, 특히 표·차트·이미지 등 비정형 데이터가 포함된 문서는 AI가 맥락을 파악하기 매우 어렵습니다. 단순한 텍스트 위주의 검색 방식으로는 고차원적인 지식 추출이 불가능합니다.

최근에는 이러한 문제를 해결하기 위해 흩어진 데이터를 하나의 검색·학습 구조로 연결하는 RAG(검색증강생성) 방식이 주목받고 있습니다. 텍스트 문서뿐 아니라, 도표, 그래픽 등 비정형 데이터까지 함께 다룰 수 있을 때 AI는 비로소 조직의 맥락을 이해하기 시작합니다.

💡에이전틱 AI 플랫폼 '엑스젠(XGEN)’은 문서 간 연결 구조를 그래프 형태로 파악하고, 단순 키워드가 아닌 ‘의미 중심 검색’을 적용해 복잡한 문서 관계도 직관적으로 이해합니다. ‘다이나믹 청킹(Dynamic Chunking)’으로 문맥 단절을 최소화하고, OCR(Optical Character Recognition, 광학 문자 인식)과 VLM(Vision Language Model, 시각 언어 모델)을 결합해 복잡한 비정형 요소까지 멀티모달로 분석합니다. 이를 통해 파편화된 데이터를 단순 저장이 아닌, 맥락이 보존된 지식 체계로 전환하여 RAG의 답변 정확도를 극대화합니다.

💻병목 2. 단절된 툴과 부조화된 워크플로우

“기능별로 흩어진 AI가 업무 흐름과 따로 놀다 보니, 실업무 확장이 안 돼요.”

특정 기능 하나에만 특화된 AI는 업무 생산성을 높이는 데 한계가 있습니다. 기존 시스템과 분리된 AI는 오히려 업무 흐름을 끊는 요소가 되기도 합니다. 이제 AI는 지시를 기다리는 도구를 넘어, 비즈니스 워크플로우 안에서 스스로 판단하고 움직이는 능력을 갖춰야 합니다. 많은 기업이 API와 DB가 프로세스와 유기적으로 연결되지 않아 도입 확산에 어려움을 겪으며, 결국 기술 검증(PoC) 단계에만 머무는 '성장의 병목'을 마주하게 됩니다.

💡엑스젠의 핵심인 ‘비주얼 캔버스 에디터’는 개발자나 엔지니어가 아닌 현업 사용자도 노코드 방식으로 AI 에이전트를 만들 수 있는 워크플로우 환경을 제공합니다. 부서 또는 개인 단위에서도 기업 내 문서, DB, 기존 시스템 API 등 다양한 자원을 캔버스 위에서 손쉽게 연동할 수 있습니다. 특히 여러 AI 에이전트를 상호 연계해 복잡한 업무 프로세스를 자동화함으로써, 부서 간 협업 효율을 높이고 AI가 실제 업무 현장의 핵심 동력으로 작동하게 합니다.

💻병목 3. 복잡한 개발 프로세스와 누적되는 비용

“AI 한번 만들려면 너무 복잡해서 시간도 오래 걸리고 비용도 계속 늘어나요.”

AI 프로젝트가 장기화될수록 ROI는 급격히 낮아집니다. 모델 선택부터 파인튜닝, 벡터 DB 구축, 고정밀 RAG 최적화에 이르기까지 필요한 기술 요소가 너무 복잡하기 때문입니다. 특히 이를 운영할 전문 인력이 부족한 상황에서 관리 포인트가 늘어날수록 유지보수 비용은 기하급수적으로 상승하며, 결국 AI 도입 자체가 조직의 거대한 기술 부채로 남게 되기도 합니다.

💡엑스젠은 오픈AI, 구글 제미나이, 클로드 등 대표적인 퍼블릭 LLM 22종과 다양한 오픈소스 모델(딥시크, 큐원, 라마 등)을 자유롭게 활용할 수 있는 환경을 지원합니다. 기업은 목적과 업무 특성에 맞춰 최적의 모델 조합을 자유롭게 구성할 수 있으며, 모델별 환경설정부터 도구 호출(Tool Call), MCP, A2A 연동 등 필수 기술 요소를 간편하게 구현하여 구축 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있습니다.

뿐만 아니라, 다양한 비정형 데이터를 고정밀 RAG에 연결하고, 임베딩 자동 갱신과 성능 피드백 루프를 통해 별도의 수동 작업 없이도 지식을 지속적으로 고도화합니다. 특히 어드민(Admin) 모드는 복잡한 워크플로우와 리소스를 단일 환경에서 재활용·추적·통제함으로써 운영 효율성과 데이터 신뢰성을 동시에 확보합니다. 이를 통해 전문 인력의 개입을 최소화하면서도 안정적이고 경제적인 AI 서비스 운영이 가능해집니다.

💻병목 4. 경직된 환경과 전사적 확산의 한계

“우리 회사 환경에 딱 맞춘 AI를 만들기가 어렵고, 확장을 시도하면 기술적 한계에 부딪혀요.”

AI 도입 초기 단계를 넘어 전사적 확산을 시도할 때 기업들은 예상치 못한 장벽을 만납니다. 산업 특유의 규정이나 도메인 맥락을 범용 AI에 반영하기가 까다롭고, 특정 부서에서 개발한 에이전트를 다른 조직에서 재활용하거나 확장하기도 쉽지 않기 때문입니다. 결과적으로 AI는 조직 전체의 혁신으로 이어지지 못한 채, 일부 기술 팀만 사용하는 고립된 도구에 머물게 됩니다.

💡엑스젠은 설계부터 구축, 운영, 관리까지 전 과정을 지원하는 통합 환경을 제공하여 전사적 AI 전환을 가속화합니다.

엑스젠은 최신 언어 모델과 기술을 즉각적으로 반영할 수 있는 구조를 갖추고 있습니다. 기존 데이터 및 업무 시스템과의 매끄러운 통합은 물론, 보안과 효율을 고려한 분산형 데이터 관리 환경을 제공하여 기업의 고유한 도메인 맥락과 규정을 정교하게 수용합니다.

또한, 엑스젠은 특정 산업이나 분야에 국한되지 않고, 커머스를 넘어 기업 경영 전반의 밸류체인에 폭넓게 적용 가능한 유연한 구조를 갖추고 있습니다. 이를 통해 개별 부서의 AI 성과를 조직 전체로 손쉽게 전파하고 재활용할 수 있는 환경을 제공합니다.

기업이 AI를 도입하기 어려운 Pain Point (출처=플래티어)

AI 도입이 PoC 단계에서 멈추는 이유는 기술력 부족이 아니라, 이를 비즈니스 현장에 안착시킬 ‘구조적 설계’가 부재했기 때문입니다. 이제 AI는 단순한 질문 답변 도구를 넘어, 기업의 지식을 학습하고 복잡한 프로세스를 자율적으로 수행하는 핵심 비즈니스 엔진으로 진화해야 합니다.

엑스젠(XGEN)은 데이터 수집부터 전처리, 모델 학습, RAG 구성, 서비스 배포까지 전 과정의 데이터를 효율적으로 통합 관리합니다. 특히 LLM·ML·RAG·API·Agent를 하나의 워크플로우로 유기적으로 결합하여, 도메인 업무에 즉시 적용 가능한 실행형 AI 서비스의 구축과 운영을 지원합니다.

나아가 엑스젠은 고객사의 인프라·보안·운영 표준에 정합하는 아키텍처를 설계하여 고가용성과 확장성을 보장합니다. 오픈AI, 제미나이, 클로드 등 22종의 퍼블릭 LLM과 딥시크, 라마 등의 오픈소스 모델을 자유롭게 활용하는 하이브리드 환경을 제공함으로써, 기업은 목적에 맞는 최적의 모델 조합을 구성할 수 있습니다. 도구 호출(Tool Call), MCP, A2A 연동 등 AI 에이전트 개발에 필수적인 기술 요소를 간편하게 구성할 수 있도록 지원하므로, 구축에 드는 시간과 비용은 획기적으로 절감됩니다.