[디지털투데이 AI리포터] 기업들이 인공지능(AI) 자동화의 투자수익률을 인력 감축만으로 계산하면 실제 운영비를 놓치기 쉽다는 지적이 나왔다. 

8일(현지시간) IT매체 씨엑스투데이는 고객경험 업무에서 AI가 일을 없애기보다 보이지 않는 운영 업무로 옮기며 비용 구조를 더 복잡하게 만든다고 짚었다.

경영진은 인력 계획표에서 줄어든 역할을 보지만, 현장 조직은 승인 절차와 예외 처리, 통제 업무가 늘어나는 경우가 많다. 문제는 AI가 작동하지 않는 데 있는 게 아니라, 기업들이 AI를 안전하고 안정적으로 계속 운영하는 데 필요한 비용을 과소평가하는 데 있다는 것이다.

고객 응대처럼 정확성, 규제 준수, 속도가 함께 중요한 영역일수록 이런 부담은 커진다. AI가 고객 상호작용의 상당 부분을 처리하면 겉으로 드러나는 업무는 줄 수 있다. 그러나 그 아래에는 데이터 품질 관리, 입력 변화에 따른 모델 동작 점검, 안전성과 개인정보 보호를 위한 통제, 자동화가 처리하지 못한 사안을 넘기는 업무 흐름이 새로 생긴다는 설명이다. 

비용이 커지는 대표 영역은 거버넌스와 사람의 감독, 성능·비용 변화, 예외 처리, 모니터링이다. AI가 고객 데이터나 금융 판단, 규제 대상 업무를 다루면 출시 이후에도 규제 준수 의무는 끝나지 않는다. 유해하거나 편향되거나 규정을 벗어난 결과를 낼 수 있는 AI는 사람이 검토하는 구조를 필요로 한다.

기업은 시스템이 무엇을 하는지, 언제 잘못된 결과가 나오는지, 왜 문제가 생겼는지, 입력 단계에서 무엇이 달라졌는지를 계속 확인해야 한다. 이런 이유로 AI 투자수익률은 구축과 연동, 운영, 거버넌스, 개선까지 포함한 전 주기로 계산해야 한다. 인원 감소만 기준으로 삼으면 절감 효과는 쉽게 사라지고, 복잡성을 관리하는 비용까지 반영해야 실제 수익성을 볼 수 있다고 매체는 전했다.

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