AI가 빨라도 소용없어요, 맥락 모르면 엉뚱한 결과만 나와요

2024년 맥도날드가 3년간 공들인 AI 드라이브스루를 전면 중단했어요. 고객이 "그만해"라고 외쳤는데도 AI는 치킨너겟을 260개나 주문에 추가했거든요. 문제는 속도나 정확도가 아니었어요. AI가 상황을 전혀 이해하지 못했던 거죠.

 

2025년 1월 뱅크 오브 아메리카 조사에 따르면, 2024년은 AI의 ROI 확인의 해였고 2025년은 엔터프라이즈 AI 도입의 해가 될 전망이에요. 하지만 진짜 관건은 얼마나 빨리 처리하느냐가 아니라, 얼마나 제대로 이해하느냐예요.

 

왜 '속도'보다 '이해'가 더 중요할까요

 

AI가 처리 속도만 빠르면 뭐 해요. 2024년 4월 일론 머스크의 그록 AI는 NBA 선수 클레이 톰슨에 대한 '벽돌 던지기(brick)'라는 농구 속어를 오해해서, 그가 실제로 유리창을 부쉈다는 허위 사실을 퍼뜨렸어요. 이게 바로 맥락 없는 AI의 현주소죠.

 

삼성SDS는 2024년 9월 AI 업무 생산성 측정 지표 '트루벤치'를 공개했는데, 10개 카테고리, 46개 업무, 2,485개 세분화된 평가 항목으로 AI의 맥락 이해력까지 측정해요. 단순 정확도가 아니라 사용자 의도와 상황까지 파악하는 능력을 평가하는 거예요.

 

2025년 현재 기업들은 깨닫고 있어요. AI를 도입했는데 오히려 업무 효율이 떨어지는 역설을 경험하면서요.

 

맥락 없는 AI가 만드는 현실

 

글로벌 시장조사기관들은 2028년까지 기업 일상 업무의 15% 이상이 AI 에이전트에 의해 자율적으로 처리될 것으로 전망하지만, 이건 AI가 맥락을 이해할 때만 가능한 얘기예요.

 

실제로 매출 하락 원인을 AI에게 물으면 계절적 요인이나 경쟁사만 분석해요. 정작 건물 주차장 공사 때문이었다는 현장 맥락은 놓치죠. 숫자에 드러나지 않는 정치적 상황, 팀 내 역학관계 같은 건 사람의 경험과 감각이 필요해요.

 

2025년 생성형 AI를 통해 경쟁 우위를 확보하는 기업이 나타나는 반면, 양질의 데이터가 AI 성능의 핵심이라는 사실을 간과한 기업들은 2023년 시작한 AI 프로젝트를 중단하는 상황에 처하고 있어요.

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2025년, AI 실용성의 시대가 온다

 

2025년은 'Too Much AI' 현상이 사라지고 'Right-Sized AI'가 부상하는 해예요. 모든 문제를 최신 거대 언어모델로 해결하려던 시도는 자연스럽게 줄어들고 있어요.

 

집 근처 장 보러 갈 때 굳이 스포츠카를 몰 필요 없잖아요. 단순한 문서 분류는 작고 가벼운 AI 모델로도 충분해요. 2025년까지 미국 기업들은 생성형 AI에 평균 6,700만 달러를 투자할 것으로 예상되지만, 이제는 얼마를 쓰느냐보다 어떻게 쓰느냐가 중요해졌어요.

 

SAS 2025년 AI 트렌드 전망에서 생성형 AI에 대한 과도한 기대감을 내려놓고 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 데 집중해야 할 시점이 도래했다고 강조했어요.

 

진짜 생산성은 협업에서 나와요

 

AI가 업무를 빠르게 처리해도 방향이 틀리면 소용없어요. 진짜 생산성 향상은 AI와 사람이 상황과 맥락을 함께 이해하며 협업할 때 나타나요.

 

2025년 AI 에이전트의 핵심 가치는 더 이상 대화 능력 자체가 아니라, 특정 업무 영역에 대한 깊은 이해를 바탕으로 프로세스 전반을 최적화하는 것이에요.

 

업무 현장에는 숫자로 드러나지 않는 맥락이 수두룩해요. 어떤 고객이 까다로운지, 어느 팀원이 어떤 방식을 선호하는지, 지금이 어떤 분위기인지. 이런 걸 파악하는 게 맥락 이해고, 이게 바로 AI 시대의 진짜 경쟁력이에요.

 

효율성 환상을 벗어나는 법

 

AI 도입 후 데이터나 보고서 수치는 좋은데, 현장 실무자들이 느끼는 업무 효율은 그대로인 경우가 많아요. 이게 바로 효율성 환상이에요.

 

진짜 중요한 건 의사결정 과정에 충분한 맥락과 상황 정보가 반영되고 있는지예요. 팀 간 협업과 커뮤니케이션에 막힘은 없는지, 성과를 과장하거나 포장하는 문화는 없는지 정기적으로 점검해야 해요.

 

Forrester는 RAG(검색증강생성) 하이브리드 접근 방식이 현재 28%에서 2025년까지 AI 사용 사례의 35%를 차지할 것으로 전망했어요. AI만으로는 부족하고, 기업 고유 데이터와 맥락 정보를 결합해야 한다는 거죠.

 

 

 

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