AI ROI 측정, 숨은 비용 놓치면 왜곡되는 이유

이 글은 마케팅에서 AI가 성과를 내고 있지만 그 재무적 가치를 증명하기는 여전히 어렵다는 문제를 다룹니다. The CMO Survey에 따르면 2029년까지 미국 마케팅 활동의 50% 이상을 AI가 담당할 전망이고, 지난해 AI는 영업 생산성을 14.1%, 고객 만족도를 10.8% 끌어올렸으며 마케팅 오버헤드는 14.6% 줄었습니다. 하지만 Witness.AI 설문에서는 경영진의 9%만이 AI 이니셔티브의 75% 이상에서 의미 있는 재무적 성과를 봤다고 답했고, 68%는 최근 12개월 내 AI 프로그램이 예산을 초과한 적이 있다고 밝혔습니다. 글로벌 CMO 설문에서도 응답자의 16%만 AI 투자 성과를 자신 있게 증명할 수 있었고, 70%에 가까운 응답자가 정확하게 결과를 측정하지 못했으며 21%는 일관된 측정 인프라 자체가 없었다고 합니다. 원인으로는 AI가 활동 자체가 아니라 실제 변화를 측정해야 한다는 점, 검토나 예외 처리로 업무가 다른 곳으로 옮겨갈 뿐인 경우가 많다는 점, 비용과 효익이 마케팅, IT, 법무 등 서로 다른 부서에 흩어져 있어 실제 순이익이 왜곡된다는 점을 짚고 있습니다.

AI 도입 성과를 보고할 때는 생성 속도나 산출물 수가 아니라 워크플로 전체의 변화와 부서 간 비용을 함께 집계해야 실제 ROI를 왜곡 없이 증명할 수 있습니다