대다수 기업의 생성형 AI 도입은 마케팅 비용으로 처리될 뿐, 실제 운영 효율성(Opex) 개선으로 이어지지 않는다. 국세청의 법인세 신고 데이터는 R&D 투자 대비 수익 전환율의 불균형을 암시하며, 이는 기술 종속성과 데이터 감가상각 리스크를 가중시킨다.
생성형 AI, ‘혁신’의 외피를 쓴 비용의 블랙홀
화려한 도입 사례 발표와 달리, 생성형 AI의 기업 내 수익화는 극심한 정체 구간에 진입했다. 초기 파일럿 프로젝트의 성공은 대부분 통제된 환경에서의 결과물이며, 전사적 확대 과정에서 천문학적 매몰 비용만 발생시키는 경우가 다반사이다.
이는 디지털 전환의 본질을 간과한 채, 기술 자체를 목표로 삼는 전략적 오류에서 기인한다. 결국 AI는 목적이 아닌 도구이며, 명확한 KPI 설정 없이 도입된 AI는 디지털 자산이 아닌 값비싼 부채로 전락한다.
ROI의 실체: 데이터가 폭로하는 AI 도입의 명과 암
마케팅 수단으로 전락한 AI 프로젝트의 실상
현재 시장에 ‘우수 사례’로 공유되는 대부분의 케이스는 실질적 수익 증대나 비용 절감 효과가 증명되지 않은 초기 단계에 머물러 있다. 특히 B2C 기업을 중심으로 챗봇, 광고 카피 생성 등에 AI를 활용하지만, 이는 기존 업무를 소폭 개선하는 수준에 그친다. 국세청 법인세 통계에서 확인되는 소프트웨어 및 기술 개발 관련 비용 공제 항목의 급증은, 실제 매출 기여도가 불분명한 ‘AI 쇼케이스’에 막대한 자본이 투입되고 있음을 방증한다. 알고리즘의 미세한 성능 개선보다, ‘AI 도입 기업’이라는 타이틀을 얻기 위한 홍보 비용으로 해석하는 것이 합리적 판단이다. 이는 주주와 시장을 향한 퍼포먼스일 뿐, 기업의 근원적 경쟁력 강화와는 무관한 행보이다.
기술 부채와 라이선스 비용의 이중고
자체 거대언어모델(LLM) 구축은 천문학적인 초기 투자비와 데이터 주권 확보라는 명분을 가진다. 하지만 이는 동시에 거대한 기술 부채(Technical Debt)를 떠안는 결정이 된다. 오픈AI, 구글 등 빅테크의 모델 업데이트 속도를 감안하면, 수백억을 투자한 자체 모델은 불과 1~2년 만에 기술적 가치가 급격히 하락하는 ‘디지털 자산의 감가상각’을 피할 수 없다. 반대로 외부 상용 AI API를 활용하는 전략은 매달 청구되는 라이선스 및 사용료 변동성 리스크에 그대로 노출된다. 고용노동부의 플랫폼 종사자 실태조사는 이미 특정 직군에서 AI 자동화로 인한 소득 변동성을 보고하며, 이는 기업 내부 인력의 직무 전환 비용 증가로 직결된다.
지속 가능한 AI 수익화, 생존의 공학
생성형 AI의 성공적 안착은 기술 도입이 아닌, 비즈니스 프로세스 재설계에 달려 있다. AI가 대체할 업무와 인간이 고도화해야 할 업무를 냉정하게 분리하고, 그에 따른 조직 구조와 성과 측정 방식을 재정립해야만 한다. 현재의 단기적 성과 중심의 AI 도입 열풍은 머지않아 구조조정과 프로젝트 실패의 책임 공방으로 이어질 가능성이 높다. 향후 AI 도입 관련 정부 규제는 데이터 보안, 저작권, 고용 안정성 문제에 집중될 것으로 전망된다. 이러한 규제 환경 변화는 AI 도입의 총소유비용(TCO)을 급격히 상승시키는 핵심 변수로 작용할 것이다.
자주 묻는 질문
PoC(개념증명) 단계에서 세무적으로 비용 처리 가능한 항목은 무엇인가?
클라우드 서비스 이용료, 외부 솔루션 구독료, 단기 프로젝트성 인건비 등은 경상연구개발비로 처리 가능하다. 다만 자산성이 인정되는 소프트웨어 개발로 이어질 경우, 무형자산으로 계상하여 감가상각해야 하므로 초기 회계 처리에 신중해야 한다.
자체 모델 개발 시 학습 데이터의 저작권 귀속 문제는 어떻게 해결하는가?
공개된 데이터를 사용하더라도 상업적 이용이 금지된 경우가 많아 법적 분쟁의 소지가 크다. 내부 데이터 활용 시 개인정보 비식별화 조치는 필수이며, 데이터 출처와 가공 이력을 명확히 문서화하여 향후 발생할 저작권 분쟁에 대비해야 한다.
외부 AI 솔루션 도입 후 데이터 유출 시 법적 책임은 누구에게 있는가?
1차적 책임은 데이터를 위탁한 원사업자, 즉 도입 기업에 있다. 계약서에 솔루션 제공사의 책임을 명시했더라도, 개인정보보호법 등 관련 법규에 따른 기업의 관리 감독 의무가 면제되지는 않는다. 따라서 솔루션 업체의 보안 인증, 데이터 처리 정책을 면밀히 검토해야 한다.
AI 도입으로 인한 기존 인력 재배치 시 노동법상 쟁점은 없는가?
직무 변경이 근로자에게 현저한 불이익을 초래하고 신의칙에 반할 경우 부당 전직에 해당할 수 있다. AI 활용 교육 제공, 전환 직무의 연관성, 대상자 선정의 합리성 등 절차적 정당성을 확보하는 것이 법적 분쟁을 최소화하는 길이다.
클라우드 기반 AI API 사용료의 변동성 리스크는 어떻게 관리하는가?
API 호출량 기반 종량제는 예측 불가능성을 내포한다. 특정 월의 사용량 상한을 설정하는 예산 통제 기능을 활용하고, 여러 클라우드 제공사의 가격 모델을 비교 분석해야 한다. 장기적으로는 사용량 예측 모델을 구축하여 보다 정교한 비용 계획을 수립하는 것이 필요하다.