SAS 조사, "신뢰할 수 있는 AI가 ROI 극대화 열쇠"
글로벌 데이터 및 AI 선도기업 SAS가 발표한 조사에 따르면, 신뢰할 수 있는 AI 구축에 적극적으로 나서는 조직은 그렇지 않은 조직보다 AI 프로젝트에서 두 배 이상의 ROI를 달성할 가능성이 60% 더 높은 것으로 나타났다. 반대로 책임 있는 AI 원칙을 외면할 경우 더 큰 비용과 위험에 직면할 수 있는 것으로 조사됐다.
생성형 AI, 기존 AI보다 더 큰 신뢰 얻어
SAS가 의뢰하고 IDC가 수행한 '데이터 및 AI 영향 보고서: 신뢰의 필수성'은 전 세계 2,375명의 IT 및 비즈니스 리더를 대상으로 진행됐다. 조사 결과, 응답자 다수는 생성형 AI에 대해 기존 머신러닝 같은 전통적 AI보다 높은 신뢰를 보였다. 응답자의 48%는 생성형 AI를, 33%는 에이전틱 AI를 '완전히 신뢰한다'고 답한 반면, 기존 AI에 같은 수준의 신뢰를 보인 응답자는 18%에 불과했다.
흥미로운 점은, 신뢰할 수 있는 AI 시스템에 가장 적게 투자한 집단이 오히려 생성형 AI를 기존 AI보다 200% 더 신뢰한다고 응답한 사실이다. 이는 설명 가능성과 안정성 측면에서 기존 AI가 더 우수하다는 평가와 모순된 결과다.
신뢰와 투자 부족의 불일치
응답자의 78%는 AI를 '완전히 신뢰한다'고 답했으나, 실제로 거버넌스, 설명 가능성, 윤리적 장치 등에 투자하는 기업은 40%에 불과했다. 특히 조직의 우선 과제에서 AI 거버넌스 프레임워크 개발은 2%, 책임 있는 AI 정책 개발은 10% 미만만이 선택해, 투자가 뒷받침되지 않는 신뢰의 불균형이 확인됐다.
IDC의 AI 및 자동화 부문 리서치 디렉터 캐시 랭은 "인간과 유사한 상호작용 방식 때문인지 생성형 AI에 대한 지나친 신뢰가 형성되고 있다"며 "실제로 신뢰할 수 있는지에 대한 질문이 필요하다"고 강조했다.
데이터 기반과 거버넌스의 중요성
AI 성과를 가로막는 주요 장애물로는 분산된 데이터 인프라(49%), 부족한 데이터 거버넌스(44%), 전문 인력 부족(41%)이 꼽혔다. 가장 큰 문제는 관련 데이터 소스 접근의 어려움(58%)으로 나타났으며, 데이터 프라이버시(49%)와 품질 문제(46%)도 주요 리스크로 지적됐다.
SAS 최고기술책임자 브라이언 해리스는 "사회와 기업, 직원 모두를 위해 AI 신뢰 확보가 필수"라며 "경영진은 직원들에게 AI 활용 역량을 강화시켜야 한다"고 말했다.
AI 사용 확대와 미래 전망
이번 조사에서 생성형 AI 사용률은 81%로 기존 AI 사용률(66%)을 크게 웃돌았다. 양자 AI 역시 아직 실현된 사례는 적지만 빠르게 신뢰를 얻고 있으며, 전 세계 의사결정자 약 26%가 '완전한 신뢰'를 표명했다.
SAS는 오는 2026년 4월 미국 텍사스에서 열리는 'SAS Innovate 2026'을 통해 데이터 및 AI의 미래를 논의할 예정이다.



















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