취소되지 않는 AI 프로젝트가 다르게 실행하는 5가지 방식

Gartner는 2027년 말까지 에이전트형 AI (agentic AI) 프로젝트의 40% 이상이 중단될 것으로 예상합니다. 여기서 아무도 무서운 슬라이드에 올리지 않는 사실이 있습니다. 나머지 약 60%는 다섯 가지의 구체적이고 화려하지 않은 일들을 수행하고 있다는 점입니다. 그리고 그중 어느 것도 "더 나은 모델을 사용했다"는 것은 아닙니다.

우리는 성공적으로 출시되어 유지되는 AI 프로젝트를 인도하기도 했고, 실패한 프로젝트를 구출하기 위해 투입되기도 했습니다. 이 두 그룹 사이의 차이점은 놀라울 정도로 일관적이며, 놀라울 정도로 학습 가능합니다. 이는 기술이 얼마나 진보했는지와는 거의 관련이 없으며, 프로젝트가 어떻게 프레임화(framing)되고, 범위(scoping)가 설정되며, 운영되는지와 거의 모든 관련이 있습니다. 만약 당신이 AI 이니셔티브를 시작하려 하거나, 이미 진행 중인 프로젝트에 대해 걱정하고 있다면, 이것이 당신을 올바른 선 위에 머물게 해줄 체크리스트입니다.

40%+

2027년까지 Gartner가 취소될 것으로 예상하는 에이전트형 AI (agentic AI) 프로젝트 비율

~84%

AI 실패의 약 84%는 기술적 요인이 아닌 조직적 요인임 (RAND)

5가지 습관

출시되는 프로젝트와 중단되는 프로젝트를 가르는 차이점

1. 그들은 터무니없을 정도로 좁게 시작한다

AI 프로젝트가 생존할지를 예측하는 단 하나의 가장 큰 지표는 그것이 얼마나 작게 시작했느냐 하는 것입니다. 취소되는 프로젝트는 "AI로 고객 서비스를 혁신한다", "자율 운영 에이전트를 구축한다"와 같이 광범위한 야망과 함께 시작하는 경향이 있습니다. 생존하는 프로젝트는 거의 창피할 정도로 구체적인 것에서 시작합니다: "매일 들어오는 400개의 지원 티켓을 자동으로 분류하고 라우팅한다" 또는 "가장 흔한 5가지 환불 요청에 대한 초안 응답을 작성한다"와 같은 식입니다.

좁은 범위(Narrow scope)는 세 가지 일을 동시에 수행합니다. 성공을 측정 가능하게 만들고, 구축 기간을 분기 단위가 아닌 주 단위로 달성 가능하게 만들며, 무엇보다 중요한 것은 — 예산에 대한 인내심이 바닥나기 전에 조직이 눈으로 확인하고 믿을 수 있는 승리를 만들어낸다는 점입니다. AI 실패의 약 **84%**가 기술적 요인이 아닌 조직적 요인이라는 RAND의 연구 결과는 바로 이 점을 시사합니다. 프로젝트는 기술적 한계 때문이 아니라, 과도한 야망과 조직의 신뢰 상실로 인해 무너집니다. 눈에 보이게 작동하는 작은 성과는 다음 단계의 조금 더 큰 일을 수행할 수 있는 신뢰를 확보해 줍니다.

규칙:

만약 첫 번째 AI 결과물(deliverable)을 숫자가 포함된 단일하고 셀 수 있는 작업으로 설명할 수 없다면, 그것은 너무 큽니다. 설명할 수 있을 때까지 범위를 줄이십시오. 실제로 결과물을 내놓는 팀들은 10개의 워크플로우(workflow)를 부분적으로 자동화하는 것보다, 단 하나의 워크플로우를 완전히 자동화하는 쪽을 택합니다.

2. 그들은 "성공했다"를 의미하는 숫자를 정의한다

생존하는 프로젝트들은 구축하기 전에, 어떻게 성공했는지 알 수 있을지를 정확히 결정하고 이를 기록합니다. "효율성 개선" 같은 모호한 말이 아닙니다. 스프레드시트로 결론을 내릴 수 있는 것이어야 합니다: "평균 티켓 처리 시간을 12분에서 4분으로 단축", "주당 수동 데이터 입력 시간을 30시간 감소", "사람의 개입 없이 1단계(tier-1) 문의의 80%에 답변"과 같은 식입니다.

이것은 거의 정치적인 이유로 중요합니다. 명확한 목표가 있는 프로젝트는 승리를 선언하고 다음 단계의 투자를 유치할 수 있습니다. 반면 모호한 목표를 가진 프로젝트는 결코 결정적인 성공을 거둘 수 없으며, 이는 곧 "이것을 위해 실제로 얻은 것이 무엇인가?"라고 묻는 예산 검토에 영구적으로 취약해짐을 의미합니다. 모호한 목표는 프로젝트를 보호하지 못하며, 오히려 방어 불가능한 상태로 만듭니다. 취소되지 않는 팀들은 의도적으로 자신들의 성공을 부정할 수 없게 만듭니다.

3. 그들은 인간을 루프 안에 유지하며(Human in the Loop), 이를 명시한다

직관과는 반대로, 살아남는 프로젝트들은 대개 실패하는 프로젝트들보다 자율성(autonomy)이 더 적습니다. 취소되는 프로젝트들은 종종 완전한 자동화(full automation)를 위해 과도하게 욕심을 내다가, 피할 수 없는 오답에 직면하고, 신뢰를 잃으며, 결국 전원이 꺼지게 됩니다. 살아남는 프로젝트들은 처음부터 인간을 설계에 포함시킵니다. 즉, AI가 힘든 작업(heavy lifting)을 수행하고, 사람은 예외 사례(edge cases), 이해관계가 큰 결정(high-stakes calls), 그리고 품질 검사(quality check)를 담당합니다.

이것은 야망의 부족이 아닙니다. 이것은 신뢰를 구축하고 안전을 유지하는 방법입니다. 또한 이는 AI가 생성한 작업에 대해 데이터가 지속적으로 보여주는 결과와도 일치합니다. CloudBees의 2026년 연구에 따르면, AI 결과물을 압도적으로 신뢰했던 동일한 팀들이 그로부터 발생한 더 많은 사고(incidents)를 보고했습니다. 이 교훈은 코드 그 이상의 영역에도 적용됩니다. AI는 강력한 초안 작성자(drafter)이지만, 형편없는 최종 결정권자(final authority)입니다. 지속되는 프로젝트들은 AI를 그런 방식으로 대하며, 결과에 대한 책임은 여전히 인간에게 있다는 점을 이해관계자들에게 투명하게 공개합니다. 바로 이 점이 리더십이 프로젝트에 계속 자금을 지원할 수 있을 만큼 안심하게 만드는 요소입니다.

4. 그들은 빠르게 출시하고, 공개적으로 개선한다

살아남는 프로젝트들은 실제 사용자들에게 실질적인 무언가를 빠르게 — 몇 주 안에 — 선보이며, 그 후에 실제로 일어나는 일들을 바탕으로 이를 개선합니다. 취소되는 프로젝트들은 긴 개발 과정 속으로 사라져 비공개적으로 완벽을 기하는 경향이 있으며, 마침내 세상에 나왔을 때는 요구사항이 바뀌었거나, 이해관계자들의 관심이 식었거나, 혹은 그들이 만든 것이 더 이상 아무도 겪지 않는 문제를 해결하고 있다는 사실을 발견하게 됩니다.

빠르고 눈에 보이는 첫 번째 버전은 완벽하지만 보이지 않는 버전이 할 수 없는 일을 해냅니다. 바로 조직의 참여를 유지하고 피드백이 흐르게 만드는 것입니다. 각각의 개선 과정은 목격됩니다. 모멘텀(momentum)은 복리로 쌓입니다. 프로젝트는 사람들이 정당성을 확인하기를 기다리는 예산 항목이 아니라, 사람들이 몰입하는 살아있는 존재가 됩니다. '실질적인 무언가'에 도달하는 속도는 생존 특성입니다.

습관	살아남는 프로젝트	취소되는 프로젝트
범위 (Scope)	하나의 좁고 측정 가능한 작업	"AI로 비즈니스를 혁신하기"
...

5. 그들은 이름이 명시된, 책임 있는 단 한 명의 소유자(Owner)를 둔다

5. 그들은 이름이 명시된, 책임 있는 단 한 명의 소유자(Owner)를 둔다

생존하는 모든 AI 프로젝트에는 프로젝트를 성공시키는 것이 직무인 단 한 명의 인물이 있습니다. 즉, 의사결정을 내릴 수 있는 권한과 상황이 잘못되었을 때 책임을 질 수 있는 책임(Accountability)을 가진 사람입니다. 취소되는 프로젝트는 거의 항상 그 반대입니다. 소유권이 위원회 전체에 흩어져 있어, 모두의 의견은 듣지만 아무도 책임지지 않으며, 결국 예산 검토 단계에서 종료될 때까지 프로젝트는 표류하게 됩니다.

이는 훌륭한 AI 거버넌스(Governance)가 요구하는 기술적 "명시적 책임(Named accountability)"에 대응하는 인간 측면의 요소입니다. 진정한 소유자는 프로젝트를 유지하기 위해 범위를 축소하거나, 기능을 폐기하거나, 이해관계자에게 반대 의견을 내는 것과 같이 화려하지 않은 결단들을 내립니다. 소유자가 없다면 모든 어려운 결정은 회의가 되고, 모든 회의는 지연으로 이어지며, 이러한 지연은 AI 프로젝트가 조용히 죽어가는 방식이 됩니다. 우리가 고객에게 결과물을 전달할 때, 바로 이 이유 때문에 고객 측에도 대응하는 소유자를 둘 것을 강력히 요구합니다. 공유된 책임(Shared accountability)이야말로 결과물을 실제로 출시하게 만드는 원동력이기 때문입니다.

우리의 프로젝트 수행 경험에 따르면:

이미 어려움을 겪고 있는 프로젝트를 고객이 가져올 때, 해결책은 거의 항상 더 나은 모델을 만드는 것이 아닙니다. 범위를 좁히고, 실제 성공 지표(Success metric)에 합의하며, 인간을 루프 안으로 다시 설계(Human-in-the-loop)하고, 작동하는 버전을 빠르게 라이브로 출시하며, 책임 있는 단 한 명의 소유자를 지정하는 것입니다. 이 다섯 가지의 화려하지 않은 조치들은 그 어떤 기술적 업그레이드보다 더 많은 프로젝트를 구해냅니다.

생존 체크리스트

AI 프로젝트에 승인을 내리기 전, 또는 흔들리고 있는 프로젝트를 진단하기 위해 다음 항목들을 점검하십시오. 정직하게 체크할 수 있는 항목이 많을수록, 당신은 생존하는 60%의 그룹에 가까워집니다.

• 첫 번째 인도물(Deliverable)은 한 문장으로 설명할 수 있는 단일하고 측정 가능한 작업이다.
• 구축 전 서면으로 합의된, 성공을 정의하는 구체적인 숫자가 있다.
• 예외 상황(Edge cases)과 중대한 결정에 대비하여 인간이 루프 내에 설계되어 있다(Human-in-the-loop).
• 몇 달 동안 비공개적으로 완벽을 기하는 것이 아니라, 몇 주 안에 실제로 사용 가능한 버전이 라이브로 출시된다.
• 이름이 명시된 단 한 명의 인물이 결과에 대한 소유권을 가지며, 어려운 결정을 내릴 권한을 갖는다.
• 첫 번째 승리를 선언할 데모(Demo) 장면을 이미 머릿속에 그릴 수 있다.

60%는 운이 아니라 규율의 결과다.

성공하는 AI 프로젝트가 더 나은 모델, 더 많은 데이터, 혹은 더 똑똑한 엔지니어와 같은 기술적 우위를 가졌을 것이라고 상상하면 마음이 편안해질지도 모른다. 하지만 현실은 그보다 더 유용하다. 왜냐하면 그것은 당신이 선택할 수 있는 영역이기 때문이다. 취소되지 않는 프로젝트는 규율 (Discipline)을 통해 승리한다: 좁은 범위 (Narrow scope), 명확한 지표 (Hard metric), 인간 참여형 (Human in the loop), 빠르고 가시적인 인도 (Fast visible delivery), 그리고 명확한 소유권 (Clear ownership). 이 모든 요소는 당신의 예산이나 기술 스택 (Tech stack)과 관계없이, 첫날부터 당신이 내릴 수 있는 결정들이다.

이것은 진정으로 좋은 소식이다. 이는 40%의 탈락자를 뚫고 살아남는 것이 가장 앞선 기술을 갖는 문제가 아니라, 가장 의도적 (Deliberate)으로 움직이는 문제라는 것을 의미한다. 만약 당신이 좁은 범위를 설정하고, 정직하게 측정하며, 적절하게 관리하고, 빠르게 결과물을 내놓는 방식으로 AI 프로젝트를 기본값으로 운영하는 파트너를 원한다면, 그것이 바로 우리가 일하는 방식이다. 당신의 프로젝트에 대해 알려주세요, 또는 우리가 어떻게 AI 개발 (AI development)을 구조화하여 60% 안에 안착시키는지 확인해 보라.

첫 30일은 어떻게 진행되는가

이 다섯 가지 습관은 추상적으로 들릴 때는 단순해 보이지만, 프로젝트의 운명을 실제로 결정짓는 단계인 '첫 한 달'에서는 다음과 같이 나타난다. 취소되는 프로젝트는 거의 항상 이 초기 몇 주 동안 방향을 잃는다. 그들은 영원히 요구사항을 수집하는 데 시간을 허비하거나, 합의된 목표 없이 곧바로 모델 (Model) 구축으로 뛰어든다. 살아남는 프로젝트는 첫 30일을 성공을 위한 조건을 확정 짓는 데 사용한다.

**첫 번째 주 (Week one)**의 목표는 무엇인가를 만드는 것이 아니다. 단 하나의 좁은 과업을 선택하고, 성공을 정의할 숫자를 적어 내려가는 것이다. 이것은 프로젝트 전체에서 가장 중요한 회의이며, 대부분의 팀이 건너뛰는 단계이기도 하다. 만약 첫 번째 주를 단 하나의 측정 가능한 인도물 (Deliverable)과 그에 부착된 지표 (Metric) 없이 보낸다면, 당신은 이미 표류하고 있는 것이다.

2주 차와 3주 차에는, 그 단 하나의 과업에 대해 다듬어지지 않았더라도 실제 데이터를 다루고 인간의 체크포인트 (Human Checkpoint)가 이미 마련된, 얇고 엔드 투 엔드 (End-to-End) 방식의 버전을 작동시키는 데 집중해야 합니다. 전체 루프 (Loop)를 실행하는 거친 버전은 루프의 절반만 수행하는 아름다운 버전보다 더 많은 것을 가르쳐 줍니다. 이는 문제를 수정하는 비용이 여전히 저렴할 때 통합 문제 (Integration Problems), 데이터 이슈 (Data Issues), 그리고 에지 케이스 (Edge Cases)를 표면화해 줍니다.

4주 차 말이 되면, 살아남은 프로젝트는 보여줄 수 있는 무언가를 갖게 됩니다. 즉, 실제 입력값에서 작동하는 좁은 범위의 과업, 측정되고 있는 지표 (Metric), 그리고 다음에 개선해야 할 사항에 대한 명확한 목록입니다. 그 데모 (Demo)가 조직의 신뢰를 회복하고 다음 단계로 나아가는 열쇠가 됩니다. 반면, 취소되는 프로젝트는 대개 4주 차에도 여전히 요구사항 정의서 (Requirements Document) 단계에 머물러 있으며, 리더십의 인내심은 이미 바닥을 드러내고 있습니다.

30일 테스트:

만약 한 달이 지났을 때, 실제 과업 중 하나가 작동하는 버전을 수치와 함께 이해관계자 (Stakeholder) 앞에 내놓을 수 없다면, 그 프로젝트는 단순히 뒤처진 것이 아니라 잘못 설정된 (Miscalibrated) 것입니다. 멈추고, 범위를 좁히고, 재설정하십시오. 그러한 수정은 조만간 닥쳐올 프로젝트 취소보다 훨씬 저렴합니다.

자주 묻는 질문 (Frequently Asked Questions)

CTA 박스

당신의 AI 프로젝트를 살아남는 60%에 포함시키고 싶습니까?

우리는 프로젝트를 타이트하게 범위를 정하고, 정직하게 측정하며, 적절하게 거버넌스 (Governance)를 구축하고, 빠르게 출시합니다 — 이것이 프로젝트를 생존하게 만드는 5가지 습관입니다. 새로운 이니셔티브 (Initiative)를 시작하거나 흔들리고 있는 프로젝트를 구출하고 싶다면, 현재 상황을 저희에게 알려주세요. 지정된 팀, 서면 추정치, CMMI 레벨 5 (CMMI Level 5).

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