AI는 수요 문제가 아닙니다. 신뢰 문제입니다.
McKinsey에 따르면 조직의 88%가 최소한 하나의 비즈니스 기능에서 AI를 사용하고 있지만, 실제로 규모를 확장(scaling)하기 시작한 곳은 약 3분의 1에 불과합니다.

빌더들은 유용한 제품을 더 쉽게 믿게 만들어야 합니다. 구매자들은 세련된 데모와 증거를 분리할 수 있는 더 나은 방법을 필요로 합니다.

파트 1: AI 판매자와 빌더들을 위해

구매자는 여러분에게 세 가지가 필요합니다: 명확한 결과, 관련 증거(proof), 그리고 관리 가능한 위험입니다.

하나의 작업부터 시작하세요. “지능형 자동화 플랫폼”이라는 말은 아무것도 알려주지 않습니다.

마지막으로, 사실을 찾기 쉽게 만드세요. G2의 2026년 연구에 따르면 B2B 구매자의 51%가 소프트웨어 조사를 Google보다 AI 챗봇으로 시작하는 것으로 나타났습니다. 69%는 이러한 도구가 예상했던 것과 다른 공급업체를 선택하게 했으며, 33%는 이전에 알지 못했던 브랜드에서 구매했습니다.

파트 2: AI 구매자를 위한 가이드

“우리는 AI가 필요합니다”로 시작하지 마세요. 비용이 많이 들고 빈번한 문제부터 시작하세요.

오늘 업무가 어떻게 진행되는지 기록하세요: 시간, 비용, 양, 오류율 및 실패의 결과. 어떤 개선 사항이 구매를 정당화할 수 있을지 결정하세요. 성공을 정의할 수 없다면, 제품을 공정하게 평가할 수 없습니다.

데모를 보기 전에 인수 테스트(acceptance test)를 작성하세요. 대표적인 데이터를 사용하여 모든 제품에 동일한 정상 사례, 엣지 케이스(edge case), 실패 사례를 적용하세요. 첫 번째 응답뿐만 아니라 수용된 출력물, 수정 사항, 지연 시간(latency), 전체 비용을 측정하세요.

접근 및 제어 권한을 검사하세요. 시스템이 무엇을 읽고, 저장하고, 보낼 수 있는지 물어보세요. 귀하의 데이터가 학습에 사용되는지, 얼마나 오래 보관되는지, 에이전트(agent)가 어떤 도구를 사용할 수 있는지, 그리고 조치가 기록되고 되돌릴 수 있는지 알아내세요. 작문 비서와 환불을 발행할 수 있는 에이전트는 동일한 기준에 직면해서는 안 됩니다.

점수표를 사용하세요. 유용한 시작점은 비즈니스 적합성 25%, 증거(evidence) 20%, 보안 및 개인 정보 보호 20%, 통합 및 운영 15%, 총 비용 10%, 지원 및 거버넌스 10%입니다. 실패가 돈, 고용, 건강 또는 권리에 영향을 미칠 수 있는 경우 기준을 높이세요.

구매는 평가의 시작이지 끝이 아닙니다. 담당자를 지정하고, 품질과 비용을 모니터링하며, 사건(incident)을 기록하고 의미 있는 변경 사항 후에 재테스트하세요. 유럽에서는 특정 AI 시스템에 대한 투명성 요구 사항이 2026년 8월 2일부터 적용되기 시작하므로, 규제 준비 태세는 구매 논의에 포함되어야 합니다.

Achrima는 AI 에이전트, 애플리케이션, 자동화(automations), API 및 서비스에 대한 증거 기반 마켓플레이스를 구축하고 있습니다. 개발자들은 자신들의 제품이 실제로 무엇을 하는지 보여줄 수 있고, 구매자들은 더 명확하게 검색하고 비교할 수 있게 됩니다. 목표는 간단합니다. 신뢰할 수 있는 AI를 판매하기 쉽게 만들고, 구매하기 안전하게 만드는 것입니다. [https://achrima.com/early-access]

참고 문헌 (Bibliography)

1. McKinsey, The State of AI
2. G2, 2025 Buyer Behavior Report
3. NIST, AI Risk Management Framework Core
4. Andreessen Horowitz, How 100 Enterprise CIOs Are Building and Buying Gen AI
5. OWASP, Top 10 Risks for LLM and Generative AI Applications
6. G2, 2026 AI Search Insight Report
7. European Commission, AI Act