SAP CFO, "AI 수익성, 챗봇 넘어 핵심 비즈니스 프로세스에 달려"

독일의 기업용 소프트웨어 대기업 SAP의 최고재무책임자(CFO)는 기업이 인공지능(AI)에서 실질적인 생산성 향상을 경험하기 위해서는 챗봇이나 코딩 보조 도구와 같은 단순한 활용을 넘어서야 한다고 밝혔다. 그는 AI의 진정한 가치는 재무, 공급망 관리 등 오류 발생 시 리스크가 큰 핵심 비즈니스 프로세스에 성공적으로 통합하는 데 있다고 설명했다.

'손쉬운 과일'을 넘어선 AI의 과제

도미닉 아삼 SAP CFO는 2분기 실적 발표 후 기자들과의 인터뷰에서 현재 AI 토큰 소비의 상당 부분(lion's share)이 '손쉬운 과일(low-hanging fruits)'로 비유되는 코딩 지원이나 챗봇에 집중되어 있다고 지적했다. 이러한 분야는 AI가 잘못된 결과물을 내놓는 '환각(hallucination)' 현상이 발생해도 리스크가 비교적 적다.

그러나 그는 재무나 공급망 관리와 같은 핵심 비즈니스 프로세스에 AI를 적용하는 것은 훨씬 더 어려운 과제라고 강조했다. 아삼 CFO는 "여러 단계로 구성된 재무 워크플로우에서 환각 현상이 발생하면 오류가 통계적으로 복합 작용하며 증폭될 수 있다"며, 이는 규제 준수 기준에 심각한 위협이 될 수 있어 "훨씬 더 엄격한 수준의 보증"이 필요하다고 말했다.

데이터 정제와 비용 효율성의 중요성

아삼 CFO는 AI가 정리되지 않은 레거시 데이터 사일로 문제를 마법처럼 해결해 줄 것이라는 기대는 사실이 아니라고 선을 그었다. 그는 AI가 효과적으로 작동하려면 기업이 먼저 자체 데이터를 사용 가능하고 통제된 상태로 만들어야 한다고 주장하며, 준비되지 않은 데이터에 AI를 적용하는 것은 "엄청나게 높은 토큰 비용"을 초래할 뿐이라고 덧붙였다.

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또한 그는 가장 진보된 모델이 항상 최적의 선택은 아니라고 말했다. 실제 기업 환경에서는 단순한 소프트웨어, 오픈소스 모델, 혹은 고가의 프론티어 모델 등 주어진 과업을 안전하게 수행할 수 있는 가장 저렴하고 신뢰할 수 있는 도구를 선택하게 될 것이라고 전망했다.

시장 및 투자자 관점

아삼 CFO의 발언은 생성형 AI에 막대한 자금을 투자한 기업들이 이제 투자수익률(ROI)을 본격적으로 따지기 시작한 시장 상황을 반영한다. AI 기술에 대한 초기 열풍이 지나가고, 이제는 실제 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 구체적인 적용 사례와 신뢰성, 비용 효율성이 중요한 판단 기준으로 부상하고 있다.

이러한 관점은 범용 대규모 언어 모델(LLM)보다 특정 비즈니스 프로세스에 내장된 통제 가능한 AI 시스템을 제공하는 SAP과 같은 엔터프라이즈 소프트웨어 공급업체에 유리하게 작용할 수 있다. 투자자들은 향후 AI 기술 기업을 평가할 때, 기술의 범용성뿐만 아니라 특정 산업 분야에서의 깊이 있는 적용 능력과 데이터 거버넌스 역량을 더욱 중요하게 고려할 것으로 보인다.