보스턴컨설팅그룹(BCG)에 따르면, 최첨단 AI 역량을 구축하고 지속적으로 유의미한 가치를 창출하는 기업은 불과 4%입니다. 반면, 기업의 74%는 AI에 기반한 성과 또는 가치를 창출하고 있지 못합니다.
BCG는 “기업의 3/4는 아직 AI의 가치를 열지 못했으며, 과감한 조치 없이는 앞으로 크게 뒤처질 위험이 있다”고 지적합니다. 그리고 AI가 창출하는 가치의 절반 이상은 업무를 지원·보조하는 수준이 아닌, 핵심적인 영역에서 나온다는 점도 짚었는데요.
실제로 AI 기술을 통해 눈에 띄는 성과를 실현한 기업들은 운영, 영업·마케팅, R&D 등 핵심 영역에서 그 가치를 구현한 AI 도입 사례가 많습니다. 수많은 기업들이 AI 도입으로 야심찬 비전을 그리는 시대입니다.
성공한 기업들은 구체적으로 어떻게 AI 기술을 산업에 적용했고, 실질적으로 어떤 성과를 이끌어낸 걸까요?
AI로 비즈니스를 대대적으로 개편하고 폭발적인 성과를 끌어낸 대표 글로벌 기업 4곳을 소개합니다.
아마존, AI 수요 예측으로 70억 건 일일 배송
- AI 도입으로 수요 예측 오차 50% 감소
- AI 수요 예측에 따른 재고 배치·관리 최적화로 배송 시간 및 운송비 ↓, 구매 빈도 ↑
아마존(Amazon)은 고객 추천부터 물류 최적화까지, 가치 사슬(Value Chain) 전반에 걸쳐 AI를 도입하고 있습니다.
이중에서 눈여겨 볼 점은 AI 수요 예측입니다. 아마존은 AI로 4억여 가지가 넘는 상품의 수요 패턴을 예측합니다. 고객의 구매 행동뿐 아니라 날씨나 공휴일 등 시즌, 프로모션, 가격 변동 등의 요인까지 함께 분석하여 향후 수요를 예상하죠. 지난 예측 오류를 지속적으로 학습하여 정확도를 높이는 딥러닝을 통해, 아마존은 AI 도입 이전의 수요 예측 방식보다 오차를 50% 줄였습니다.
아마존은 AI의 수요 예측을 기반으로 재고를 미리 가까운 물류센터에 배치하여 전 세계 70억 건 이상의 당일/익일 배송을 실현했습니다. 2024년 1분기 기준 아마존 프라임 주문의 약 60%를 하루 내 배송으로 제공했죠. 주문 처리 시간도 25% 단축되었습니다. 나아가 AI가 예측한 수요를 물량 흐름까지 반영하여 배송 경로를 최적화하는 알고리즘으로 배송 시 이동 및 정차를 최소화하였습니다.
이는 자연스레 회전율과 판매 속도가 높아지고, 셀러의 매출 기회도 커지는 결과로 이어졌습니다. 아마존은 AI 수요 예측으로 대폭 절감시킨 운송비 덕분에 낮은 가격을 유지할 수 있는 여력을 확보했다고 밝히기도 했습니다.
심지어 아마존 AI 수요 예측은 소도시, 농촌의 지역별 선호 품목를 예상해 현지 물류 센터에 핵심 재고 코드를 준비합니다. 이렇게 배송 속도가 빨라지자 해당 지역의 생필품 구매가 늘었났고, 이 성과를 바탕으로 아마존은 2025년 말까지 4,000개 지역으로 이를 확대 투자할 계획입니다.
JP모건, AI로 사기 거래 탐지 오류율 95% 감소
- AI로 사기 거래 탐지 정확도 대폭 개선
- AI의 거래 탐지로 관련 리스크 및 의사 결정 시간 ↓, 고객 경험 ↑
JP모건(JP Morgan)은 AI로 결제 사기를 방지하는 등 금융 리스크를 관리합니다.
JP모건의 AI는 결제/송금 전 계정 및 수취인을 검증하고, 모니터링합니다. 추가 리뷰가 필요한 건만 사람에게 전송되어 처리되죠. JP모건의 AI 기술은 단순한 룰 기반 건을 탐지하는 것이 아니라, 기기·주소·계좌가 얽혀 반복되는 부정·사기 거래 패턴을 잡아냅니다. 이 덕분에 오탐률(false positive rate)을 최대 95% 줄였죠. 정상 거래인데 차단되는 케이스가 대폭 줄어든 겁니다.
또한 이러한 케이스들을 AI가 중요도 및 의심도에 따라 우선순위를 매겨 정렬하여 실무자가 빠르게 처리할 수 있는 시스템을 구축하였습니다. 그에 따라 리스크 및 사기와 관련한 의사 결정 시간도 크게 단축되었고, JP모건은 고객과의 불필요한 마찰을 줄이고 고객 경험을 크게 향상시킬 수 있었습니다.
클라나, AI로 한 달 만에 고객 상담 230만 건 해결
- 24시간 AI 상담 챗봇으로 전체 상담의 2/3 처리
- 700명분의 업무량 흡수하여 인건비 ↓, 상담 문제 해결 시간 11분 → 2분
유럽의 핀테크 기업 클라나(Klarna)는 고객 상담 AI 어시스턴트를 도입하여 상담을 자동화하였습니다. 환불, 반품, 결제 취소, 분쟁, 청구 오류까지 앱 내 24시간 AI 챗봇으로 1차 해결을 할 수 있는 시스템을 마련하였으며 23개 국가에 35개 언어 상담을 지원했죠. 물론 원하면 언제든 상담원을 연결할 수 있도록 해 하이브리드 운영으로 꾸려갔습니다.
놀랍게도 고객 상담 AI 어시스턴트 런칭 첫 달만에, AI 상담 챗봇에서 230만 건의 대화가 이루어졌습니다. 이는 전체 상담의 2/3을 AI 어시스턴트가 처리한 것이었죠. 이는 사람 700명분의 업무량을 흡수한 수준이었습니다. 문제 해결 시간도 11분에서 2분으로 대폭 줄었습니다. 반복 문의는 25% 줄어든 가운데 만족도는 상담원과 동등한 수준을 기록했습니다.
클라라는 이를 통해 영업 이익 4천 만 달러를 추정하였습니다. 클라라의 이러한 성과는 고객 경험 관리 기업 텔레퍼포먼스의 주가 급락 이슈로 이어질 만큼 파급력이 컸죠. 클라라는 AI 상담 도입 후 인건비 및 아우소싱 비용을 크게 절감하는 가운데 직원 1인당 매출은 73% 상승했습니다.
바이두, AI 자율주행 택시로 1,400만 회 탑승 기록
- AI 자율주행 택시 완전 무인 운행으로 원가 ↓
- 24시간 운행으로 회전율 높여 기록적인 탑승 횟수 기록
중국의 IT 기업 바이두(Baidu)는 검색 엔진에서 쌓은 대규모 AI 모델·추론·멀티모달 역량을 무인 자율주행 택시 아폴로 고(Apollo Go)에도 적용하고 잇습니다. 바이두 앱, 지도· 결제와 자율주행 택시 호출을 한 생태계 안에 통합되어 동일한 AI 스택을 엔진으로 삼고 있는데요. 다중 서비스 연동으로 사용자가 바이두 안에서 <검색 → 이동→ 오프라인 소비>까지 마치는 루프를 설계하고 있습니다.
AI 기반 자율주행 로보 택시 아폴로 고는 카메라와 레이더를 함께 써서 위에서 내려다 본 지도를 구성하고 빈 공간과 장애물을 채워 그려 주변을 3D로 이해합니다. 또한 앞차나 보행자가 다음에 무엇을 할지 예측하고 차의 경로를 계획합니다. 이러한 자율주행 택시를 완전 무인으로 운행하면서 1대당 원가를 약 2.7만 달러까지 낮췄다고 발표했습니다.
아폴로 고는 중국 우한에서 24시간 무인 로보택시 서비스를 개시한 후 손님이 적은 시간대나 야간의 수요까지 흡수해 회전율을 높이면서, 2025년 2분기엔 220만 회, 누적 1,400만 회의 탑승을 기록했습니다.
혁신적인 성과 부르는 AI 도입, 기업교육이 우선입니다
AI 도입, 단순히 AI에 대한 지식과 AI 툴 사용 능력만으로는 성공하기 어렵습니다.
앞서 살펴본 아마존, JP모건, 클라나, 바이두 등 성공한 AI 도입 사례는 모두 ‘도구’가 아닌 산업과 프로세스, 그리고 리더십에 대한 깊은 이해 덕분이었습니다. 경영진을 포함한 조직 구성원 모두가 이처럼 AI를 현업에 깊이 적용하할 정도로 이해하고 활용하려면, 체계적인 교육이 필요합니다.
교육 없는 AI 도입은 과신과 오용으로 이어지기 쉽습니다.
팀스파르타는 실무 성과와 직결되는 AI 기업교육으로 조직의 AI 도입 리스크를 최소화하고, 성과는 극대화해드립니다.
- 실무에 바로 적용하는 AI 교육
스파르타 AI 기업 교육은 실습 중심의 프로젝트 학습을 진행합니다. 수강생 한 명 한 명이 빠짐없이 프로젝트를 완수하도록 강사 및 보조 강사(기술 튜터)가 밀착 지도하며 학습 공백 없는 교육을 제공합니다. 스타르타 기업 고객 서베이를 통해 실제로 교육 후 문서 작성 시간 58%, 조사·요약 시간이 63% 감소한 것을 확인했습니다.
- 고객사 니즈에 맞춘 AI 기업교육 설계
팀스파르타는 천편일률적인 AI 기업교육을 지양합니다. 고객사의 산업을 비롯해 교육 대상의 직무, 직군 및 AI 활용 역량 수준에 따라 맞춤형 교육 콘텐츠를 촘촘하게 설계합니다.
- 자체 강사 관리 시스템으로 강의 퀄리티 유지
스파르타 AI 기업교육은 특정 강사에 의존하지 않습니다. 4단계 검증 프로세스로 직접 강사를 선발하고 관리하는 자체 강사 풀을 보유하고 있습니다. 독자적인 강사 관리 프로세스로 강의 품질 편차를 최소화하며, 강사는 오직 강의 전달에만 집중할 수 있는 환경을 설계하여 교육의 질을 올립니다.
AI, 도입보다 교육이 먼저여야 성과가 오래 갑니다.
조직이 같은 언어로 AI를 이해하고, 다루고, 각자에 맞는 활용 기술을 익힐 때 AI 도입이 일회성 프로젝트가 아닌 수익을 부르는 성과가 됩니다.
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