정부 기관의 인공지능(AI) 프로젝트 중 절반 이상이 실제 운영으로 이어지지 못한다는 분석이 나왔다.
17일 정보기술(IT) 리서치 기업 가트너는 호주 시드니에서 열린 '데이터 & 애널리틱스 서밋 2026'에서 이같이 밝혔다. 가트너는 AI 도입 실패의 원인이 기술적 문제보다는 전략적 명확성과 리더십 부재에 있다고 지적했다.
딘 라체카 가트너 부사장 겸 애널리스트는 "정부 내 AI 도입에 대한 기대가 현실을 반영하지 못하고 있으며, 50% 이상의 AI 프로젝트가 생산 단계에 이르지 못한다"고 말했다. 그는 "AI 프로젝트마다 가치를 명확히 정의하고, 기회를 측정 가능한 사업 성과로 전환하는 데 집중해야 한다"고 덧붙였다.
가트너는 생성형 AI 시대에 비정형 데이터 관리의 중요성도 강조했다. 제이슨 메드 가트너 수석 디렉터 애널리스트는 2027년까지 다중구조 데이터 관리에 대한 IT 지출이 전체 데이터 관리 기술 및 서비스 지출의 40%를 차지할 것이라고 전망했다.
메드 애널리스트는 2028년까지 기업이 자체적으로 비정형 메타데이터 솔루션을 구축할 경우, 기존 솔루션을 활용할 때보다 300% 이상 높은 비용이 발생할 것이라고 경고했다. 또한 2025년부터 2029년까지 AI 데이터 준비를 위한 AI 지출 비중은 7배 증가할 것으로 예측했다.
세라 제임스 수석 디렉터 애널리스트는 2030년 데이터 및 분석(D&A) 리더가 AI 가치를 유지하기 위해 필요한 세 가지 전환점을 제시했다. 주요 내용은 ▲AI를 통한 비즈니스 모델 전환 ▲컨텍스트를 핵심 인프라로 취급 ▲AI 모델의 데이터와 결과물에 대한 신뢰 구축 등이다.
제임스 애널리스트는 "AI 모델의 데이터, 결과, 결정에 대한 신뢰 없이는 AI로부터 어떤 가치도 얻을 수 없다"고 강조했다.