소버린 AI 및 데이터 전략: 최상위 13% 기업이 5배 ROI를 달성한 방법

생성형 AI(GenAI)와 에이전틱 AI(Agentic AI)가 비즈니스 혁신의 핵심으로 떠오르고 있지만, 모든 기업이 같은 성과를 내는 것은 아닙니다. 글로벌 주요 기업 경영진 2,050명을 대상으로 한 EDB 연구는 AI와 데이터를 통해 높은 성과를 거둔 기업의 공통점과 실행 전략을 분석합니다.

이 글에서는 최상위 13% 기업이 달성한 5배의 투자수익률(ROI), 소버린 AI 및 데이터 전략의 세 가지 우선순위, 네 가지 기업 세그먼트, AI 팩토리 구축에 필요한 여섯 가지 구성요소를 살펴봅니다.

AI와 데이터의 결합: 최상위 기업이 달성한 5배의 ROI

AI와 이를 움직이는 데이터의 결합은 2030년까지 전 세계 3위 규모의 경제 효과를 창출할 것으로 예상됩니다. 하지만 McKinsey에 따르면 현재 AI 프로젝트 중 단 1%만이 진정한 혁신적 결과를 제공하고 있습니다.

이번 연구의 핵심 결과는 다음과 같습니다.

• 조사 대상 기업 중 단 13%가 압도적인 성공을 거두며 다른 기업보다 5배 높은 ROI(투자수익률)를 달성합니다.
• 이들은 AI를 도입하는 데 그치지 않고, AI와 데이터에 대한 완전한 통제권을 확보하는 소버린 체계를 성공의 핵심 기반으로 삼고 있습니다.

소버린 AI 및 데이터 전략의 3가지 핵심 우선순위

5배의 ROI를 달성하는 Deeply Committed(깊이 전념하는 그룹)는 다음 세 가지 우선순위를 동시에 해결하는 데 집중합니다. 효과적인 데이터 인프라는 이 세 가지 요건을 모두 충족해야 합니다.

이 세 가지 우선순위를 동시에 해결하는 것이 소버린 AI 및 데이터 체계를 구축하는 첫걸음입니다.

AI 및 데이터 전략에 따른 4가지 기업 세그먼트

기업은 AI 및 데이터 전략에 대한 전념(Commitment) 수준과 실행 방식에 따라 네 가지 그룹으로 구분됩니다.

5배의 ROI를 만드는 5가지 실행 원칙

최상위 13%의 Deeply Committed 그룹은 5배의 ROI를 달성하며 다음과 같은 공통된 실행 원칙을 보여줍니다.

1. 요구사항의 동시 해결(Solve Needs In Parallel): 보안과 규제 준수, 데이터 사일로 해소, 확장성 확보를 동시에 추진합니다.
2. 적절한 ROI 조합 실현(Realize The Right ROI Mix): 단일 지표에 그치지 않고 혁신, 효율성, 생산성 등 다차원적인 ROI 포트폴리오를 창출합니다. 이 그룹의 ROI 목표에서는 혁신 및 경쟁 우위(14%)와 전반적인 생산성 및 효율성(13%)이 가장 큰 비중을 차지합니다.
3. 병렬 목표 설정(Parallel Objectives): AI와 GenAI를 새로운 비즈니스 성장 동력으로 활용해 다양한 목표를 동시에 달성합니다.
4. 에이전틱 플라이휠 구축(Get The Agentic Flywheel): 개별 AI 애플리케이션의 ROI 한계를 파악하고, 하나의 AI를 성공적으로 구축한 뒤 다음 AI로 신속하게 전환하는 AI 팩토리처럼 운영합니다.
5. 2배 더 많은 에이전틱 AI 및 GenAI 배포: 소버린 AI 및 데이터 체계에 대한 확신을 바탕으로 다른 기업보다 2배 더 많은 지능형 애플리케이션을 주류 프로덕션 단계에서 운영합니다.

AI 팩토리 구축을 위한 6가지 소버린 구성요소

성공적인 AI 팩토리와 에이전틱 AI 플라이휠을 가동하려면 다음 여섯 가지 핵심 구성요소를 기반으로 소버린 인프라를 구축해야 합니다.

1. 소버린 인프라(Sovereign Infrastructure): 하이브리드 환경에서 클라우드 수준의 자동화와 민첩성을 갖춘 사설 플랫폼을 확보합니다.
2. AI 레디 데이터 마이그레이션(AI-ready Data Migration): 기존 데이터를 안전하게 동기화해 AI 기반 경험을 위한 사설 지식 기반(Private Knowledge Base)을 생성합니다.
3. 프라이빗 보안 LLM 통합(Private, Secure LLM Integration): 사유 데이터를 클라우드에 노출하지 않고 원하는 모델로 AI 애플리케이션을 구축합니다.
4. 접근 통제 및 암호화(Access Controls and Encryption): 세분화된 접근 제어와 엔드 투 엔드 암호화를 통해 AI 애플리케이션을 구동하는 비즈니스 데이터를 보호합니다.
5. 포괄적인 데이터 및 AI 관측성(Comprehensive Data and AI Observability): 데이터 흐름 전반에 걸친 단일 모니터링 체계를 확보합니다.
6. 상시 보장(Always-on Assurances): 고성능 및 고가용성을 위한 AI 기반 최적화와 분산 구성을 적용합니다.

다음 단계: 조직의 현재 위치 진단과 실행

AI 혁신의 성과를 높이려면 조직이 올바른 기반을 구축하고 있는지, 그리고 Deeply Committed 그룹에 합류할 준비가 되었는지 점검해야 합니다.

• 우리 조직은 네 가지 그룹 중 어디에 속합니까?
• 현재 데이터 인프라는 소버린 AI 및 데이터 전략을 지원할 기반을 갖추고 있습니까?

이제 소버린 AI 및 데이터 체계를 비즈니스 성공을 위한 미션 크리티컬 기반으로 삼고 전략적 실행을 시작해야 합니다.

본 내용은 EDB(EnterpriseDB)의 ‘Global Data and AI Sovereignty Blue Printing for Success Research’ 보고서(2025년 5월)를 바탕으로 재구성되었습니다.

영문 리포트 요청

메일: salesinquiry@enterprisedb.com