최근 미국에서는 인공지능(AI) 기술의 과열 및 과투자에 대한 우려가 커지고 있다. 특히 그동안 막대한 자금이 흘러 들어간 B2C AI 서비스의 경제성과 효용에 의문을 제기하는 목소리가 높아지는 추세다. 그러나 이는 주로 소비자 시장에서 보이는 현상이다. 기업 내에서 활용되는 AI, 즉 ‘Enterprise AI’에 대한 투자는 이제 막 시작 단계다. 기업들이 실질적인 성과를 느끼기 시작하면서 효용이 뚜렷이 나타나고 있기 때문이다.

이처럼 Enterprise AI에 대한 관심이 높아지자 유수의 스타트업들이 기업 고객을 위한 맞춤형 AI 솔루션 구축에 뛰어들고 있다. 이들은 주로 데이터 기반의 맞춤형 AI 솔루션을 제공해 기업의 업무 프로세스를 최적화하고 경영진의 정확한 의사결정을 지원하는 것을 목표로 삼는다. 그리고 이 같은 Enterprise AI는 단순히 업무 자동화 도구를 넘어 비즈니스 경쟁력 강화의 핵심 도구로 떠오르고 있다.

여전히 많은 기업이 AI를 도입할 때 자동화에 초점을 맞추지만 AI 도입의 진정한 가치는 데이터 기반 의사결정에 있다. 한 글로벌 제조사는 AI를 도입하면서 각 부서별로 흩어져 있던 수백 개의 엑셀 파일을 통합했다. 이전에는 엑셀 파일이 부서마다 각기 다른 기준으로 작성돼 있어 데이터의 수집 및 해석에 자주 혼선이 일었다. 부서 간 데이터 공유도 제대로 이뤄지지 않아 경영진이 전체적인 비즈니스 상황을 한눈에 파악하기도 어려웠다. 하지만 AI 도입 이후 이 모든 데이터가 통합 및 표준화됐고 이는 곧 의사결정의 일관성과 신속성으로 이어졌다. 또한 이 기업은 AI 적용 이후 재고 관리 시스템을 고도화하고 시장 동향까지 실시간으로 분석할 수 있게 됐다. AI가 재고 소진 시점을 예측해 적절한 발주 시점을 제안해준 결과다. 이는 재고 비용 절감과 매출 극대화에도 기여했다.