AI가 기업 내부에서 스스로 학습하고 결정을 내리려는 움직임은 마치 자율주행 자동차가 도로에 혼자 끌어다 놓아야 할 것처럼, 아직도 많은 실험과 오류를 필요로 한다. 물류 회사가 200k 달러를 낭비한 사례가 그 증거이다. 대규모 언어 모델이 제공한 답변이 실제 업무와 맞지 않으면, 그 결과는 금전적 손실뿐 아니라 조직의 신뢰도까지 떨어뜨린다.
이런 상황은 단순히 “AI가 틀렸다”는 문제가 아니다. AI가 왜 잘못된 정보를 주었는지는 모델의 훈련 데이터와 설계, 그리고 운영 환경의 차이에 있다. 물류 회사는 자체적으로 ‘슬롭 필터링’ 시스템을 만들며 문제를 해결했지만, 이는 별도의 인프라와 인력 투자가 필요했다. 결국 AI가 도입되었다고 해서 모든 과정이 자동화되는 것은 아니다.
“AI가 주는 답변은 항상 옳지 않다.”
이 말이 사실이라면, 기업은 AI를 보조 도구로만 활용하고, 핵심 판단은 여전히 인간에 맡겨야 한다. 실제로 회계 부문에서도 기본적인 계산을 잘못 알려주는 사례가 보고되고 있다. 이는 AI가 ‘지식’이라는 개념을 표면적으로 학습하는 것과는 달리, 상황별 맥락 파악이 부족하기 때문이다.
또한, B2B SaaS 시장에서 AI를 강제 도입하려는 경향은 오히려 비효율을 가중시킬 수 있다. 사용자가 필요로 하지 않는 기능까지 무조건 포함시키면, 제품 자체가 복잡해지고 유지보수가 어려워진다. 결국 고객이 원하는 ‘통합’이 아니라, 기업 내부의 압력으로 인한 ‘통합’이 될 위험이 크다.
개인적으로는 AI와 인간이 서로를 보완하는 관계를 구축해야 한다고 생각한다. AI가 제공하는 빠른 정보 처리와 인간이 가진 직관적 판단을 결합하면, 보다 견고하고 신뢰성 높은 시스템이 될 수 있다. 하지만 그 과정에서 ‘AI가 완벽하다’는 착각은 금물이다.
결국 기술의 진보가 아니라, 기술과 사람 사이에 균형을 찾는 것이 핵심이다. AI가 인간을 대체하기보다 보조하는 도구로 자리 잡아야 할 때다. 물류 회사가 겪은 200k 달러 손실이 우리에게 주는 교훈은, AI를 활용하되 그 한계를 명확히 인식하고, 필요할 때 언제든 ‘인간의 판단’으로 돌아갈 수 있는 구조를 마련해야 한다는 점이다.
원문 링크: Water company wasted $200k on bad answers from an AI so built slop filtering
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