AI 사용 90%, 핵심 결정은 25%

패션 전문가 약 10명 중 9명은 AI를 매일 쓰지만, 중요한 의사결정을 AI 결과에 맡기겠다는 사람은 약 4명 중 1명에 그친다. 사용량과 신뢰도가 정반대로 움직이는 이유는 단순한 보수성이 아니다. 응답자 약 5명 중 3명은 부정확하거나 불완전한 정보, 이른바 환각이 잘못된 선택을 정당화할 수 있다고 우려한다.

불신은 AI를 쓰지 않는 결과보다, 기업의 핵심 시스템에 연결하지 않는 결과로 이어진다. 개인이 집과 직장에서 쓰던 모델·도구를 업무로 가져온 응답자는 약 3분의 2였고, 약 4분의 1은 허가 없이 사용했다. 회사가 누가 어떤 도구로 무엇을 처리하는지 파악하기 어려워지면서 사용량과 비용은 가시권 밖으로 밀려난다.

구매 방식도 월 구독, 연간 라이선스, 사용량 과금 등으로 흩어져 있고, 프로젝트 목표가 생산성·효율성처럼 넓게 잡히면 투자수익률을 비교할 기준도 약해진다. 그 결과 AI는 제품 제작과 엔지니어링처럼 결과 책임이 큰 영역보다 기업 기술 체계의 주변부에 머문다. 이 구조에서 필요한 것은 도입 숫자를 더하는 일이 아니라, 회사 데이터와 연결된 검증 경로와 비용·성과를 함께 측정하는 운영 기준을 세우는 일이다.

출처 · The Interline, 「Arm’s Length AI」