2027년 말까지 에이전틱 AI 프로젝트의 40% 이상이 취소될 것이다. Gartner의 선임 디렉터인 Anushree Verma가 HBR을 통해 내놓은 전망이다.
S&P Global Market Intelligence 조사에서도 2025년 조사대상 기업의 42%가 주요 AI 프로젝트를 폐기했다. 2024년 17%에서 급증한 수치다.
많은 사람들의 관심 속에 추진된 AI 프로젝트가 중도에 실패하는 이유는 무엇일까?
"비즈니스 맥락의 부재(context gap)"
가장 흔한 실패는 해결할 비즈니스 문제를 정의하지 않은 채 기술 도입에만 매몰될 때 발생한다.
MIT Sloan Management Review의 Dusan Popovic과 스탠퍼드 대학의 Melissa Valentine 등은 이렇게 진단한다. 데이터 사이언스(data science) 팀이 비즈니스 맥락을 제대로 이해하지 못한 채 모델부터 만드는 것이 실패의 근본 원인이다.
이들은 비즈니스 성과(ROI)를 내는 과정보다 최신 알고리즘을 적용하는 행위 자체에 집중한다. 기술적 숙련도(technical mastery)가 높아도 현업의 언어를 이해하지 못하면 프로젝트는 표류할 수 밖에 없다.
"가치사슬과의 단절(operational chasm)"
비즈니스 목적을 명확히 했더라도 조직의 운영 역량이 뒷받침되지 않으면 실패한다.
부동산 플랫폼 Zillow가 대표적이다. 자체 가격 산정 모델(Zestimate)을 믿고 주택 27,000채를 매입했지만 예측 오차율이 최대 6.9%에 달했다. 회사의 운영 조직은 이 변동성을 감당하지 못했다.
결국 3억 400만 달러의 재고 상각과 2,000명의 해고를 겪고 사업부를 해체했다. 데이터 분석이 훌륭해도 조직이 통제하지 못하면 산으로 갈 수 밖에 없다.
제조업도 마찬가지다. General Motors(GM)는 AI 제너러티브 디자인(generative design)으로 40% 가볍고 20% 튼튼한 시트 브래킷을 설계했다. 하지만 기존 강철 프레스 방식에 맞춰진 제조 시스템이 그 복잡한 구조를 찍어낼 수 없었다.
이 부품은 끝내 생산 라인에 오르지 못했다. 조직의 운영 체계와 핏(fit)이 맞지 않으면 그럴싸한 AI의 분석도 실패를 면치 못한다.
"사용률은 높은데 성과가 없다(trust deficit)"
HBR의 Erin Eatough, Keith Ferrazzi 등은 기업의 88%가 이미 AI를 정기적으로 사용하고 있다고 밝혔다. 그런데도 성과는 정체되어 있다.
원인은 기술이 아니라 심리적 저항(psychological resistance) 때문이라는 분석이다. 직원들은 직무 적합성과 고용 불안 때문에 AI를 표면적으로만 쓰고 깊이 있는 참여를 꺼렸다. 사용률이 높아도 자기 보호적 순응(compliance)에 그치면 투자 대비 성과는 나오지 않았다.
AI 도입을 기술 배포가 아니라 구성원들의 심리적 도전 과제로 다뤄야 한다는 것이 이들의 주장이다. 구성원이 AI에서 자기 자리를 찾지 못하면 도입은 겉돌 수밖에 없다.
"세 가지 엇박자를 피하는 법"
실패를 피하는 길은 명확하다. 비즈니스 문제를 명확하게 선정하고, 조직이 감당할 수 있는 가치사슬 내에서, 구성원이 실행할 수 있는 영역에 집중해야 한다.
PepsiCo는 AI로 풀고자 하는 비즈니스 문제를 좁혔다. 물류망 전체를 뜯어고치는 대신 감자 재배 농가에만 머신러닝(machine learning)을 도입해 비료 사용을 최적화했다. 비즈니스 맥락과 가치사슬 통제력을 동시에 확보한 사례다.
한 유럽 물류 플랫폼은 다국어 고객 지원이라는 특정 영역에만 에이전틱 AI를 도입했다. 직원들을 대체하는 대신 흩어진 시스템의 데이터를 모아주는 조력자로 설계해 심리적 저항을 넘었다. 평균 처리 시간은 2시간에서 90초로 줄었다.
AI 전환(AX)은 CEO 한 사람의 결단이나 대대적인 AI 인프라 구축만으로 성공할 수 없다. 도입 맥락과 운영 역량, 그리고 구성원의 마음이 연결될 때 제대로 작동할 수 있다.
Source: Cyril Bouquet, Christopher J. Wright, Julian Nolan (Jan 2026), "Match Your AI Strategy to Your Organization's Reality", Harvard Business Review
Anushree Verma (Oct 2025), "Why Agentic AI Projects Fail—and How to Set Yours Up for Success", Harvard Business Review
Erin Eatough, Keith Ferrazzi, Wendy Smith, Shonna Waters (Feb 2026), "Why AI Adoption Stalls, According to Industry Data", Harvard Business Review
