[기고]AI 시대에 정부와 기업의 가장 비싼 낭비는 무엇인가?

-문서와 데이터의 비효율이 기업의 미래를 결정한다

전 세계가 인공지능(AI) 경쟁에 뛰어들고 있다.
정부는 AI 국가전략을 발표하고, 기업들은 수백억 원에서 수천억 원의 예산을 투입하며, 병원과 대학, 금융기관들도 AI 도입 계획을 앞다투어 발표하고 있다.
그러나 정작 많은 조직들이 놓치고 있는 중요한 사실이 하나 있다.
AI의 성패는 AI 자체가 아니라 AI가 활용할 수 있는 데이터와 문서의 품질에 의해 결정된다는 점이다.

많은 경영자들은 AI 솔루션을 도입하면 조직의 생산성이 획기적으로 향상될 것으로 기대한다. 하지만 현실은 다르다.대부분의 조직은 아직도 수십 년 전 방식으로 문서를 만들고 저장하고 관리하고 있다.
데이터는 여러 시스템에 흩어져 있고, 문서는 PDF와 워드 파일, 이메일, 엑셀 파일 속에 잠들어 있으며, 필요한 정보를 찾기 위해 사람들은 여전히 막대한 시간을 소비하고 있다.

문제는 이러한 비효율이 재무제표에 명확하게 나타나지 않는다는 점이다.
예를 들어 1,000병상 규모의 대학병원을 생각해 보자.
의사 200명이 평균 연봉 2억 원을 받는다고 가정하면 연간 인건비는 약 400억 원에 달한다. 국내외 연구 결과에 따르면 의사들은 업무 시간의 25~50%를 진료보다 문서 작성과 기록 관리에 사용한다. 보수적으로 30%만 적용해도 연간 120억 원 상당의 인력이 문서 업무에 투입되고 있는 셈이다. 여기에 보험청구 오류, 인증평가 준비, 의료분쟁 대응 비용까지 포함하면 문서와 관련된 비용은 연간 140억 원을 넘을 수 있다.

대형 로펌도 사정은 비슷하다.
수많은 변호사들이 계약서 검토, 판례 검색, 실사 자료 분석, 의견서 작성 등에 시간을 사용한다. 변호사 한 사람의 시간은 곧 매출이며 수익이다. 그러나 상당한 시간이 반복적인 문서 정리와 검색 업무에 사용되고 있다. 만약 이러한 업무를 10%만 줄일 수 있다면 그 효과는 수십억 원에서 많게는 수백억 원 규모로 확대될 수 있다.

제조업과 수출기업들도 예외가 아니다. ESG 규제가 강화되면서 기업들은 협력사로부터 환경, 노동, 인권, 탄소 배출 관련 자료를 수집하고 검증하며 보고서를 작성하는 데 엄청난 자원을 투입하고 있다.

유럽연합(EU)을 비롯한 주요 해외 시장은 단순한 보고서 제출이 아니라 데이터의 신뢰성과 추적 가능성까지 요구하고 있다. 잘못된 데이터 하나가 수출 차질과 기업 신뢰도 하락으로 이어질 수 있는 시대가 된 것이다.

정부와 공공기관 역시 막대한 비용을 치르고 있다.
공문서, 인허가 문서, 감사자료, 민원서류가 매일 생성되지만 대부분은 생성 이후 활용되지 못한 채 저장된다. 필요한 순간에는 다시 찾고 다시 정리하고 다시 검증하는 일이 반복된다. 결국 같은 정보를 여러 번 생산하고 여러 번 비용을 지불하는 구조가 지속되고 있는 것이다.

사모펀드가 인수한 기업의 복잡하고 정리되지 않은 수많은 문서들을 AutoXML로 구조화하면 백오피스 비용이 획기적으로 줄어 기업가치(EBITDA)와 매각 차익이 극대화되고 또한, 투자 실사 시 데이터룸(VDR)의 수만 장짜리 서류를 AI가 단 며칠 만에 전수조사하게 만들어 치명적인 우발 채무 리스크를 방지합니다.
결국 AutoXML은 펀드의 핵심 목적인 '초고속 리스크 스크리닝'과 '피투자 기업의 재무적 밸류업'을 동시에 달성하는 결정적 무기가 됩니다.

더 심각한 문제는 이러한 손실이 눈에 보이지 않기 때문에 대부분의 조직이 자신들이 얼마나 많은 비용을 낭비하고 있는지조차 모른다는 사실이다.

많은 기업들이 "우리는 아직 괜찮다"고 생각한다. 그러나 과거 인터넷이 등장했을 때도, 스마트폰이 등장했을 때도, 클라우드가 등장했을 때도 비슷한 생각을 했던 기업들이 있었다. 당시에는 변화가 천천히 오는 것처럼 보였지만 결국 시장은 완전히 바뀌었다.

AI 역시 마찬가지다.
지금까지는 문서와 데이터 관리의 비효율이 단순한 관리 문제였다면 앞으로는 기업 생존의 문제가 될 가능성이 높다.

AI는 마법이 아니다. AI는 신뢰할 수 있는 데이터를 필요로 한다. 구조화되지 않은 문서, 출처를 확인할 수 없는 정보, 서로 연결되지 않은 데이터는 AI가 제대로 활용할 수 없다. 아무리 뛰어난 AI를 도입해도 입력되는 정보가 불완전하다면 결과 역시 불완전할 수밖에 없다.

최근 주목받고 있는 AutoXML과 같은 기술이 관심을 받는 이유도 여기에 있다. 이러한 기술의 진정한 가치는 AutoXML이라는 국제 표준 코어 기술로 문서를 구조화하고 데이터의 신뢰성을 높이며 AI가 활용할 수 있는 형태로 전환하는 데 있다.

다시 말해, 문서를 단순한 기록물이 아니라 조직의 지식 자산으로 바꾸는 데 의미가 있다.
앞으로의 경쟁은 누가 더 많은 데이터를 보유하느냐의 경쟁이 아니다.
누가 더 신뢰할 수 있는 데이터를 체계적으로 활용하느냐의 경쟁이다.

한 번 생성된 문서가 다시 활용되고, 축적된 정보가 조직 전체의 지식으로 연결되며, AI가 그 지식을 활용해 새로운 가치를 만들어내는 기업과 그렇지 못한 기업의 격차는 시간이 갈수록 커질 것이다.

지금 기업들이 가지고 있는 수많은 문서는 단순한 파일이 아니다. 그것은 아직 활용되지 못한 자산이며, 동시에 관리하지 못하면 계속 비용을 발생시키는 부채이기도 하다.

오늘의 비효율은 내일의 손실로 이어지고, 내일의 손실은 결국 미래의 경쟁력 격차가 된다.

AI 시대의 승자는 가장 뛰어난 AI를 가진 기업이 아니라, AI가 가장 잘 활용할 수 있는 데이터를 가진 기업이 될 것이다.
그리고 그 출발점은 거창한 기술 도입이 아니라 조직 안에 흩어져 있는 문서와 데이터를 신뢰할 수 있는 지식 자산으로 전환하는 데 있다.

변화는 생각보다 빠르게 다가오고 있다. 지금 행동하지 않는 비용은 생각보다 훨씬 크며, 그 대가는 앞으로 5년, 10년 후 기업의 생존 여부로 나타날 수도 있다.

기고 : 장국현

국제협력·공공외교 전문가
전 한국경제인협회(전경련) 미국 워싱턴·뉴욕사무소 대표
전 APEC CEO Summit 및 ABAC Korea 총괄 DG
한국공공외교협회(KPDA) 부회장 / 국제전략 자문가
미국 헤리티지재단 (THE HERITAGE FOUNDATION) 객원 연구원
독일 경제인 연합회(BDI) 객원 연구원