AI vs. non-AI ROI 비교 수행하기(Conduct an AI vs. non-AI ROI comparison)

AI가 항상 더 좋은 것은 아니다

제품 조직의 흔한 기본 가정, 즉 "AI를 붙일 수 있으면 붙여야 한다"는 생각은 데모에서는 좋아 보이지만 ROI는 나쁜 기능을 만듭니다. Reforge의 AI 연구는 AI가 어떤 workflow에서는 분명히 이기고(비정형 텍스트 synthesis, fuzzy matching), 어떤 workflow에서는 deterministic code에 지고(정확 계산, 규제상 정답 요구), 많은 중간 영역에서는 더 비싼 비용으로 겨우 비긴다고 말합니다. GitHub의 developer productivity 연구도 AI 코딩 도구에서 비슷한 결론에 도달합니다.

이 프롬프트의 작동 방식

이 프롬프트는 8개 차원으로 구조화된 비교를 돌리고, 그 결과를 네 가지 recommendation 중 하나로 내립니다. AI wins cleanly, wins with risk premium, loses, 혹은 demo-only입니다. 12개월 가정을 함께 적게 해, 모델 비용이나 capability 변화에 따라 나중에 분석을 쉽게 갱신할 수 있게 합니다.

언제 사용할까

• AI 기반 기능이 제안됐는데 분석이 느낌 위주일 때
• 리더십이 왜 AI 기능이 예상보다 오래 걸리는지 묻고 있을 때
• Non-AI baseline이 존재하고, AI로 교체를 검토할 때
• 비용을 엄격히 봐야 하는 분기라 ROI discipline이 필요할 때
• 이전 AI 기능이 flop했고, 팀이 더 나은 diligence를 원할 때

흔한 함정

• Accuracy만 비교하는 것. AI 정확도가 더 높아도 cost, latency, failure severity 때문에 전체 ROI는 나쁠 수 있습니다.
• Ongoing cost를 무시하는 것. Eval, monitoring, drift 대응은 무료가 아닙니다. 반드시 포함해야 합니다.
• Demo-driven decision. 데모에서는 놀랍지만 프로덕션에선 ROI가 음수인 기능은 생각보다 흔합니다. 이름을 붙여 인식해야 합니다.

참고 자료

• AI Adoption in Product Orgs — Reforge
• AI use at work has nearly doubled in two years — Gallup
• GitHub Developer Research — GitHub
• The Product Strategy Stack — Reforge