비용 예측 및 운영 인텔리전스 기술은 프로젝트의 일정, 자원, 비용 및 위험 요소를 분석하고 사전에 시뮬레이션하여 예측 가능한 실행 전략을 수립하는 기술이다. 이 기술은 항공우주, 방위, 인프라, 정부, 기술, 제조, 헬스케어 등 다양한 산업에서 복잡한 프로젝트 계획과 자원 배분을 지원하는 핵심 도구로 활용되고 있다.

엔터프라이즈용 AI 기반 예측 및 운영 인텔리전스 기업 갈로라스(Galorath)가 2025년 1월부터 3월까지 산업 전반의 프로그램 관리자, 예측가, 엔지니어, 재무 분석가, 임원 등 200명의 검증된 고위 및 중간 관리자를 대상으로 산업 전반에 대한 비용, 일정, 위험 인식을 조사한 ‘2025년 비용, 일정 및 위험에 대한 산업 현황’ 보고서를 발표했다.

비용 변동성 심화와 대응 전략 미비

보고서는 항공우주, 방위, 인프라, 정부 및 기술 분야 전문가들의 응답을 기반으로, 조직의 89%에서 비용 변동성을 최고의 운영 위험으로 지목했다.

경제적 압박과 글로벌 불확실성이 심화됨에 따라 대부분의 팀은 여전히 파편화된 시스템, 수동 예측 및 단절된 워크플로에 의존하고 있으며, 이는 속도, 일관성 및 책임성을 제한했다.

2025년 주요 과제 6가지

보고서는 전략적 우선순위와 현장 실행 간의 격차가 확대되고 있음을 강조하며, 산업 전반에 걸쳐 비용, 일정 및 위험 예측에 영향을 미치는 6가지 반복적인 과제를 제시했다.

① 비용 변동성

응답자의 89%가 노동력, 자재 및 투입 비용의 예측 불가능한 변화를 최고의 운영 위험으로 꼽았다. 많은 조직이 외부 요인이 내부 도구의 수용 능력보다 빠르게 움직임에 따라 예산 및 일정 조정에 어려움을 겪고 있다.

어떤 시스템도 불확실성을 완전히 제거할 수는 없지만, 이 보고서는 시나리오 모델링 및 실시간 예측이 압박 속에서 더 빠르고 탄력적인 의사 결정을 내리는 데 핵심이 될 것이라고 시사한다.

② AI는 중요하나 여전히 활용도 낮아

전문가의 56%가 AI 기반 예측을 장기적인 성공에 필수적이라고 여기지만, 63%는 아직 이를 채택하지 않았다고 답했다. 대부분은 명확하지 않은 배포 경로, 기술 격차 및 제한적인 내부 동의를 이유로 들었다.

그러나 추진력은 커지고 있다. 많은 조직이 AI 평가 팀을 구성하고 파일럿 계획을 시작했으며, 일부는 시어에이아이(SEERai)와 같은 도구를 실제 워크플로에 초기 단계로 통합하고 있다고 보고했다.

그럼에도 불구하고 이러한 결과는 많은 조직이 계획 및 실행을 위해 AI를 운영화해야 한다는 압력이 커지고 있음에도 불구하고 여전히 개념 증명 단계에 머물러 있음을 시사한다.

③ 자동화 격차로 인해 팀 워크플로 속도 저하

응답자의 절반 미만이 예측 및 계획 워크플로의 절반 이상을 자동화했다고 보고했다. 고급 도구에 대한 접근성이 높아지고 있음에도 불구하고 역량 격차는 여전히 장벽으로 남아 있다. 많은 팀이 자동화, 분석 및 예측 방법론에 대한 일관된 교육이 부족하다.

보고서는 자동화에서 가치를 창출하려면 기술 채택과 인력 역량 강화를 위한 전용 전략이 필요하다고 강조한다.

④ 예측에 대한 신뢰도는 여전히 제한적

응답자의 12%만이 비용 예측에 대해 강한 확신을 표명했으며, 절반 이상은 자신의 확신도를 보통이라고 답했다. 수동 입력, 레거시 도구 및 불분명한 가정이 의사 결정 정확도에 계속 영향을 미치고 있다.

예측 모델링 및 AI 기반 위험 분석을 채택한 팀은 더 높은 확신도와 일치도를 보고한다. 이러한 결과는 신뢰 격차를 해소하기 위해서는 예측 도구의 투명성과 접근성을 모두 개선하는 것이 필수적임을 시사한다.

⑤ 단절된 시스템이 부서 간 계획 수립을 저해

조직의 1/3만이 예측 도구가 부서 전체에 완전히 통합되어 있다고 답했다. 추가로 11%는 완전히 고립된 환경에서 운영되고 있다고 보고했다.

이러한 파편화는 의사 결정 속도를 늦추고, 감독을 복잡하게 만들며, 재무, 엔지니어링 및 프로그램 팀 간의 불일치 위험을 증가시킨다. 통합은 더 이상 IT 문제가 아닌 대규모 실행을 위한 전략적 요구 사항으로 점점 더 간주되고 있다.

⑥ ESG, 단순한 보고 결과가 아닌 계획 수립 요소

응답자의 84%는 환경, 사회 및 거버넌스(ESG) 요소가 아직 공식화되지는 않았더라도 프로젝트 구상 방식에 영향을 미친다고 답했다.

보고서는 ESG 우선순위가 계획 수립 주기의 초기 단계에 포함됨에 따라 예측 프레임워크는 비용 및 납기 기대치와 함께 장기적인 영향을 다루도록 진화해야 한다고 시사한다. 지속 가능성과 전략을 조기에 일치시키는 조직은 규정 준수 및 회복력 측면에서 더 나은 위치를 차지할 수 있다.

현재의 예측 관행은 압박을 받고 있다. 파편화된 시스템, 반응적인 워크플로 및 활용도가 낮은 기술은 속도, 정확성 및 책임성이 그 어느 때보다 중요한 시기에 조직의 발목을 잡고 있다.

갈로라스의 최고 전략 책임자 찰스 올랜도(Charles Orlando)는 “AI 도구가 증가하고 복잡성이 높아짐에 따라 더 이상 속도만의 문제가 아니라 신뢰성의 문제이다.”라며 “예측은 단절된 프로세스에서 전략적인 AI 기반 기능으로 진화해야 한다.”라고 전했다.