기업들은 AI를 전략적 전환점으로 삼고 있지만, 정작 운영 현장은 노후 시스템과 단절된 데이터 환경에 머물러 있다. AI 프로젝트는 빠르게 확대되지만 기반 구조의 한계로 생산 단계로의 전환은 지연되며, 기술 투자와 실제 성과 사이의 간극이 커지고 있다. 이러한 불일치 속에서 기업은 AI 이전에 무엇을 갖춰야 하는지 근본적 점검이 필요한 상황이다.

글로벌 소프트웨어 엔지니어링 기업 데이터아트(DataArt)가 여러 산업의 시니어 기술 전문가 인터뷰를 기반으로 ‘2026 데이터 & AI 트렌드 보고서(2026 Data & AI Trends Report)’를 발표해 AI 도입 현실과 향후 우선순위를 제시했다.

AI 도입 격차의 핵심 원인은 ‘데이터 기반 부재’

보고서에 따르면 AI 기술 도입 의지가 강한 기업일수록 실제 구현 과정에서 기본적인 데이터 운영 체계가 부족해 성과가 저조하다. 데이터 인프라 투자가 최신 AI 모델보다 더 높은 ROI를 가져오며, 이는 설문 대상 기업들이 공통적으로 경험한 결과다. 

많은 기업이 최근 2년간 생성AI 열풍을 중심으로 광범위한 실험을 진행했지만, 기반 시스템이 이를 뒷받침하지 못해 파일럿 단계에서 생산 환경으로 전환되지 못한 사례가 반복되고 있다. 특히 클라우드 기반 데이터 플랫폼을 3~5년 전부터 구축한 기업들은 지금 AI 모델보다 더 큰 규모로 성과가 나타나고 있는 것으로 나타났다.

데이터 기반 기업은 ‘파일럿→프로덕션’ 전환 가속

기업들은 광범위한 실험 중심 전략에서 벗어나 문서 처리, 지능형 자동화와 같은 고가치 중심의 구체적 활용 사례로 이동하고 있다. 강력한 데이터 기반을 가진 조직만이 AI 프로젝트를 파일럿에서 실제 운영 환경으로 확장하고 있다. 반면 AI 유행을 좇는 기업들은 2026년에 현실적인 한계를 맞게 될 것으로 전망된다. 

또한 2026년에는 선도 기업들이 AI 에이전트를 스프레드시트처럼 자연스럽게 업무에 도입하게 될 것이며, AI가 혁신 기술이 아닌 일상 업무 도구가 될 것이다. 아울러 기업들이 당장 재검토해야 할 잘못된 관행으로 ‘기술과 비즈니스를 분리해 사고하는 구조’, ‘거버넌스 없는 AI 도입 속도전’ 등을 포함한다.

이번 보고서는 AI의 성과를 결정짓는 핵심 요인이 기술 자체가 아니라 ‘데이터 중심의 기반 구축’임을 명확히 보여준다. 특히 실험적 AI 투자에서 벗어나 실제 비즈니스 가치 실현으로 전환하려면 인프라, 프로세스, 거버넌스를 함께 재정비해야 한다. 2026년은 AI가 혁신 기술이 아닌 기업 운영의 필수 도구로 자리 잡는 원년으로 전망되며, 기반 경쟁력을 확보한 기업과 그렇지 않은 기업 간 성과 격차가 본격화될 것이다.