AI 생산성의 역설: 왜 95%는 ROI가 0인데, 5%는 성과를 내는가
English original: The AI Productivity Paradox /posts/ai-productivity-paradox-2026/ 한 줄 요약 AI는 ‘도입’이 아니라 워크플로우 재설계 + 측정 + 가드레일이 있어야 돈이 된다. (그게 95%와 5%의 차이) 앵커 팩트 (의사결정용) MIT NANDA가 300개 배포를 분석: 95%가 측정 가능한 ROI를 내지 못함 성공한 조직의 공통점: “툴 배포”가 아니라 특정 업무흐름(Workflow) 단위로 재설계 + 전후 비교 측정 투자자 관점: 이 이슈가 의미하는 것 AI는 ‘기술 리스크’보다 운영/조직 리스크가 크다. 단기: AI 예산은 늘지만 실적(마진/인건비/매출)으로 안 떨어지면, “AI 프리미엄”이 꺼진다. 중기: ROI를 증명하는 회사는 수직형 AI + 워크플로우 SaaS 형태로 승자독식이 생긴다. Bull / Base / Bear (투자 프레임) Bull (상방): ...