AI의 실패, 연간 11조 원 손실
기업들이 AI와 에이전트 기술에 수십억 달러를 투자하지만, 실제 ROI(투자 수익률)는 기대 이하입니다. 그 이유 중 하나는 AI 에이전트가 수행할 수 있는 ‘행동의 범위’, 즉 Action Space가 지나치게 광범위하고 비효율적이기 때문입니다.
AI Agent의 행동 공간이란?
AI가 어떤 ‘행동’을 선택할 수 있는 모든 옵션의 집합입니다. 예:
- 고객지원 AI의 응답 문장들
- 추천 시스템에서 보여줄 제품 리스트
이 Action Space가 클수록 AI는 학습과 의사결정에 더 많은 리소스를 필요로 합니다.
왜 문제가 되는가?
- 대부분의 기업은 Action Space를 명확히 정의하지 않음
- 그 결과, AI는 너무 많은 선택지를 탐색해야 하고, 이는 성능 저하 및 ROI 감소로 이어짐
- 예: 고객 행동을 유도할 수 있는 5가지 핵심 행동만 있으면 되는데, 수천 가지 행동을 허용하여 혼란만 초래
해결책은?
- Action Space를 줄이고, 명확하게 정의해야 함
- 사용자의 맥락과 실제 성과 지표(전환율, 구매 등)에 기반하여 핵심적인 행동만 추려내는 전략이 필요
- “더 많은 기능”보다 “더 나은 선택”이 중요한 시대
기업 사례
성공한 AI 기업들은 공통적으로 **‘행동의 선택지를 줄이고’, ‘데이터 기반으로 좁은 공간 안에서 최적화’**하는 방식으로 ROI를 극대화함.
