워키바(Workiva Inc.)가 12일 발표한 2026년 중간 임원 벤치마크 조사(Midyear Executive Benchmark Survey)에서 임원 4명 중 1명이 내부 감사 과정에서 외부 이해관계자나 이사회 구성원에게까지 전달된 AI 오류를 발견한 적이 있다고 답한 것으로 나타났다. 반면 응답 임원의 84%는 인간의 검토 없이도 AI 출력물의 정확성을 어느 정도 신뢰한다고 밝혀, AI에 대한 믿음과 실제 오류 발생 사이에 뚜렷한 간극이 존재하는 것으로 확인됐다.
조사를 진행한 워키바 측은 기업들이 AI 도입 속도를 높이는 사이 이를 감독해야 할 리더들의 대응이 오히려 뒤처지고 있다고 지적했다. 실제로 자사 데이터 품질이 AI 활용에 충분하다고 답한 임원은 11%에 그쳤고, 27%는 낮은 데이터 품질이 핵심 업무에서의 AI 도입을 심각하게 저해했다고 답했다. 재무·지속가능성 보고서 작성에서 데이터 품질 문제가 AI 활용에 최소한 보통 수준의 영향을 미쳤다는 응답도 71%에 달했다. 기관 투자자 사이에서도 기업 공시에 활용된 AI의 정확성을 우려한다는 응답이 89%로 나타나, 문제의식이 경영진뿐 아니라 시장 전반으로 확산돼 있음을 보여준다.
워키바의 최고재무책임자 바바라 라슨은 “데이터 품질에 대한 통제 없는 AI 신뢰는 전략이 아닌 책임이다”라며 “CFO들은 AI를 신뢰할 수 있고 감사 가능한 데이터와 연결해 모든 출력물을 검증하고 모든 공시를 방어할 수 있는 체계를 갖춰야 한다”고 말했다. 그는 이어 “시스템이 만들어내는 결과물을 신뢰할 수 있을 때 조직은 더 빠르게 움직이고 AI를 업무에 깊이 내재화할 수 있으며, 그것이 실질적인 경쟁 우위가 된다”고 덧붙였다.
AI 에이전트가 갈수록 자율적으로 작동함에 따라 이를 뒷받침할 인프라에 대한 요구도 커지고 있다. 조사에서 임원의 55%는 에이전트와 자동화된 업무 흐름을 관리할 플랫폼이 필요하다고 답했으며, 49%는 총계정원장 같은 기존 기록 시스템의 필요성을 여전히 강조했다. 추적 가능성과 감사를 뒷받침하는 소프트웨어가 필요하다는 응답도 45%로 조사됐다.
아말가메이티드 뱅크 최고재무책임자 제이슨 다비는 “일반적인 AI만으로는 재무 보고에 충분하지 않다”며 “투자자와 규제 기관, 이사회는 신뢰할 수 있는 답변을 기대하는 만큼, 통제되고 감사 가능한 데이터 위에 구축돼 인간의 판단과 결합된 특화된 AI에서 진정한 이점이 나온다”고 말했다.
이번 조사는 북미·라틴아메리카·유럽·아시아태평양 지역의 재무, 리스크, 지속가능성 전문가 2272명과 이 가운데 C-레벨 임원 847명, 그리고 북미·영국 소재 기관 투자자 367명을 대상으로 실시됐다. 데이터 품질 관리 체계 없이 AI 도입만 서두르는 기업은 정작 신뢰가 필요한 순간 오류를 걸러내지 못해 이해관계자의 신뢰를 잃을 위험이 커 보인다.
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