저희가 상대하고 있는 숫자들

맥킨지가 2018년 1월에 경영진 1,793명에게 물은 결과입니다. 7%는 성과는 났지만 오래가지 못했다고 답했습니다. 나머지 넷 중 셋은 지속되는 성과도, 조직에 남는 역량도 얻지 못한 셈입니다.

IT 프로젝트 1,471건을 뜯어보니 평균 비용 초과는 27%였습니다. 그런데 여섯 건 중 한 건은 비용이 200%, 일정이 70% 가까이 초과했습니다. 위험한 건 평균이 아니라 꼬리 쪽입니다.

가트너가 꼽은 이유는 데이터 품질, 허술한 리스크 통제, 불어나는 비용, 그리고 불분명한 사업 가치였습니다. 넷 중 어느 것도 모델 문제가 아닙니다.

이유는 앞과 같습니다. 비용, 불분명한 가치, 리스크 통제. 하이프 사이클마다 같은 일이 반복된다면, 틀려도 되돌릴 수 있는 범위로 좁혀서 시작하라는 뜻입니다.

유럽 14개국 소비자 7,600명에게 물었습니다. 2020년 63%에서 더 올랐고, 2016년 조사를 시작한 이래 가장 높습니다. 그동안 디지털 온보딩에 계속 돈을 썼는데도 그렇습니다.

이커머스 결제 이탈을 다룬 연구 50건을 평균한 값입니다. 10년 가까이 거의 그대로라는 건, 원인이 화면 어딘가가 아니라 구조에 있다는 뜻입니다.

자동 검사에서 페이지당 평균 56.1개의 오류가 나왔고, 1년 전보다 10.1% 늘었습니다. 명도 대비 부족과 대체 텍스트 누락을 포함한 여섯 가지가 거의 전부를 차지합니다.

같은 보고서에서 낭비되는 클라우드 지출이 5년 만에 처음 늘었습니다. Flexera는 AI 워크로드와 새 관리형 서비스가 비용 구조를 복잡하게 만든 탓으로 봅니다.

85%는 가동률 90% × 성능 95% × 품질 99.9%를 곱한 값입니다. 보통 공장과의 이 차이는 측정을 믿을 수 있게 되기 전까지 대부분 눈에 보이지 않습니다.

실무자 약 5,000명에게 물었고, 그중 90%는 업무에 AI를 씁니다. DORA에 따르면 AI 도입은 배포량과는 같이 오르고 배포 안정성과는 반대로 움직였습니다.

DORA는 플랫폼의 품질과 AI로 성과를 내는 능력 사이에 직접적인 상관이 있다고 봤습니다. 도입했느냐 자체는 이제 차별점이 아닙니다.