보고서: 계약 전 AI 투자 우선순위는 8%

2026 글로벌 서비스 동향 보고서에 따르면 기술 서비스 기업은 계약 체결 전 범위 설정, 가격 책정, 제안 업무에 AI 투자를 적게 하고 있습니다. 보고서는 고객 관계 전반에 걸쳐 IT·기술 분야 리더 613명을 조사했습니다. 응답자 중 8%만 향후 1년간 AI 투자의 효과가 클 분야로 이 계약 전 업무를 꼽았으며, 이는 8개 단계 중 가장 낮은 비율입니다. AI 도입으로 승률이 측정 가능하게 높아졌다고 답한 기업은 32%였습니다.

보고서는 AI 활용과 전문 인력 채용이 계약 체결 이후에 집중된다고 밝혔습니다. 성과 기반 및 사용량 기반 가격 책정은 이미 보편적이며, 리더들은 향후 1년간 구독형 및 성과 기반 모델이 확대될 것으로 예상합니다. 보고서 작성자는 AI와 가격 책정 계획이 서로 비교하지 않은 팀에서 각각 마련되는 경우가 많다고 설명합니다. 보고서는 고객 관계 주기에서 범위 설정과 가격 책정에 대한 투자가 부족하다고 지적합니다.

계약 체결 후 기술 기업들은 통합 문제를 가장 큰 운영 과제로 꼽았습니다. 이는 분절된 업무 절차와 팀 간 낮은 가시성보다 앞섰습니다. 데이터 단절과 책임 소재의 불명확성은 특히 AI·자동화 업무에 영향을 미칩니다. 기술 리더의 49%는 이 두 문제가 AI와 자동화에 가장 큰 타격을 준다고 답했습니다. 예측 데이터에 대한 신뢰도는 조직 간 연결이 대체로 끊긴 기업에서 75%, 완전히 연결된 기업에서 78%였으며, 부분적으로 연결된 기업에서는 38%였습니다. 부서 간 협업이 원활하거나 조직이 완전히 연결된 기업 중 이익률이 개선됐다고 답한 비율은 54%로, 부서별로 고립된 기업의 41%보다 높았습니다. AI 성과가 실제로 있었다고 답한 조직은 성과가 엇갈렸다고 답한 조직보다 완전히 통합돼 있다고 응답할 가능성이 3배 높았습니다.

AI는 내부 지식 도구와 고객용 에이전트 등 일반적인 서비스 제공 업무에서 이미 실제 운영에 쓰이고 있습니다. 리더의 70%는 AI 도입이 중간 또는 상당한 성공을 거뒀다고 평가했지만, 비용 대비 재무적 이익을 뜻하는 투자수익률(ROI)을 측정 가능한 형태로 제시한 비율은 29%에 그쳤습니다. 생산성과 정확도 개선은 투자수익률보다 더 자주 추적됐습니다. 규정 준수 우려와 내부 역량 부족은 여전히 가장 큰 장애물입니다. 임원진은 도입 성공률을 69%로 평가한 반면, 서비스 제공 팀은 53%로 평가했습니다.

기술 기업이 추산한 평균 순매출 유지율은 74.7%였지만, 실제 순매출 확장은 여전히 드뭅니다. 임원진이 유지율을 책임지는 경우는 66%로, 서비스·제공 부문의 46%보다 많았습니다. 리더들은 영업, 서비스 제공, 재무, 고객 성공 부문 간 협업이 유지율을 개선한 경우는 54%, 고객 만족도를 높인 경우는 62%라고 답했습니다. 고객 성공, 갱신, 확장은 AI 투자 대상 8개 분야 중 두 번째로 높은 순위였습니다. 보고서는 서비스·제공 부문에 공식적인 유지율 목표를 부여하라고 권고합니다. 계약 수주 전 투자가 가장 적고, 인수인계의 공백이 AI 업무에 영향을 주며, 서비스 제공 팀은 임원진보다 갱신에 대한 공식 책임이 약하다고 보고서는 밝혔습니다.

2026 글로벌 서비스 동향 보고서에 따르면 기술 서비스 기업은 계약 체결 전 범위 설정, 가격 책정, 제안 업무에 AI 투자를 적게 하고 있습니다. 보고서는 고객 관계 전반에 걸쳐 IT·기술 분야 리더 613명을 조사했습니다. 응답자 중 8%만 향후 1년간 AI 투자의 효과가 클 분야로 이 계약 전 업무를 꼽았으며, 이는 8개 단계 중 가장 낮은 비율입니다. AI 도입으로 승률이 측정 가능하게 높아졌다고 답한 기업은 32%였습니다.

보고서는 AI 활용과 전문 인력 채용이 계약 체결 이후에 집중된다고 밝혔습니다. 성과 기반 및 사용량 기반 가격 책정은 이미 보편적이며, 리더들은 향후 1년간 구독형 및 성과 기반 모델이 확대될 것으로 예상합니다. 보고서 작성자는 AI와 가격 책정 계획이 서로 비교하지 않은 팀에서 각각 마련되는 경우가 많다고 설명합니다. 보고서는 고객 관계 주기에서 범위 설정과 가격 책정에 대한 투자가 부족하다고 지적합니다.

계약 체결 후 기술 기업들은 통합 문제를 가장 큰 운영 과제로 꼽았습니다. 이는 분절된 업무 절차와 팀 간 낮은 가시성보다 앞섰습니다. 데이터 단절과 책임 소재의 불명확성은 특히 AI·자동화 업무에 영향을 미칩니다. 기술 리더의 49%는 이 두 문제가 AI와 자동화에 가장 큰 타격을 준다고 답했습니다. 예측 데이터에 대한 신뢰도는 조직 간 연결이 대체로 끊긴 기업에서 75%, 완전히 연결된 기업에서 78%였으며, 부분적으로 연결된 기업에서는 38%였습니다. 부서 간 협업이 원활하거나 조직이 완전히 연결된 기업 중 이익률이 개선됐다고 답한 비율은 54%로, 부서별로 고립된 기업의 41%보다 높았습니다. AI 성과가 실제로 있었다고 답한 조직은 성과가 엇갈렸다고 답한 조직보다 완전히 통합돼 있다고 응답할 가능성이 3배 높았습니다.

AI는 내부 지식 도구와 고객용 에이전트 등 일반적인 서비스 제공 업무에서 이미 실제 운영에 쓰이고 있습니다. 리더의 70%는 AI 도입이 중간 또는 상당한 성공을 거뒀다고 평가했지만, 비용 대비 재무적 이익을 뜻하는 투자수익률(ROI)을 측정 가능한 형태로 제시한 비율은 29%에 그쳤습니다. 생산성과 정확도 개선은 투자수익률보다 더 자주 추적됐습니다. 규정 준수 우려와 내부 역량 부족은 여전히 가장 큰 장애물입니다. 임원진은 도입 성공률을 69%로 평가한 반면, 서비스 제공 팀은 53%로 평가했습니다.

기술 기업이 추산한 평균 순매출 유지율은 74.7%였지만, 실제 순매출 확장은 여전히 드뭅니다. 임원진이 유지율을 책임지는 경우는 66%로, 서비스·제공 부문의 46%보다 많았습니다. 리더들은 영업, 서비스 제공, 재무, 고객 성공 부문 간 협업이 유지율을 개선한 경우는 54%, 고객 만족도를 높인 경우는 62%라고 답했습니다. 고객 성공, 갱신, 확장은 AI 투자 대상 8개 분야 중 두 번째로 높은 순위였습니다. 보고서는 서비스·제공 부문에 공식적인 유지율 목표를 부여하라고 권고합니다. 계약 수주 전 투자가 가장 적고, 인수인계의 공백이 AI 업무에 영향을 주며, 서비스 제공 팀은 임원진보다 갱신에 대한 공식 책임이 약하다고 보고서는 밝혔습니다.