유사 사례 찾기
공개 문서화된 AI 도입 실패 사례입니다. 검증 대상이 아니라 대화를
여는 앵커 — "우리와 닮은 사례"를 찾으면 앱에서 내 사례를 공유하거나 방을 열 수 있습니다.
실패 유형은 F1~F9로 표기합니다 — 회원 등급 T0~T4와는 별개의 축입니다.
11건
F8 · 미통합·활용률 저조·ROI 미실현
이 유형으로 공개 문서화된 실패 11건
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우리 조직도 이 유형을 겪고 있습니다 — 방이 열리면 알려주세요.
이메일만 받습니다. 사례를 쓰지 않아도 되고,
회사명·부서·업종을 묻지 않습니다.
자기신고 표시이며
검증 대상이 아닙니다 — 검증된 기록은
판정 기록에만 있습니다.
F8공개 출처
파일럿은 다들 하는데 실제로 남는 게 없다면
MIT GenAI Divide — 파일럿 95% 무효과
기업 파일럿의 95%가 손익 효과 없음($30-40B 투자 대비). 성공한 5%의 공통점: 워크플로 깊은 통합 + 학습 루프.
F8공개 출처
지금 벌여놓은 에이전트 프로젝트가 몇 년 뒤에도 남아 있을지 모르겠다면
Gartner — 에이전트 프로젝트 40%+ 취소 전망
2027년 말까지 에이전틱 AI 프로젝트 40% 이상 취소 전망.
F8F6KR공개 출처
사람 대신 세워놨는데 결국 직원이 옆에 붙어 있어야 한다면
AI 은행원·디지털 라운지
실사용 시 직원 개입 필요, 망분리로 고도화 제약.
F8KR공개 출처
큰돈 들여 도입한 AI, 정작 아무도 안 쓴다면
AI 디지털교과서
1조 4,093억 투입, 학생 활용률 8.1%, 법적 지위 격하.
F8KR공개 출처
예산 써서 만들어 놨는데 한 달에 쓰는 사람이 백 명이라면
국회예산정책처 AI
6,600만 원 투입, 월 이용자 100명.
F8KR공개 출처
도입 첫 달만 반짝 쓰이고 곧 발길이 끊겼다면
지자체 챗봇 이용 급감
이용 건수가 첫 달 대비 3%로 급감.
F8KR공개 출처
위에서는 투자를 늘리는데 현장에서는 아무도 안 쓴다면
대한상의·KITA 활용률 조사
기업 87% 투자 확대에도 직원 활용 저조 — 권장·교육·보조금이 결정 변수.
F8F1KR공개 출처
도구부터 깔아줬는데 그걸로 뭘 해도 되는지는 아무도 안 정했다면
수십억 들인 대학 '챗GPT 에듀' — 표절 논란과 활용 공백
대학들이 챗GPT 에듀를 도입했으나 학생들이 AI 리포트를 그대로 제출해 표절 논란이 발생하고, 검증 체계 없이 도입만 앞선 상황을 짚은 정리 글.
F2F8KR공개 출처출처 확인 중
화면까지는 만들었는데 데이터를 다루는 데서 막혔다면
"바이브코딩만으로는 한계 — 결국 SQL 배워야 하나"
비개발자가 바이브코딩으로 앱을 만들다 데이터 저장·조회 단계에서 막힌 경험을 공유하며 SQL 학습 필요성을 묻는 카페 글. '어디까지 AI로 되는가'의 실경험 경계선 — Red Flag 상설 주제('이 일에 AI를 왜 쓰는가')의 앵커 후보.
F8F2KR공개 출처출처 확인 중
시범사업은 돌아갔는데 회사 실적에는 아무 변화가 없다면
"95%가 깡통" MIT 보고서의 국내 실무 해석 논쟁
'AI 파일럿 95% 수익 기여 제로' 보고서를 놓고 L2(단일 자동화) 단계 시범사업의 실패 원인을 분석한 카페 글. 기획안이 인용한 같은 통계의 국내 수용 담론 — 실익 검증 수요의 방증.
F8KR공개 출처
도입하고 나서 오히려 일이 더 느려졌다면
SKT CEO "AI 도입 초기엔 생산성 하락 — 불편함의 골짜기"
대기업 CEO가 AI 도입과 생산성 향상 사이의 시차('불편함의 골짜기')를 공식 석상에서 인정한 발언. 재교육·업무 재설계 비용이 초기 생산성을 깎는다는 톱다운 시각의 1차 증언.