국내 중소기업의 인공지능 도입률이 지난해 대비 두 배 가까이 늘어난 것으로 나타났다. 다만 도입 기업 상당수가 비용 구조를 정확히 파악하지 못한 채 시범 사업 단계에 머물러 있어, 실제 운영 단계로 넘어가는 비율은 여전히 낮다는 지적이 나온다.

업계 관계자는 "처음에는 월 몇만 원이면 충분할 거라고 생각했다가, 실제로 트래픽이 붙기 시작하면 청구서를 보고 놀라는 경우가 많다"며 "특히 환율과 부가세를 계산에 넣지 않은 채 해외 자료의 달러 가격만 보고 예산을 잡는 것이 문제"라고 말했다.

전문가들은 비용을 좌우하는 요인으로 세 가지를 꼽는다. 첫째는 처리하는 문서의 길이다. 같은 건수를 처리하더라도 한 번에 넣는 자료가 길면 비용은 그만큼 비례해 늘어난다. 둘째는 반복 사용 여부다. 동일한 지침이나 참고 문서를 매번 함께 보내는 구조라면 캐시 기능을 활용해 상당 부분을 절감할 수 있다. 셋째는 응답 속도 요구 수준이다. 즉시 응답이 필요 없는 작업은 일괄 처리로 돌리면 절반 가격에 처리할 수 있다.

한 스타트업 대표는 "처음 석 달은 계산 없이 썼는데, 나중에 뜯어보니 절반 이상이 굳이 비싼 모델을 쓸 필요가 없는 단순 분류 작업이었다"고 말했다. 이 회사는 작업 종류에 따라 모델을 나눠 쓰는 방식으로 바꾼 뒤 월 비용을 40퍼센트 가까이 줄였다고 밝혔다.

가격 정책이 자주 바뀌는 점도 부담 요인으로 꼽힌다. 프로모션 형태로 낮게 책정됐던 가격이 종료되면서 인상되는 사례가 이어지고 있어, 도입 기업 입장에서는 장기 예산을 세우기 어렵다는 것이다. 이에 따라 계약 전에 가격 변경 고지 조건을 확인해야 한다는 조언도 나온다.