엔터프라이즈 AI의 진짜 문제는 지능이 아니라 '이해(understanding)'라는 분석이 제기됐다. 전 세계 기업 AI 투자가 2523억달러에 달하지만 AI 파일럿의 95%가 측정 가능한 재무적 성과를 내지 못하고 있으며, AI 어시스턴트의 45%가 원문을 잘못 표현하고 20%는 환각·오래된 정보 등 주요 정확성 문제를 안고 있다는 조사 결과가 인용됐다. 저자는 정보가 아무리 많아도 왜 그 결정이 내려졌는지, 어떤 전제와 트레이드오프가 있었는지에 대한 '공유된 이해'가 부족하면 AI가 정확한 정보를 가져와도 잘못된 조직적 판단을 내릴 수 있다고 지적한다. 해법으로는 문서·회의록·메시지 등에 흩어진 정보를 연결해 의사결정의 맥락과 근거를 보존하는 새로운 '의미 레이어(meaning layer)' 구축을 제안한다.

• •전 세계 기업 AI 투자 2523억달러, 그러나 AI 파일럷의 95%는 측정 가능한 재무 성과 없음
• •AI 어시스턴트의 45%가 원문 왜곡, 20%는 환각·오탐 등 주요 정확성 문제 포함
• •2026년 가트너 조사, AI 에이전트 도입 기업 17%에서 2년 내 60% 이상으로 확대 전망
• •정확한 정보 접근만으로는 부족, 결정의 이유·우선순위·의도에 대한 '공유된 이해' 필요
• •해법으로 조직 지식과 AI 행동을 연결하는 새로운 '의미 레이어' 인프라 구축 제안