Rippling, AI 비용 폭증 겪은 뒤 'AI Spend Console' 자체 개발…직원별 AI 지출 추적

HR·재무 소프트웨어 기업 Rippling이 몇 달간 AI에 막대한 비용을 쏟아부은 끝에, 직원별 AI 사용 현황과 생산성을 추적하는 'AI Spend Console'을 자체 개발해 공개했다. 이는 AI 도입 초기 기업들이 흔히 겪는 '비용 통제 불능' 문제에 대한 실제 대응 사례로, 기업 AI 거버넌스 논의에 시사점을 던진다.

배경

Rippling은 올해 초부터 사내 AI 사용을 대폭 확대했지만, 곧 예상치 못한 비용 문제에 직면했다. CFO 애덤 스비에치키(Adam Swiecicki)가 3월 임원회의에서 공유한 자료에 따르면, 회사는 R&D 인건비의 40%에 해당하는 금액을 AI 토큰 비용으로 지출하고 있었으며, 이 지출은 매달 80%씩 성장하는 추세였다.

세부적으로 살펴보면 전체 직원의 10~15%가 AI 지출의 약 60%를 차지했고, 일부 엔지니어는 월 5만 달러에 달하는 비용을 사용하기도 했다. AI 토큰 사용량은 4월에 6,050억 토큰으로 정점을 찍었다.

영향

이 같은 문제 인식 이후 Rippling은 AI Spend Console을 통해 두 가지 축으로 대응했다. 첫째는 Cursor, OpenAI, Anthropic, Grok, GLM 5.2 등 여러 AI 모델로 요청을 라우팅해 가장 비용 효율적인 모델을 자동 선택하는 'AI 게이트웨이'이고, 둘째는 직원별·팀별·역할별로 AI 지출과 생산성을 함께 측정하는 대시보드다. 여기에 AI를 효과적으로 활용하는 직원을 'AI 캡틴'으로 지정해 사내 노하우를 확산시키는 방식도 병행했다.

그 결과 AI 토큰 사용량 자체는 유지하면서도 지출 비중은 R&D 인건비 대비 40%에서 15%로 줄었고, 7월 지출액은 4월 대비 37% 수준으로 감소했다. 이는 AI 사용을 무작정 줄이지 않고도 비용 효율을 크게 개선할 수 있음을 보여주는 사례로, 비슷한 고민을 하는 기업들에 참고할 만한 모델을 제시한다.

향후 전망

Rippling의 최고제품책임자(CPO) 매트 매키니스(Matt MacInnis)는 "추론 제공자들은 (고객의) 지출을 통제하도록 도울 인센티브가 없다"고 지적했다. 이는 AI 모델 제공업체와 이를 사용하는 기업 간의 이해관계가 엇갈릴 수 있음을 보여주는 대목으로, 앞으로 기업들이 자체적인 AI 비용 관리 도구나 정책을 마련하려는 움직임이 확산될 가능성이 있다. Rippling이 이 AI Spend Console을 외부 고객용 상품으로도 출시할지, 사내 도구로만 유지할지도 지켜볼 지점이다.

자주 묻는 질문

Q. Rippling의 AI Spend Console은 무엇인가요? A. Rippling이 사내 AI 비용 급증 문제를 해결하기 위해 자체 개발한 도구로, 직원별·팀별 AI 사용량과 지출, 생산성을 추적하고 여러 AI 모델 중 비용 효율적인 모델로 요청을 자동 라우팅하는 AI 게이트웨이 기능을 포함한다.

Q. Rippling은 왜 AI 비용 관리 도구를 만들게 됐나요? A. 올해 초 AI 사용을 늘리는 과정에서 R&D 인건비의 40%에 달하는 금액을 AI 토큰 비용으로 지출하게 됐고, 이 지출이 매달 80%씩 증가하는 것을 확인했기 때문이다.

Q. 이 도구로 실제 비용이 얼마나 줄었나요? A. AI 사용량을 유지하면서도 R&D 인건비 대비 AI 지출 비중이 40%에서 15%로 줄었고, 7월 지출액은 4월 대비 37% 수준으로 감소했다.

출처 - https://techcrunch.com/2026/08/07/after-rippling-blew-millions-on-ai-in-months-it-built-an-employee-roi-tool/