이제 대부분의 조직이 프로덕션 환경에서 AI를 사용하고 있습니다. 하지만 고객 대면 경험이나 비즈니스 핵심 의사결정, 사람의 개입을 최소화하여 운영되는 프로세스처럼 정작 중요한 영역에 AI를 적용한 조직은 거의 없습니다. 바로 이 격차가 경쟁 우위를 좌우합니다.
일반적으로 걸림돌은 역량이 아니라 확신입니다. 중요한 영역에 AI를 배포할 때 이러한 확신을 가지려면 네 가지 구체적인 기준을 충족해야 합니다.
이러한 기준은 AI의 동작을 테스트하는 방식부터 엔터프라이즈 규모에서 솔루션을 구축하고 관리하는 방식, 경영진이 AI의 중요성을 진정으로 이해하고 지지하는지 여부까지 아우릅니다.
이러한 확신의 기준을 충족하면 AI를 배포하는 경험과 책임 의식이 조직에 축적되고, 실질적인 변화를 만들어낼 수 있는 영역에 AI를 적용하는 데 주저할 이유도 줄어듭니다. 이러한 확신이 없다면 AI는 조직의 운영 방식에 실질적인 변화를 가져오지 못한 채 주변부 업무에서 비용을 절감하는 수준에 머물게 됩니다.
AI의 발전 속도로 따지면 수십 년 전이나 다름없는 불과 1년 전만 해도, 대부분의 기업은 ‘AI POC의 늪’에 빠져 있었습니다. AI로 무엇을 할 수 있는지 보여주는 흥미로운 POC는 많았지만, 그중 어느 것도 실제 프로덕션 환경에서 운영하는 단계로 발전시키지 못하고 있었습니다. 그로부터 1년이 지난 지금은 많은 조직이 적어도 일부 AI 솔루션을 실제 프로덕션 환경에서 운영하고 있으며, 이는 상당한 진전입니다.
하지만 AI가 적용되는 곳은 주변부 프로세스인 경우가 많습니다. 이런 프로세스는 비교적 적용하기 쉽고, 혁신팀이 적극적인 현업 사용자와 함께 개발할 수도 있으며, 문제가 생겨도 ‘큰일이 나는 것은 아니기’ 때문입니다. 해당 프로세스 자체의 중요도가 높지 않거나 수동으로 처리할 수 있는 백업 프로세스가 있으며, 부정적인 결과를 최소화하기 위해 여러 단계에서 사람이 개입하기도 합니다.
이처럼 이해할 만하지만 보수적인 접근 방식을 취하면 솔루션이 가져오는 효과 역시 제한적일 수밖에 없습니다. 성장 기회나 고객 경험, 비용 구조에 눈에 띄는 변화를 가져왔을 가능성은 낮습니다.
바로 이 점이 앞으로 앞서 나갈 기업과 나머지 기업을 가릅니다. 선도적인 기업은 비즈니스 성과에 중요한 영역에서 AI를 활용하는 데 투자하고 있습니다.
조금 뒤처진 기업들도 ‘AI를 활용’하고 있기는 하지만, 비즈니스에 실질적인 영향을 미칠 수 있는 영역에서는 활용하지 않고 있습니다.
물론 투자 의사결정, 고객 경험, 제품 개발, 연구 및 설계, ‘사람의 개입 없이 이루어지는 자동화’에 AI를 적용하는 것은 더 위험하게 느껴질 수 있습니다. 하지만 바로 이러한 영역에서 진정한 성과를 얻을 수 있습니다.
이 분야에서 앞서 나가는 기업들이 아직 시장에서 두각을 나타내지 않고 있을 수 있지만, 그 차이가 드러날 즈음에는 이미 상당한 격차가 벌어져 있을 것입니다. 게다가 AI 배포 속도 자체가 다르기 때문에 뒤처진 기업들이 그동안 무엇을 잘못해 왔는지 깨닫는 사이에도 격차는 계속해서 더 벌어질 것입니다.
그렇다면 중요한 프로세스에 AI를 안심하고 적용하려면 조직에 무엇이 필요할까요?
우선 ‘ChatGPT 같은 AI 툴이 있다’에서 ‘POC가 있다’를 거쳐 ‘간단한 AI 솔루션 10개를 실제로 운영하고 있다’는 단계까지 이미 발전했다고 가정해 보겠습니다. 아직 이 단계에 이르지 못했다면 이를 우선적으로 해결해야 합니다. 이러한 초기 단계는 사소해 보일 수 있지만, 엔터프라이즈 AI 리터러시를 높이고 더 나은 사용 사례 아이디어를 발굴하며 AI를 프로덕션 환경에 배포하는 데 필요한 내부 절차를 파악하는 데 반드시 필요합니다.
이 단계에 이르면 조직은 더 큰 목표를 세우고 ‘사람의 감독하에 실질적인 가치를 창출하는 응용 AI 솔루션을 제공하는’ 단계로, 나아가 차별화의 기반이 되는 ‘핵심 프로세스와 고객 경험에 AI를 적용하는’ 단계로 발전해야 합니다.
이러한 마지막 단계로 나아가는 데 걸림돌이 되는 것은 기술보다는 조직 차원의 확신인 경우가 많습니다. 어렵지만 중요한 영역에 AI를 적용하는 일을 미루거나 꺼릴 이유는 언제든 찾을 수 있기 때문입니다.
‘잘못된 인사이트를 제공하면 어떡하지?’, ‘잘못 작동해서 언론에 보도되면 어떡하지?’, ‘계산이 잘못되어 잘못된 의사결정을 내리면 어떡하지?’, ‘고객에게 부적절한 행동을 하면 어떡하지?’, ‘모델을 사용할 수 없게 되면 어떡하지?’, ‘업데이트는 어떻게 지원해야 하지?’, ‘규정이 바뀌면 어떡하지?’, ‘새 모델이 나올 때까지 기다려야 하나?’ 등 여러 우려가 생길 수 있습니다.
영향력이 큰 AI 기반 변화를 실제 운영 환경에 배포할 수 있다는 확신을 가지려면 일반적으로 네 가지 조건이 필요합니다.
필요성: 조직, 특히 최고 경영진이 ‘AI가 비즈니스 성공에 중요한 이유’를 진정으로 이해하고 지지하고 있나요? 그렇지 않다면 조직은 어려운 의사결정을 내려야 할 때 이를 피할 이유를 찾게 될 가능성이 높습니다.
추진 체계: AI와 함께 조직이 발전할 수 있도록 지원하는 AI 변화/전환/지원 팀이 있나요? AI 도입, 교육, 규제, 새로운 업무 방식, 기존 가정에 대한 재검토, 필요한 자금 지원 등을 담당하는 팀이 필요합니다. AI는 과거의 클라우드나 디지털 이니셔티브처럼 ‘기술팀에서 알아서 해결할’ 변화가 아닙니다. 비즈니스가 주도하고 충분한 지원이 뒷받침되어야 합니다.
구현 방식: 응용 AI를 위한 엔터프라이즈 및 솔루션 아키텍처가 확립되어 있나요? 이 영역은 계속해서 발전하고 있지만, 명확한 방향을 정해 두면 적절한 가드레일, 비용, 관찰 가능성, 제어, 모델 액세스 등에 대해 깊이 고민하고 관련 지식을 축적하게 됩니다. 이를 통해 조직이 AI를 ‘제대로 이해하고 추진하고 있다’는 내부 신뢰를 쌓기 시작하고, 팀마다 서로 다른 방식으로 솔루션을 구축하는 것도 방지할 수 있습니다.
출시 확신 테스트: 솔루션 책임자는 ‘이 정도면 출시해도 될 만큼 충분히 좋은가?’라는 고민을 하며 결정을 끝없이 미룰 수 있습니다. 기존 QA 팀의 테스트 방식으로는 비결정론적 AI 시스템을 출시하는 데 필요한 확신과 책임 의식을 얻을 수 없습니다. 하지만 평가를 활용하면 가능합니다.
출시 여부를 결정하는 데 가장 직접적으로 관련된 항목부터 살펴보기 위해 역순으로 하나씩 알아보겠습니다.
수십 년 동안 조직은 릴리스가 충분한 품질을 갖췄는지 판단하는 일을 QA 팀에 의존해 왔습니다. 원칙적으로는 비즈니스 이해관계자가 테스트를 담당했지만, 실제로는 QA 팀이 수행했습니다. 수많은 ‘이 조건이면 저렇게 처리한다’는 식의 규칙을 기준으로 통과 또는 실패를 판정했습니다. 많은 작업이 필요했지만 방식 자체는 명확했습니다.
하지만 동작 자체를 평가해야 하는 AI에는 이러한 방식이 통하지 않습니다.
평가, 즉 eval은 정성적인 AI 동작을 측정 가능한 형태로 만드는 방법입니다. 단순히 통과와 실패로 나누는 대신 정확성, 어조, 사실적 근거, 거부 동작 등의 기준을 정의하고 점수를 부여합니다. 프롬프트, 모델, 가드레일 등을 개선하면서 프로젝트 전반에 걸쳐 이러한 점수를 추적하면 프로젝트 팀, 변화 관리 위원회 및 비즈니스 경영진이 확신을 갖고 의사결정을 내릴 수 있는 근거를 확보할 수 있습니다. 예를 들어 프로젝트를 진행하는 동안 정확성 점수가 x에서 y로 향상되었다는 것을 보여줄 수 있습니다.
이러한 수치는 두 가지 역할을 합니다. 첫째, 시간이 지남에 따라 성능이 개선되고 있음을 보여주고 시스템이 정해진 기대 수준에 맞게 안정적이고 일관되게 동작한다는 구체적인 근거를 이해관계자에게 제시함으로써 확신을 높여줍니다.
둘째, 책임성을 확보할 수 있습니다. 평가 결과를 뒷받침하는 구체적인 수치와 그 평가가 어떤 과정을 거쳐 이루어졌는지 보여주는 이력이 남기 때문입니다. 명확하게 정의된 다양한 시나리오를 대상으로 테스트하고 그 결과를 문서화한 평가 세트는 AI에서 기존의 테스트 보고서와 같은 역할을 합니다. 즉, 시스템이 해야 할 일만 수행하는지, 그리고 그 일을 정해진 방식으로만 수행하는지를 충분히 검증했다는 근거를 승인 위원회에 제시할 수 있습니다.
물론 평가 기준이 충분히 포괄적이어야 이러한 수치에 의미가 있으며, 그러려면 대부분의 조직이 처음에는 제대로 정립하지 못하는 운영 모델을 바꿔야 합니다. 평가 기준은 기술팀이나 QA 팀이 아니라 ‘비즈니스’ 부문에서 책임져야 하며, 한 명의 주니어 사용자에게 맡겨서도 안 됩니다. 제품 책임자와 전문가는 해당 도메인, 엣지 케이스, 적절한 어조, 사용자에게서 나올 수 있는 다양한 상호작용, 타당한 추론 단계, 실패 유형, 올바른 질문과 답변 조합 등을 이해하고 있습니다. 따라서 솔루션을 사용하고 배포하는 사람들이 무엇을 좋은 결과로 볼 것인지 결정해야 합니다.
따라서 고객 경험의 핵심에 AI를 적용하는 솔루션을 승인해야 한다면 다음 두 가지 질문만 확인하면 됩니다.
(1) 누가 평가 기준을 설계했는가?
(2) 해당 기준에 따른 평가 결과가 시간이 지나면서 개선되었으며 현재는 최소 기준값을 통과했는가?
‘기술팀에서 만들었지만 결과에는 만족합니다’라는 답이 나온다면 해당 애플리케이션은 아직 준비되지 않은 것입니다. ‘네, 지난주에 테스트했고 통과했습니다’라는 답이 나온다면 필요한 확신을 줄 만큼 평가 체계가 성숙하지 않았을 가능성이 높습니다. 평가가 솔루션 구축의 출발점부터 활용되었을 가능성이 낮기 때문입니다.
반면 비즈니스 부문의 제품 책임자가 솔루션을 구축하는 전 과정에서 평가를 정의하고 검토하며 지속적으로 개선해 왔고, 성능 추이가 올바른 방향으로 나아가고 있음을 보여줄 수 있다면 충분히 승인할 만한 솔루션이라고 볼 수 있습니다.
AI 아키텍처 원칙과 표준을 따르는 것도 AI를 안전하게 배포할 수 있다는 조직의 확신을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 처음 몇 개의 AI 애플리케이션을 만들 때는 일단 시작하는 것이 중요했기 때문에 각각에 적합한 방식으로 구축해도 충분했을 수 있습니다. 하지만 AI 활용을 조직 전체로 확장하고, 안전하고 체계적으로 관리되는 AI를 빠르게 배포하려면 참조 애플리케이션 아키텍처와 엔터프라이즈 AI 플랫폼을 기반으로 한 보다 체계적인 접근 방식이 필요해집니다.
모든 엔지니어링 팀이 모델 액세스, 가드레일, 관찰 가능성, 확장성, 비용 관리 등의 공통 기반을 신속하게 그대로 활용할 수 있어야 솔루션 엔지니어링 자체에 집중할 수 있습니다.
빠른 변화 속도로 인해 오래 유지되지 않을 수 있더라도 엔터프라이즈 AI 플랫폼과 아키텍처에 대한 명확한 방향을 정해 두면, 핵심 시스템에 AI를 안전하게 배포할 수 있다는 조직의 확신을 더욱 높일 수 있습니다. 이는 누군가가 모든 핵심 요소를 충분히 고려해 최적의 배포 방식을 결정했다는 의미이며, 해당 솔루션이 중요한 프로세스를 안정적으로 지원할 것이라는 확신도 높여줍니다.
AI 전환은 ‘AI 툴을 사용하면서 기존과 똑같이 일하는 것’이 아닙니다. 진부하게 들릴 수 있지만, 전환이란 프로세스를 재설계하고, 제품 구성을 재고하고, 고객 경험을 발전시키며, 업무 방식은 물론 대부분의 경우 팀 구조까지 바꾸는 것을 의미합니다.
이러한 전환은 본업 외에 틈틈이 하는 부수적인 업무로 이루어질 수 없으며, 기술 부서가 단독으로 주도할 수도 없습니다. 물론 3명의 정규직 직원으로 구성된 ‘혁신’팀에 맡겨서 될 일도 아닙니다. ‘하다 보면 알아서 해결되겠지’라는 식으로 접근해서는 앞서 나가는 경쟁 기업의 변화 속도를 따라잡을 수 없습니다.
또한 진정으로 ‘판도를 바꿀’ 사용 사례를 발굴하고 이에 대한 지지를 얻으려면 조직 전반에 걸쳐 AI를 깊이 이해하고 긍정적으로 받아들이는 분위기가 형성되어야 합니다.
따라서 AI 전환을 실현하려면 조직에 필요한 것이 무엇인지 알고, 변화를 이끌어내는 방법과 AI를 이해하는 사람들이 이 일을 추진할 수 있도록 이사회 차원의 권한을 부여받아야 합니다. 이들은 전환에 필요한 조율, 추진력, 자금, 영향력 행사, 거버넌스, 우선순위 설정 및 의사결정을 담당해야 합니다.
특히 초기 단계에는 AI 허브, AI 전환 조직, AI 오피스와 같은 중앙 전담 조직을 두는 것이 효과적입니다. 이러한 중앙 조직은 실행할 전략이 마련되어 있고, 주요 의사결정을 신속하게 내린 후 각 조직에 위임할 수 있으며, AI 전환을 위한 품질 기준을 수립할 수 있다는 확신을 심어줍니다. 이러한 조직이 없으면 접근 방식이 지나치게 분산되어 의사결정, 제품 및 솔루션 선택, 품질에 일관성이 없어질 수 있으며, 결국 중요한 영역에 AI를 적용할 수 있다는 확신도 약해질 수 있습니다.
앞서 언급했듯이 AI를 통해 실질적인 경쟁 우위를 확보하는 기업은 고객 경험, 제품 성능, 업무 수행 속도 등을 개선하는 핵심 프로세스와 경험의 중심에 AI를 빠르고 지속적으로 배포할 수 있는 엔터프라이즈 차원의 경험과 전문성, 확신을 갖춘 기업일 것입니다.
효과적인 평가 체계, 빠르게 변화에 적응하고 확장할 수 있는 아키텍처, 그리고 조직이 학습하고 적응하며 새로운 업무 방식을 정착시킬 수 있도록 돕는 ‘할 수 있다’는 자세의 전환 관리가 모두 필요합니다.
하지만 이 중 어느 것도 ‘상향식’ 접근 방식만으로는 성공적으로 이루어질 수 없습니다. 변화의 속도가 너무 빠르고 그 영향도 너무 크기 때문입니다. 단순히 ‘이사회의 승인’이나 ‘경영진의 지원’을 받는 것만으로도 충분하지 않습니다.
직원들이 왜 변화가 필요한지, 그 변화가 자신에게 어떤 의미인지, 긍정적이든 부정적이든 어떤 영향을 미치고 무엇을 얻게 되는지 명확히 이해하지 못한다면, 변화는 구성원의 충분한 이해와 동의 없이 진행되고 그 과정에서 상당한 부작용이 발생할 수 있습니다.
따라서 AI 도입을 통해 진정한 경쟁 우위를 확보하기 위한 네 번째 요소는 기업의 경영진이 AI에 대한 투자가 기업의 지속적인 성공에 필수적이라는 점을 진정으로 이해하고 확신하는 것입니다. 경영진의 AI 전략은 기업의 사명과 목표에 반영되어야 하며, 경영진은 이를 지속적으로 강조하고 실제 행동으로 뒷받침되는 의사결정을 내리는 모습을 보여야 합니다.
그러면 조직 전체의 팀이 역량을 강화하고, 다소 부담스럽더라도 더 어렵지만 더 큰 성과를 가져올 길을 선택하는 중요한 의사결정을 내리는 데 필요한 동기와 지원, 긴박감을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 AI 기반 고객 경험이나 투자 의사결정 프로세스를 실제로 배포할 수 있다는 확신을 갖게 됩니다.
향후 2년간 AI를 통해 앞서 나갈 기업은 AI를 가장 많이 배포한 기업이 아닐 것입니다. 중요한 고객 대면 영역과 의사결정에 영향을 미치는 비즈니스 핵심 시스템 및 프로세스에 AI를 효과적으로 적용하고, 이를 일관되고 안전하게 수행할 수 있는 엔터프라이즈 역량을 갖춘 기업이 앞서 나갈 것입니다.
그렇다면 지금 무엇을 해야 할까요? 조직에서 ‘AI를 활용’하고 있지만 기업의 성공에 아무런 영향을 미치지 못하고 있다면 다음 질문에 답해 보세요.
기업의 미션을 달성하는 데 AI가 어떤 역할을 하는지 명확한가요? 경영진이 AI 도입이 기업의 미래 성공에 필수적이라고 진정으로 믿고 있다고 생각하나요?
AI 관련 과제를 추진하고, 조직 전반의 AI 이해도를 높이며, 관련 활동을 조율하는 중앙 전담 조직이 있나요?
기술팀은 더욱 빠르고 안전하게 AI를 개발할 수 있도록 전문성과 역량, 재사용 가능한 패턴을 구축하고 있나요?
AI 동작에 관한 미해결 문제 때문에 배포가 지연되지 않고, 릴리스가 프로덕션 환경까지 원활하게 이어지고 있나요?
이 중 하나라도 답이 ‘아니요’라면 어디서부터 시작해야 할지 알 수 있습니다. 정말 중요한 영역에서 경쟁 우위를 확보하려면 AI를 빠르고 일관된 방식으로 배포할 수 있다는 조직 차원의 확신을 키워야 합니다.