AI는 100년 이상 전 처음 도입된 전기와 닮아 있다. 당시 사람들은 잠재력은 이해했지만, 어떻게 활용해야 할지는 알지 못했다.
현재 기업이 AI 기술을 대하는 상황도 유사하다. 정보기술 리더는 AI가 비즈니스를 변화시킬 것이라는 점은 인식하고 있지만, 안전하고 보안이 확보된 방식으로 구현하는 방법이나 투자 대비 수익을 어떻게 창출할지는 아직 명확하지 않다.
가트너 디렉터 애널리스트 디팍 세스는 이런 상태를 현재 AI 환경의 특징으로 설명했다. 세스는 기업이 AI 사용에 대한 두려움을 버리고 직원이 즉시 기술에 참여하도록 해야 한다고 조언했다.
세스는 “AI는 그 자체로 사라지지 않는다”며 “사람들이 AI가 무엇인지를 논하는 단계에서 무엇을 할 수 있는지를 이야기하는 단계로 전환될 것”이라고 말했다.
IT 리더는 직원이 AI를 전기처럼 다루길 원한다. 스위치를 켜면 즉시 작동하는 상태를 기대한다. 그러나 AI 리더가 해결해야 할 과제는 아직 많다.
세스는 20세기 초 기업이 전력을 도입하기 위해 전기 책임자를 채용하며 공장을 혁신했고, 감전 등 위험으로부터 근로자를 보호하기 위한 규제가 등장했으며, 시간이 흐르면서 전기공학 산업 전반이 성장했다고 설명했다.
초기 기대가 식고 현실적 과제가 부각되는 시점
AI 역시 안전하고 보안이 확보된 모델을 배포하는 과정에서 유사한 성장통을 겪고 있으며, 초기 성과는 기대에 미치지 못했다. 한 연구에 따르면 최대 95%의 실험이 실패했다. 다만 일부 기업에서는 지식 관리, 백오피스 업무, 고객 지원 영역에서 성과가 나타나고 있다.
세스는 “우리는 여전히 AI과 어떻게 협업해야 하는지를 충분히 이해하지 못하고 있다”며 “AI가 팀의 동등한 구성원으로 기능하도록 하는 구조도 명확하지 않다”라고 말했다.
기업용 IT 관리·보안 소프트웨어 업체 아이반티(Ivanti) 최고법무책임자 브룩 존슨은 기업이 과대광고를 넘어 저품질 결과물, 성과가 낮은 도구, 분절된 시스템, 낭비된 예산의 현실을 인식하기 시작했다고 말했다. 존슨은 “초기 AI 도입 경쟁은 전략보다 속도를 우선시했고, 많은 기업이 투자 대비 성과를 거의 얻지 못했다”라고 밝혔다.
기업은 여전히 전략을 수립하는 동시에 AI, 인력 역량 강화, 사이버 보안의 균형을 맞춰야 한다. 이 과정에서 사람의 역할이 핵심으로 부상한다.
존슨은 “인간 중심 접근은 AI가 인간의 창의성을 보완하도록 하고, 직원에게 어떤 도구를 피해야 하는지와 보호 장치가 존재하는 이유를 교육하는 데 기여한다”라고 말했다.
언어 서비스와 콘텐츠 기술 업체 RWS의 엔지니어링 부사장 매슈 블랙퍼드는 대다수 기업이 모든 기술을 처음부터 구축하기보다 AI를 효과적으로 적용하는 데 집중해야 한다고 말했다.
블랙퍼드는 인공지능이 새로운 노출 지점을 만들어내는 만큼, 관련 위험을 이미 고민해 온 인력이 기술을 다루기에 가장 적합한 경우가 많다고 설명했다. 유능한 엔지니어는 여전히 프라이버시 설계, 보안 설계, 위험 관리를 핵심 요소로 고려한다고 덧붙였다.
좌절과 실패를 넘어
언스트앤영 글로벌 최고혁신책임자 조 디파는 많은 기업이 AI에 대한 좌절에도 불구하고 여전히 보여주기식 혁신에 머물러 있다고 지적했다. 반면 일부 기업은 특히 백오피스 기능에서 실질적인 가치를 창출하고 있다.
글로벌 세무·자문 기업 언스트앤영은 AI를 적극 도입해 내부에 3,000만 건의 문서화된 프로세스와 4만 1,000개의 운영 중인 에이전트를 보유하고 있다. 언스트앤영 세무 어시스턴트라는 이 AI 에이전트는 임직원과 고객에게 최신 세무 정보를 제공한다. 전 세계적으로 하루 평균 약 100건의 세법 변경이 발생하는 상황에서 핵심적인 역할을 한다.
디파는 “현재 나타나는 문제는 기술보다 변화 관리, 사람, 프로세스에 가깝다”며 “기술이 계속 진화하는 만큼 이런 과제는 지속될 것”이라고 말했다.
IT 서비스 업체 DXC 테크놀로지 글로벌 기술 고객 운영 부사장 댄 그레이는 인간의 통찰, 판단, 협업이 AI만으로는 만들 수 없는 가치를 창출하도록 도구를 설계하고 있다고 말했다.
그레이는 DXC 테크놀로지 보안 운영 센터에서 AI 에이전트가 주니어 애널리스트처럼 작동해 경보 분류와 결과 문서화 같은 초급 업무를 처리하고 있다고 설명했다. 그레이는 이 접근 방식으로 조사 시간을 67.5% 단축했고, 애널리스트 업무 시간 22만 4,000시간을 확보했다고 밝혔다.
그레이는 이러한 변화로 분석가가 복잡한 조사와 신규 사이버 공격 탐지 시스템 개선 같은 고부가가치 업무에 집중할 수 있게 됐다고 설명했다. 이어 이러한 전환을 성공적으로 이끄는 기업은 건설적인 마찰을 수용하는 조직이 될 것이라고 전망했다.
AI 성공 관리의 역설
세스는 초기 도입 기업이 분명한 이점을 얻을 수 있지만, 생산성 향상 이후 이를 어떻게 활용할지는 여전히 과제라고 말했다. 덧붙여 경쟁 우위를 현실로 만들기 위해서는 기업 문화, 사람, 보상 체계가 함께 변화해야 한다고 설명했다.
기업은 단기적으로 AI 성과를 일부 활용하지 못하는 상황을 받아들여야 할 수도 있다. AI가 업무 시간을 절반으로 줄일 수 있지만, 여유가 생길 수도 있고 과도한 업무로 소진될 수도 있다.
세스는 인공지능 도입 과정에서 생산성 향상이 곧바로 조직의 해법으로 이어지지는 않는다고 진단했다. 인력을 감축하면 숙련된 인력이 사라지고, 유지할 경우 보상에 대한 의문이 남는 구조적 딜레마가 존재한다고 설명했다.
이어 세스는 인공지능의 성과는 사람을 존중하는 조직에서만 가능하며, 팀의 사기가 유지될 때 구성원이 새로운 시도와 변화에 더 적극적으로 나선다고 분석했다.
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Agam Shah editor@itworld.co.kr
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