??? ??, ??? ???, ??? ?? ??, ??? ??? ??? ??. Credit: Thinkstock AI 경쟁이 점점 더 가속화되고 있다. 이사회는 결과를 원하고, 투자자는 확장을 원한다. 그리고 규제기관은 해답을 요구한다. IT 리더는 혁신을 이끌어 달라는 요청을 받은 것이 아니다. 초대를 받은 것도 바로 어제이다. 그리고 이렇게 각종 압력이 몰아치는 와중에 가장 쉽게 잃어버리는 것이 있다. 바로 균형이다. AI 도입에는 정답이 없다. 한 번의 실수로 신뢰를 잃을 수 있고, 너무 느리면 추진력을 잃는다. 이것이 바로 역설이다. 현대 IT 리더십은 어느 한쪽을 택하는 것이 아니라, 양쪽을 모두 끌어안는 것이다. 긴장을 견디는 리더십이 필요하다. 최고의 리더는 모순을 없애지 않는다. 그 안에서 리더십을 발휘한다. 필자는 AI 도입의 시대를 규정하는 4가지 핵심 역설을 살펴보고자 한다. 속도 vs. 보안 혁신 vs. 안정성 인재 vs. 규제 준수 윤리 vs. 효율성 이것은 개념적인 딜레마가 아니다. 실제 이사회 수준에서 내려야 할 결정이고, 4가지가 동시에 밀려온다. 명확한 해답을 찾고 있다면, 이 글은 적절하지 않다. 그러나 모순 속에서도 방향을 잡을 수 있는 회복력을 기르고자 한다면 계속 읽어보길 바란다. 속도 vs. 보안 속도는 주목을 끌지만, 보안은 신뢰를 얻는다. AI에서는 실수할 두 번째 기회가 없다. 모두가 빨리 움직이길 원한다. 모델을 배포하고, 도구를 출시하고, 경쟁자를 앞지르고자 한다. 하지만 속도를 높일수록 리스크도 커진다. 서둘러 진행한 배포는 필수 보호장치를 생략하게 만든다. 솔루션 업체는 과장된 약속을 하고, 내부팀은 절차를 생략한다. 그 결과, 엔드포인트 노출이나 편향된 의사결정 엔진이 문제를 일으키고, 피해는 데이터에 그치지 않는다. 기업의 신뢰도까지 흔들린다. 반대로 보안을 지나치게 강화하면 아무것도 움직이지 않는다. 보안 책임자는 조달에서 테스트까지 모든 단계의 속도를 늦춘다. 시스템이 최종 검토를 통과할 즈음에는 시장이 이미 바뀌어 있다. 중간 지점을 찾는 일은 쉽지 않다. 계산된 속도의 마음가짐이 필요하다. 설계 단계에서부터 민첩한 보안을 통합해야 한다. 끝없는 체크리스트 대신, 위험 기반 검토 방식을 사용하라. 레드팀은 진행을 가로막기 위해서가 아니라 프로세스를 더 날카롭게 다듬는 데 활용하라. 아마존은 한때 실시간 의사결정 역량을 갖춘 사기 탐지 엔진을 파일럿으로 운영했다. 이 엔진은 고가치 고객을 오탐해 잘못 분류할 때까지 동작했다. 아마존의 해결책은 단계적 롤아웃, 실시간 모니터링, 자동 롤백이었다. 교훈은 이렇다. 통제 없는 속도는 지연보다 더 큰 대가를 치르게 된다. 뛰어난 리더는 빠르게 움직이되, 눈을 감고 돌진하지 않는다. 혁신 vs. 안정성 누구나 혁신을 원한다. 그러나 시스템이 압박을 견디지 못하거나 고객 신뢰를 잃는다면 무슨 의미가 있겠는가? AI는 변화에 최적화되어 있다. 모델은 지속적으로 반복되고, 데이터는 끊임없이 진화한다. 그러나 대부분 기업은 레거시 인프라 위에 구축돼 있고, 복잡한 의존 관계 속에 운영된다. 혁신은 경계를 확장하지만, 안정성은 핵심을 보호한다. 혁신을 너무 빠르게 밀어붙이면 시스템이 무너진다. 반대로 안정성만을 추구하면 조직은 정체된다. 혁신적인 리더는 경계를 설정한다. 실험, 실패, 학습이 허용되는 안전지대인 ‘혁신 샌드박스’를 마련한다. 운영 시스템은 명확한 원칙으로 보호한다. 롤백, 모니터링, 거버넌스가 준비되지 않으면 어떤 것도 배포하지 않는다. 구글의 SRE(Site Reliability Engineering) 모델은 이런 문화를 조직에 내재화했다. 개발팀은 빠르게 배포하고, 신뢰성팀은 안전장치를 만든다. 이들 사이의 긴장은 의도된 것이다. 리더의 역할은 마찰을 제거하는 것이 아니다. 그 마찰을 활용하는 것이다. 실험을 장려하되, 가동시간, 신뢰, 운영 회복력이라는 절대 기준은 반드시 지켜야 한다. IT 리더는 파괴자도 전통주의자도 될 필요가 없다. 인재 vs. 규제 준수 AI 인재는 희소하고 비용이 많이 들며, 관료주의를 싫어한다. 반면 규제 준수는 느리고 경직돼 있으며, 위험 회피적이다. 이것이 바로 역설이다. 우수한 엔지니어, 데이터 과학자, 프로덕트팀을 채용했다면, 이들은 자율성을 원할 것이다. 지시받는 걸 싫어한다. 하지만 규제를 무시하면 섀도우 시스템이 생겨나고, 이는 리더의 책임이 된다. 해결책은 통제를 강화하는 것이 아니라, 더 똑똑하게 통합하는 것이다. 우선, 초기 설계 단계부터 법무팀을 참여시키자. 규제 준수는 출시 후의 장애물이 아니라 공동 설계자가 되어야 한다. 보안을 고려한 설계를 성과 평가 지표에 포함시켜, 처벌이 아닌 동기로 만들어야 한다. 스포티파이는 프로덕트팀과 프라이버시 엔지니어를 짝지운다. 이들은 감사자가 아니라 협력자다. 결과는? 더 빠르고, 더 안전하며, 불필요한 갈등 없이 시스템이 출시된다. 최고의 인재를 잡아두려면, 명확한 목적을 제공해야 한다. 책임 있는 설계가 사용자 보호에 어떻게 기여하는지 보여주기 바란다. 규제 준수가 조직 내에 뿌리내리길 원한다면, 업무 흐름 속에 자연스럽게 통합하라. 장벽이 아닌 과정으로 만들어야 한다. 자유와 책임 중 하나를 택할 필요는 없다. 두 가지를 모두 이해하는 팀이 필요할 뿐이다. 윤리 vs. 효율성 빠르고, 저렴하며, 확장 가능한 것. 모두가 AI에 기대하는 바다. 하지만 시스템이 효율적일수록, 그 시스템을 이해하기는 더 어려워진다. 문제가 발생했을 때, 편향이 스며들었을 때, 추천이 해를 끼쳤을 때, 효율성은 기업을 지켜주지 못한다. 윤리는 느리다. 사려 깊은 사고, 검증, 투명성이 필요하다. 설명 가능한 AI 모델은 블랙박스 모델보다 성능이 낮을 수 있다. 하지만 신뢰를 얻는다. 균형점은 어디에 있을까? 처음부터 윤리를 설계에 포함하는 것이다. 개발 파이프라인에 공정성 지표를 통합하고, 모델 검증 단계에 편향 탐지 도구를 활용한다. 가용 시간뿐 아니라 사회적 영향을 측정하는 KPI를 설정한다. 인텔은 성과 평가를 책임 있는 AI 결과와 연동한다. 단순히 빠른 모델을 만드는 게 아니라, 더 나은 모델을 만든다. 지름길은 쉽다. 그러나 장기적으로는 잃어버린 신뢰, 규제 벌금, 내부 반발 등 더 큰 대가를 치른다. 효율성은 언론의 주목을 받는다. 윤리는 사용자의 마음과 규제기관의 신뢰를 얻는다. 무한 게임 사고방식 리더십은 원래 어려운 결정을 내리는 일이었다. 한쪽을 고르고, 결단하고, 앞으로 나아가는 것이다. 그러나 AI 시대에는 통하지 않는다. 사이버 보안도 마찬가지다. 모든 것이 계속해서 움직이고, 학습하며, 진화하는 환경에서는 더욱 그렇다. 이제 리더십은 역설을 안고 가는 것이다. 긴장 속에 살아가며, 그것을 해결하려 하지 않고 그 안에서 방향을 잡는 것이다. 이것이 바로 무한 게임(Infinite Game) 사고방식이다. 최종 점수도, 명확한 승리도 없다. 존재하는 것은 회복력, 지속성, 그리고 단기 성과를 좇는 세상 속에서 장기 비전을 택할 용기뿐이다. 속도 vs. 보안. 혁신 vs. 안정성. 인재 vs. 규제 준수. 윤리 vs. 효율성. 이들은 해결해야 할 갈등이 아니다. 숙달해야 할 역학 관계다. 성공하는 리더는 모든 것을 완벽하게 해내는 사람이 아니다. 다른 이들이 포기할 때도 계속 나아가는 사람이다. 힘보다 강인함을, 통제보다 유연함을, 오만보다 의심을 선택하는 사람이다. 완벽한 해답을 쫓는 일은 이제 멈추기 바란다. 변화에 적응하는 팀을 만들고, 아직도 규칙은 작성 중이라는 것을 아는 사람처럼 팀을 이끌어야 한다. 이 게임에서 유일한 승리는 눈을 뜬 채 중심을 잡고 끝까지 남아 있는 것이다.dl-ciokorea@foundryco.com ???? ???? ??? ??? IT ??? ???? ??? ????! ??? ??? ??? ?????. ????