AI ???? ??. ?? ??? ??? ??. ?? ??? ??·???·????? ????? ??? ??? ??? ??. Credit: Misunseo / Shutterstock 많은 이들처럼 필자 역시 기업 내부에서 AI 파일럿이 만들어내는 열기를 직접 목격해 왔다. 이런 열기 속에서 코파일럿, LLM(대규모 언어 모델), 지능형 자동화 등은 모두 막대한 잠재력을 품은 기술로 여겨진다. 해커톤이 열리고, 데모가 경영진을 놀라게 하며, 내부 슬라이드 자료가 유행어로 가득 찬다. 그러나 초기의 열기가 식고 나면 대부분의 파일럿은 조용히 멈춘다. 이후 사일로에 갇힌 채 방치되고, 더는 확장되지 못한다. 금융, 제조, 헬스케어 등 다양한 산업의 기업 팀과 협업하는 동안 반복해서 발견한 패턴이 있다. 어려운 것은 실험이 아니라 그 다음 단계였다. 실험에서 운영으로, 아이디어에서 성과로, 파일럿에서 플랫폼으로 전환하는 과정이었다. 그렇다면 기업은 어떻게 그 간극을 넘어설 수 있을까? 몇몇 기업은 이를 성공적으로 해낸 반면, 다른 기업은 그 자리에 멈춰섰다. 두 그룹의 차이는 단순히 기술력이 아니었다. 사고방식, 아키텍처, 전략, 조직 행동 전반에 걸친 일련의 변화였다. 대부분의 실험이 실험에 머무르는 이유 현실부터 짚어보자. 파일럿이 실패하는 이유는 인재나 아이디어 부족이 아니다. 문제는 파일럿이 장기 지속 가능성이 아니라 단기 검증을 목적으로 설계됐다는 점이다. 기술적으로는 주로 다음과 같은 상황에서 문제가 발생한다. 데이터 품질이 확장되지 않음: 파일럿은 대개 선별되거나 수작업으로 정제한 데이터세트를 기반으로 구축된다. 그러나 실제 환경의 기업 데이터는 파편화되고, 오래됐으며, 메타데이터가 누락돼 있는 경우가 많다. 이런 데이터로 모델을 실행하면 정확도가 하락하고, 그 결과 신뢰가 무너진다. 기존 인프라의 한계: 기존 온프레미스 시스템이나 임시로 짜 맞춘 아키텍처는 실시간 인퍼런스나 멀티 모델 오케스트레이션을 지원하도록 설계되지 않았을 가능성이 높다. 이로 인해 뛰어난 성능을 가진 AI 모델조차 기반 인프라의 지원 부족으로 사용되지 못하는 사례가 많다. 시스템 통합 부재: 샌드박스 환경에서 모델의 PoC(개념 검증)에 성공하는 것과, 보안·규제·성능 요건을 충족하며 CRM·ERP와 같은 실제 운영 시스템에 통합하는 것은 전혀 다른 문제다. 지름길이 위험 요소가 됨: 많은 파일럿은 단순히 ‘작동 가능함’을 보여주기 위해 서둘러 구축된다. 그러나 초기 실험 단계에서 발생한 기술 부채가 이후 확장을 가로막는 직접적인 원인이 될 수 있다. 기술적 문제 외에, 조직 차원에서 나아가지 못하는 이유는 다음과 같다. 통합 전략 부재: 각 사업 부문이 공통 비전, 로드맵, 거버넌스 없이 개별적으로 실험을 진행하는 경우가 많다. 그 결과 성과는 파편화되고, 조직 전체를 움직이는 집단 모멘텀이 형성되지 않는다. 불명확한 성공 기준: 사전에 합의된 성과 지표가 없으면, 설령 파일럿이 정상 작동하더라도 투자 근거를 마련하기 어렵다. 가치가 구체적으로 입증되지 않으면 우선순위에서 쉽게 밀려난다. 역량 불일치: AI를 확장하려면 데이터 과학자만으로는 부족하다. ML옵스 엔지니어, 규제 담당, 도메인 전문가, 제품 관리자 등 다양한 역할이 필요하며, 하나의 팀으로 움직여야 한다. 변화 저항 문제 과소평가: AI는 종종 일자리 상실 우려나 성과 측정 불확실성 같은 불안을 유발한다. 이렇게 겉으로 드러나지 않는 우려는 제대로 해소되지 않을 때 AI 도입을 조용히 방해할 수 있다. 이는 드물게 나타나는 문제가 아니다. 중구난방식으로 분산되어 AI 도입이 추진될 때 흔히 나타나는 전형적인 현상이다. 하지만 기업이 관점을 조금만 바꾸면 충분히 해결할 수 있는 과제이기도 하다. 앞선 기업의 다른 선택 효과적으로 AI를 활용하는 조직은 이를 일시적인 유행으로 보는 대신 전략적 역량으로 인식한다. 이러한 인식의 전환이 모든 것을 바꾼다. 앞선 기업들은 다음과 같은 방식을 택하고 있다. 1. 기술에 대한 흥미보다 비즈니스 성과를 우선한다 출발점은 ‘가장 흥미로운 사용례가 무엇인가?’가 아니다. 대신 ‘지금 바로 해결할 수 있는 가치 있는 문제는 무엇인가?’에서 시작한다. 성공적인 팀은 AI 프로젝트를 매출 성장, 비용 절감, 고객 만족, 프로세스 속도 개선과 같은 핵심 KPI에 맞춰 추진한다. 단순히 ‘혁신’이라는 이유로 AI를 도입하지 않고, 명확한 비즈니스 성과 창출에 집중한다. 또한 초기 단계부터 프로젝트를 지지해 줄 경영진을 확보한다. 이는 단순히 예산 확보 목적이 아니라, 사일로를 허물고 갈등을 조정하며, AI가 ‘있으면 좋은 기술’로 전락하지 않도록 보장하기 위해서다. 💡 한 기업은 GPT 기반 코파일럿으로 계약 검토를 자동화하는 프로젝트를 시작했다. 이를 ‘AI 프로젝트’로 포장하지 않고, 법률 업무 처리 시간을 40% 단축하는 방안으로 제시했다. 이 접근 방식이 조직의 전폭적인 지지를 끌어낸 비결이었다. 2. 탄탄한 데이터와 기술 기반을 구축한다 부실한 기반 위에서는 AI를 확장할 수 없다. 앞선 조직은 깨끗하고 잘 연결된 데이터를 필수 조건으로 여긴다. 이를 위해 공유 데이터 레이크나 데이터 패브릭에 투자하고, 메타데이터를 표준화하며, API를 통해 비즈니스 로직을 노출한다. 또한 클라우드 네이티브 아키텍처로 전환하고, 단순히 결과를 내는 데 그치지 않고 관찰 가능성(Observability)을 고려해 시스템을 설계한다. 이들은 단순히 모델만 만드는 것이 아니라 E2E(End-to-End) 파이프라인을 구축한다. 💡 한 글로벌 소매 기업은 자사 데이터 시스템에 대한 ‘AI 준비 지수’를 내부적으로 마련하고, 일정 기준점에 미치지 못하는 데이터를 파일럿에 활용할 수 없도록 했다. 이는 초기 단계에서 선제적 투자를 이끌어냈으며 이후 단계에서 큰 성과로 이어졌다. 3. 재사용 가능한 패턴과 플레이북을 만든다 AI 프로젝트는 매번 처음부터 시작하는 느낌이어서는 안 된다. 뛰어난 조직은 내부적으로 사용례 접수 양식, 컴플라이언스 체크리스트, 아키텍처 템플릿, 프롬프트 라이브러리, 성능 평가 기준과 같은 지침을 만든다. 이런 자산은 의사결정 피로를 줄이고 속도를 높인다. 또한 많은 기업이 AI CoE(Center of Excellence)나 AI 지원 스쿼드를 운영해 프로젝트 팀에 자문을 제공한다. 이를 통해 재사용을 촉진하며, 거버넌스를 강화하고 전달 속도를 높인다. 💡 한 금융 서비스 기업은 분기마다 ‘AI 클리닉’을 열고 있다. 여러 부서가 모인 다기능 팀은 여기에서 아이디어를 제안하고 MVP 개발에 도움을 받으며, 사전 승인된 카탈로그에서 도구·방법론을 활용하고 있다. 4. 가드레일을 갖춘 AI 민주화 AI는 소수의 데이터 과학자 손에 머물러서는 안 된다. 매일 현장에서 실제 문제를 해결하는 사람들에게도 확산돼야 한다. 선도 기업은 로우코드 툴에 투자하고 프롬프트 엔지니어링을 교육하며, 현장 직원이 안전하게 AI 솔루션을 구축할 수 있는 환경을 제공한다. 호기심을 장려하고, 교육·정책·내부 시연으로 이를 지원한다. 또한 성과가 적극적으로 공유된다. 전사 회의에서 시연되는 성공적인 AI 사용례 하나가 50페이지 분량의 로드맵보다 더 빠르게 분위기를 바꿀 수 있다. 💡 실제로 물류·인사·구매 부서의 팀들이 ‘실험이 허용된다’는 사실을 알게 된 후, 직접 코파일럿을 구축해 본사에서도 예상하지 못한 해결책을 만들어낸 사례가 있다. 5. 거버넌스를 수명주기에 내재화한다 신뢰는 마지막에 덧붙일 수 있는 요소가 아니다. AI를 성공적으로 확장하는 기업은 ‘책임 있는 AI’ 원칙을 데이터 수집, 모델 설명 가능성, 배포 후 모니터링까지 개발 전 과정에 녹여낸다. 또한 승인 워크플로, 접근 제어, 사람의 검토 절차를 마련한다. 일부 기업은 제품팀과 법무팀이 함께 설계에 참여하는 AI 윤리 위원회를 구성해, AI가 안전할 뿐 아니라 공정성까지 확보되도록 한다. 💡 한 의료 기관은 모든 AI 프로젝트가 기술, 법률, 환자 권익 담당자가 참여하는 심사위원회를 거치도록 해, 모델이 실제 환경의 위험 요소와 부합하는지 검증하고 있다. 6. AI를 전략 포트폴리오로 관리한다 자주 간과되는 특징이 하나 있다. 앞선 기업이 AI를 여러 부서의 ‘작은 실험 프로젝트’가 아니라 비즈니스 프로그램으로 관리한다는 점이다. 성숙한 조직은 AI 프로젝트를 직원 생산성, 고객 경험, 리스크 완화 등 주제별로 묶고 장기 예산을 편성해 AI 포트폴리오를 운영한다. 재사용 현황을 추적하고, 성과를 벤치마킹하며 중복되는 프로젝트는 과감히 중단한다. 이들은 AI를 개발자 개인 PC 속 코드 한 줄이 아니라, 전략 보고서의 주요 항목으로 다룬다. 💡 한 CIO는 분기별 비즈니스 리뷰에 AI 성과 지표를 포함시켜, 모든 부서가 AI 투자로 창출한 가치를 수치로 제시하도록 했다. 이 작은 변화가 조직 전반의 목표와 성과에 대한 명확성을 크게 높였다. AI 확장이 실제로 제공하는 가치 의도적으로 AI를 확장하면, 그 성과는 단순한 자동화를 훨씬 뛰어넘을 수 있다. 실시간 AI 기반 분석을 통한 더 빠른 의사결정 코파일럿, 어시스턴트, 지능형 워크플로우를 활용한 생산성 향상 고객, 직원, 파트너에 맞춤형 경험 제공 오류, 지연, 중복 최소화로 인한 운영 효율성 제고 AI 모니터링 및 문서화를 통한 규제 준수 강화 AI 생성 제품 및 서비스를 통한 신규 매출 창출 그러나 어쩌면 가장 큰 성과는, 아이디어를 실제 시스템으로 전환할 수 있는 회복탄력성 높고 미래에 대비된 조직이 되는 것일 수 있다. 그래야 단순히 AI를 활용하는 조직이 아니라 AI 역량을 갖춘 조직으로 거듭날 수 있다. 파일럿은 전략이 아닌 출발점 파일럿은 중요하다. 아이디어의 위험을 줄이고 추진 동력을 만들 수 있기에 꼭 필요하다. 그러나 목표 지점은 아니다. 필자가 본 AI 성공 기업은 가장 인상적인 시연을 선보인 곳이 아니었다. 데이터·플레이북·조직 문화 변화라는 올바른 기반에 투자해 AI를 현실로 만드는 데 집중하는 곳이었다. 지금 AI를 실험 중이라면 계속하되, 파일럿에서 멈추지는 않아야 한다.dl-ciokorea@foundryco.com ???? ???? ??? ??? IT ??? ???? ??? ????! ??? ??? ??? ?????. ????