작가의 글을 더 이상 구독하지 않고,
새 글 알림도 받아볼 수 없습니다.
AI 혁신, 구성원은 이미 하고 있다. 하지만 리더는?
맥킨리 리포트 : Superagency in the Workplace
by
Feb 16. 2025
Superagency in the Workplace
: Empowering people to unlock AI’s full potential
1. 이 연구를 3줄로 요약해서 설명한다면?
AI는 산업혁명을 촉진한 증기 기관과 같은 혁신적인 기술로, 기업이 이를 활용해 생산성과 창의성을 증대할 수 있다.
기업들은 AI에 대한 투자를 확대하고 있지만, AI가 조직에 완전히 통합된 곳은 극소수이며, 주요 장애물은 기술이 아니라 리더십이다.
조직이 AI 도입을 성공적으로 확장하기 위해서는 리더들이 AI 변화를 주도하고, 직원들의 준비성과 기대를 적극 반영해야 한다.
2. 이 연구를 왜 했는가?
이 연구는 AI가 기업과 근로자들에게 가져올 변화를 분석하고, AI를 성공적으로 도입하기 위한 전략을 제시하기 위해 수행되었다. 특히 AI의 잠재력이 크지만 아직 대부분의 기업에서 AI가 완전히 통합되지 않은 이유를 분석하고, 이를 해결할 방안을 탐색하는 것이 목적이다.
3. 이 연구에서 중요하게 다뤄진 개념은?
AI Superagency: AI를 통해 인간의 생산성과 창의성을 증폭시키는 개념으로, 인간과 AI가 협력하여 더 높은 수준의 성과를 창출할 수 있음을 의미한다.
AI Maturity (AI 성숙도): 기업이 AI를 어느 정도 수준까지 활용하고 있는지를 측정하는 개념으로, 대부분의 기업이 아직 초기 단계에 머물러 있다.
Leadership Readiness (리더십 준비성): 직원들은 AI를 받아들일 준비가 되어 있지만, 기업의 리더들이 이를 적극적으로 추진하지 못하는 점이 AI 도입의 주요 장애물이라는 주장.
Speed and Safety (속도와 안전성): 기업이 AI 도입을 가속화해야 하지만, 동시에 AI의 정확성, 보안성, 공정성 등의 문제도 해결해야 한다.
4. 어떤 방법을 사용해 연구를 했나?
이 연구는 2024년 10월~11월에 걸쳐 총 3,613명의 직원과 238명의 C-레벨 경영진을 대상으로 실시된 설문조사를 기반으로 작성되었다. 조사 대상자는 미국을 중심으로, 호주, 인도, 뉴질랜드, 싱가포르, 영국 등 다양한 국가에서 모집되었다. 연구는 AI 도입의 현황과 장애물을 분석하고, 이를 해결할 방안을 제시하는 방식으로 진행되었다.
5. 연구의 결과는?
AI 도입 확대: 92%의 기업이 향후 3년간 AI 투자 확대를 계획하고 있다.
AI 활용 현실과 인식의 차이: 직원들이 AI를 더 많이 사용하고 있음에도, 경영진들은 직원들의 AI 활용도를 과소평가하는 경향이 있다.
AI 성숙도 부족: 대부분의 기업이 AI를 완전히 통합하지 못하고 있으며, 단 1%의 기업만이 AI가 조직의 핵심 프로세스에 자리 잡았다고 평가하고 있다.
리더십의 중요성: AI 도입의 주요 장애물은 기술이 아니라 리더십으로, 기업 리더들이 AI 변화를 더 적극적으로 주도해야 한다.
속도와 안전성 균형: 기업들은 AI 도입 속도를 높이는 동시에 신뢰성, 윤리성, 보안성 등의 문제를 해결해야 한다.
AI는 조직의 업무 방식을 혁신하고 생산성을 향상 시킬 수 있는 강력한 도구로 자리 잡고 있다. 기업들은 AI를 적극적으로 도입하고 있지만, AI를 효과적으로 활용하는 방법과 확장 전략에 대한 명확한 방향성이 부족하다. AI의 잠재력을 극대화하기 위해서는 단순한 기술 도입을 넘어, 조직 전체가 AI를 전략적으로 활용할 수 있도록 지원해야 한다. 본 보고서는 AI가 직원과 조직을 어떻게 강화할 수 있는지, AI 도입 및 확장을 위한 핵심 전략은 무엇인지 를 다룬다.
리더들은 AI 혁신을 추진하는 데 있어 자신들의 책임을 인식해야 한다.
많은 기업이 AI에 투자하고 있지만, 아직 성숙한 단계에 도달하지 못했다.
기업은 AI 도입을 빠르게 진행해야 하며, 직원들은 리더들이 속도와 안전성 간의 균형을 맞출 것이라고 믿고 있다.
직원들은 리더들이 예상하는 것보다 AI 변화를 더 적극적으로 수용할 준비가 되어 있다.
1장: 혁신의 힘 – AI는 증기 기관과 같다
(An innovation as powerful as the steam engine)
1. AI의 혁신적 역할: 증기 기관에 비견되는 변화
AI는 증기 기관, 인쇄기, 자동차와 같은 과거의 혁신적인 기술과 마찬가지로 인간의 생산성과 창의성을 극적으로 향상시킬 수 있는 기술이다.
기존의 자동화 기술이 단순 반복 작업을 수행하는 데 그쳤다면, AI는 인지적 기능을 수행할 수 있어 계획을 세우고, 추론을 하며, 의사 결정을 내릴 수 있는 능력을 갖추고 있다.
대형 언어 모델(LLMs, Large Language Models)의 발전으로 AI는 더욱 강력한 정보 처리 및 의사 결정 지원 도구로 자리 잡고 있으며, 이를 통해 기업들은 새로운 방식으로 업무를 혁신할 수 있다.
2. AI의 최근 발전: 급격한 변화와 확장
지난 2년 동안 AI 기술은 폭발적으로 발전하였으며, 특히 기업들은 AI 도입을 가속화하고 있다.
최근 AI 모델들은 더 많은 정보를 한 번에 처리할 수 있도록 개선되었으며, 문맥 창(Context Window)의 확장이 이를 가능하게 만들고 있다. 2024년 2월에 발표된 Google의 Gemini 1.5 모델은 100만 개의 토큰을 처리할 수 있었고, 같은 해 6월에 출시된 Gemini 1.5 Pro 모델은 200만 개의 토큰을 처리할 수 있었다.
AI의 추론 능력(reasoning capability)이 발전하면서 단순 정보 제공을 넘어 논리적 사고와 복잡한 의사 결정을 지원할 수 있는 수준으로 진화하고 있다. GPT-4는 미국 변호사 시험(Uniform Bar Examination)에서 상위 10%의 성적을 기록하였으며, 미국 의사 면허 시험(USMLE)에서 90% 이상의 정확도를 달성하였다.
3. AI Superagency 개념: 인간과 AI의 협력
“AI는 인간을 대체하는 것이 아니라, 인간과 협력하여 생산성과 창의성을 증폭시키는 도구이다.”
— 리드 호프만 (Reid Hoffman)
AI Superagency란 LinkedIn 공동 창업자 리드 호프만이 제안한 개념으로, AI가 인간의 능력을 극대화하여 창의성과 생산성을 더욱 강화할 수 있도록 돕는 것을 의미한다.
AI는 단순한 자동화 도구가 아니라 협력적 파트너(Co-Partner)로서 인간과 함께 작동할 수 있으며, 이를 통해 보다 높은 수준의 업무 성과를 창출할 수 있다.
Superagency를 실현하는 AI 활용 사례
AI는 마케팅 분야에서 맞춤형 광고 추천을 수행하며, 자동으로 콘텐츠를 생성할 수 있다.
의료 분야에서는 AI가 의료진을 보조하여 질병을 조기에 진단하고, 신약 개발을 가속화하는 역할을 한다.
고객 서비스 분야에서는 AI 챗봇을 활용하여 24시간 고객 응대를 제공하며, 고객 문의에 대한 신속한 대응이 가능하도록 지원한다.
제조업에서는 AI를 이용해 품질 검사 자동화를 구현하고, 예측 유지보수를 통해 장비의 가동 시간을 극대화할 수 있다.
4. AI 도입의 도전 과제
"AI가 기업을 혁신할 가능성이 크지만, 빠르게 확장하지 못하는 이유는 무엇일까?"
AI는 기업의 생산성과 경쟁력을 크게 향상시킬 가능성이 있지만, 많은 기업들이 이를 효과적으로 도입하지 못하고 있다.
92%의 기업이 향후 3년 내에 AI 투자를 확대할 계획이지만, 단 1%의 기업만이 AI를 완전히 통합했다고 평가하고 있다.
기업들이 AI 도입을 망설이는 가장 큰 이유는 기술적인 문제가 아니라 리더십의 부재에 있다. 직원들은 AI를 적극적으로 활용할 준비가 되어 있지만, 경영진이 이를 효과적으로 추진하지 못하는 경우가 많다.
AI 도입의 주요 장애물
많은 기업의 리더들은 AI 도입을 더디게 추진하고 있으며, 직원들의 AI 활용도에 대한 인식을 실제보다 낮게 평가하고 있다.
AI의 정확성과 보안성 문제는 여전히 기업들이 해결해야 할 중요한 과제 중 하나이며, AI의 데이터 신뢰성과 윤리적 문제 또한 해결해야 한다.
AI의 빠른 발전 속도에 비해 기업 내 교육과 인프라 구축이 뒤처지고 있어, AI를 실제 업무에 효과적으로 통합하는 데 어려움을 겪고 있다.
5. AI 발전을 이끄는 5가지 핵심 요소
AI가 기업과 사회에 미치는 영향을 극대화하기 위해서는 몇 가지 주요 기술적 요소들이 함께 발전해야 한다. 1) 향상된 지능 및 추론 능력(Intelligence & Reasoning Capabilities)
AI는 단순한 정보 검색을 넘어 논리적 사고와 문제 해결 능력을 갖추어 가고 있다.
GPT-4와 같은 최신 모델들은 전문 자격시험을 통과할 정도의 높은 수준의 지적 능력을 보유하고 있다.
2) 자율적인 AI(Agentic AI)
AI는 단순히 데이터를 분석하는 역할을 넘어, 스스로 의사 결정을 내리고 복잡한 업무를 수행할 수 있는 수준으로 발전하고 있다.
예를 들어, 2023년의 AI 챗봇은 고객 응대를 지원하는 역할을 했지만, 2025년에는 결제 처리, 사기 탐지, 배송 관리 등의 업무까지 수행할 수 있게 되었다.
3) 멀티모달 AI(Multimodal AI)
AI는 이제 텍스트뿐만 아니라 음성, 영상, 이미지 등의 다양한 데이터를 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있다.
예를 들어, Google의 Gemini Live는 사람처럼 감정을 표현하며 대화를 나눌 수 있는 수준으로 발전했다.
4) 하드웨어 혁신(Hardware Innovation)
AI의 성능 향상을 위해 GPU, TPU와 같은 AI 연산 최적화 하드웨어가 지속적으로 발전하고 있다.
클라우드 및 엣지 컴퓨팅 기술과 결합하여 AI 모델을 더욱 빠르고 효율적으로 운영할 수 있는 환경이 조성되고 있다.
5) 투명성과 신뢰성 향상(Transparency & Trust)
AI 모델의 설명 가능성(Explainability)과 신뢰성을 높이기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다.
스탠포드 대학교의 AI 투명성 지수(Transparency Index)와 같은 연구를 통해 AI 시스템의 공정성과 신뢰도를 평가할 수 있는 기준이 마련되고 있다.
2장: 직원들은 AI 도입을 준비하고 있다, 이제 리더들이 나서야 한다
(Employees are ready for AI; now leaders must step up)
1. 직원들은 AI 도입에 대한 준비가 되어 있다
기업의 직원들은 이미 AI를 적극적으로 활용하고 있으며, AI가 업무 방식에 큰 변화를 가져올 것이라고 예상하고 있다.
조사에 따르면, 직원들은 경영진이 예상하는 것보다 3배 더 많이 AI를 활용하고 있으며, 70% 이상의 직원들은 향후 2년 내에 AI가 전체 업무의 30% 이상을 변화시킬 것으로 예상하고 있다.
반면, 기업의 리더들은 AI 도입이 빠르게 이루어지지 않는다고 느끼고 있으며, 47%의 C-레벨 경영진이 "우리 회사의 AI 도입 속도가 너무 느리다"라고 응답하였다.
그러나 AI 도입이 더디게 진행되는 이유는 직원들이 아니라 리더들 때문이라는 조사 결과가 나타났다.
2. 직원과 리더 간의 AI 활용 인식 차이
직원들은 이미 AI를 업무에 적극 활용하고 있으며, AI의 확산 속도를 빠르게 인식하고 있다.
반면, 리더들은 직원들의 AI 사용 빈도를 과소평가하는 경향이 있으며, AI가 본격적으로 업무에 자리 잡는 시점도 더 늦게 예측하고 있다.
조사에 따르면, C-레벨 경영진들은 직원 중 4%만이 AI를 업무의 30% 이상 활용하고 있다고 추정했지만, 실제로는 12% 이상의 직원들이 AI를 이 수준으로 사용하고 있는 것으로 나타났다.
또한, 리더들은 직원들이 AI를 일상 업무의 30% 이상 활용하는 시점을 5년 이상 후로 예상하지만, 직원들은 1년 내에 AI가 이 정도 수준으로 확대될 것이라고 보고 있다.
3. AI 도입을 망설이는 리더들의 현실적인 고민
"리더들은 왜 AI 도입을 주저하는가?"
AI 도입 속도를 높여야 한다는 공감대가 형성되어 있지만, 리더들은 현실적인 고민으로 인해 AI 확산을 망설이고 있다.
예산 문제: AI 시스템을 도입하는 데 필요한 초기 비용이 크며, 단기적인 ROI(Return on Investment, 투자수익률)를 예측하기 어렵다.
데이터 프라이버시 및 보안 우려: AI가 다루는 방대한 데이터가 정보 유출 위험을 증가시킬 수 있으며, AI의 윤리적 사용에 대한 규제도 강화되고 있다.
기존 시스템과의 통합 문제: AI를 기존 업무 프로세스와 원활하게 결합하는 것이 어렵고, 시스템 간 호환성 문제로 인해 AI가 제대로 활용되지 못할 가능성이 있다.
AI 활용 역량 부족: AI를 효과적으로 활용하기 위한 내부 교육과 인프라 구축이 부족하여 직원들이 AI를 적극 활용하지 못할 수도 있다.
4. AI 도입을 가속화하기 위한 세 가지 핵심 전략
"기업이 AI를 효과적으로 도입하고 확장하기 위해서는 직원들의 기대와 요구를 적극적으로 반영해야 한다."
① 직원들의 AI 학습과 활용을 적극 지원해야 한다
직원들은 AI가 업무에 미치는 영향을 실감하고 있으며, 더 많은 교육과 훈련을 원하고 있다.
조사 결과, 직원의 48%가 "AI를 효과적으로 활용하기 위해 가장 중요한 요소는 AI 교육과 훈련이다"라고 답변하였다.
그러나 현재 AI 관련 교육을 충분히 받고 있다고 응답한 직원은 절반 이하에 불과하며, 많은 직원들이 AI를 배우고 싶어도 조직의 지원이 부족하다고 느끼고 있다.
AI 교육 프로그램을 체계적으로 운영하고, 실무에서 AI를 활용할 수 있는 환경을 제공해야 한다.
② AI 도입을 조직 차원에서 전략적으로 추진해야 한다
AI 도입이 직원 개인 차원에서 이루어지는 것이 아니라, 기업의 전략적인 목표와 연계되어야 한다.
조사에 따르면, AI 도입이 빠르게 진행되고 있는 기업일수록 조직 전체 차원의 AI 전략과 명확한 로드맵이 수립되어 있는 경우가 많았다.
AI 도입을 단순한 기술 변화가 아닌 조직 혁신의 일부로 인식하고, 이를 위한 리더십의 역할을 강화하는 것이 중요하다.
③ AI 도입과 관련된 리더십의 책임을 강화해야 한다
직원들은 AI 도입이 경영진의 주도 아래 체계적으로 진행되기를 기대하고 있지만, 현재 리더들은 이 역할을 충분히 수행하지 못하고 있다.
조사 결과, 직원들은 AI 도입의 가장 큰 장애물이 기술이 아니라 리더십이라고 응답하였다.
리더들은 AI의 필요성을 인식하고 있지만, 이를 실행하는 데 있어 조직 내 의사결정 속도가 느리고, 혁신적인 변화를 추진하는 데 부담을 느끼고 있다.
AI 도입을 주도하는 리더십이 필요하며, 기업 문화 자체를 AI 중심으로 변화시키는 노력이 요구된다.
5. AI 도입에서 리더십의 역할과 책임
"AI 도입을 가속화하는 것은 결국 리더십의 책임이며, 조직의 미래 경쟁력을 결정짓는 중요한 요소이다."
✅ AI를 효과적으로 도입하기 위해 리더들이 취해야 할 조치
AI 활용을 위한 내부 교육 프로그램을 도입하여 직원들이 AI를 효과적으로 학습하고 활용할 수 있도록 지원해야 한다.
AI 도입을 조직 차원의 전략과 연계하고, AI 혁신 전담팀을 구성하여 체계적으로 운영해야 한다.
AI 기술의 윤리적 사용과 보안 문제를 해결하기 위한 규제 및 가이드라인을 마련하고, 이를 지속적으로 개선해야 한다.
직원들이 AI를 업무에 적용할 수 있도록, AI 사용을 적극 장려하고 인센티브 프로그램을 도입해야 한다.
6. AI 도입 가속화를 위한 결론 및 제안
직원들은 이미 AI를 적극적으로 활용하고 있으며, AI가 업무 방식을 빠르게 변화시키고 있다고 인식하고 있다.
반면, 리더들은 직원들의 AI 활용도를 과소평가하고 있으며, AI 도입 속도를 높이기 위한 전략이 부족한 경우가 많다.
AI 도입을 효과적으로 가속화하기 위해서는 ① 직원 교육 강화, ② 조직 차원의 AI 전략 수립, ③ 리더십의 역할 강화가 필수적이다.
AI 도입이 단순한 기술 변화가 아니라 조직 혁신의 핵심 요소임을 인식하고, 리더들이 이를 적극적으로 추진해야 기업이 경쟁력을 확보할 수 있다.
결국 AI 도입의 성패는 리더들의 의지와 실행력에 달려 있으며, AI를 효과적으로 도입하는 기업이 미래의 경쟁력을 확보할 것이다.
3장: 속도와 안전성의 균형 맞추기
(Delivering speed and safety)
1. AI 도입 속도를 높여야 하는 이유
기업들은 AI가 생산성 향상, 비용 절감, 고객 경험 개선 등의 혜택을 제공한다는 점을 인식하고 있으며, AI를 빠르게 도입해야 경쟁력을 유지할 수 있다.
조사에 따르면, 92%의 기업이 향후 3년 내에 AI 투자를 확대할 계획이며, 67%의 기업이 AI를 핵심 기술로 간주하고 있다.
AI를 효과적으로 활용하는 기업들은 경쟁사보다 더 빠르게 혁신을 이루고 있으며, AI가 없는 기업과의 격차는 더욱 커질 것으로 예상된다.
그러나 AI 도입 속도를 높이는 과정에서 신뢰성과 보안성, 윤리적 문제 등 해결해야 할 중요한 도전 과제 가 존재한다.
2. AI 도입 속도와 신뢰성 문제의 균형
"AI 도입이 너무 빠르면 보안 및 신뢰성 문제가 발생하고, 너무 느리면 경쟁에서 뒤처질 수 있다."
AI 도입 속도가 너무 빠를 경우 발생할 문제점
데이터 보안 및 프라이버시 침해 : AI 시스템이 급격히 확산되면서 데이터 보호가 제대로 이루어지지 않는 경우, 고객 정보 유출 및 사이버 공격 위험이 증가한다.
AI의 부정확한 정보 제공 : 빠른 도입을 위해 충분한 테스트 없이 AI 시스템을 배포하면 부정확한 정보(hallucination)와 데이터 편향(bias)이 발생할 가능성이 높아진다.
AI 규제 및 윤리적 문제 : AI 관련 법률과 윤리적 기준이 충분히 확립되지 않은 상태에서 무분별하게 도입하면, 기업이 법적·사회적 책임을 지게 될 가능성 이 크다.
AI 도입 속도가 너무 느릴 경우 발생할 문제점
경쟁사에 뒤처지는 문제 : AI를 적극 활용하는 기업이 업무 자동화, 고객 맞춤형 서비스 제공, 시장분석 최적화 등에서 앞서 나가는 반면, AI 도입이 느린 기업은 경쟁력을 상실할 가능성이 높다.
직원들의 AI 활용 기회 제한 : AI가 업무를 지원할 수 있는 환경이 조성되지 않으면, 직원들은 AI 활용 능력을 키울 기회를 잃게 되며, 장기적으로 생산성 저하로 이어질 수 있다.
기술 적응 격차 발생 : 기업이 AI 도입을 주저하는 동안, 산업 전체가 AI 기반으로 재편될 경우 기업의 적응 속도가 느려져 디지털 전환에 실패할 가능성 이 있다.
3. AI의 신뢰성과 보안 문제
"빠르게 AI를 도입하는 것이 중요하지만, 신뢰성과 보안성을 확보하지 못하면 위험이 커질 수 있다."
AI 모델이 점점 더 강력해지고 있지만, 부정확한 정보 생성(Hallucination)과 데이터 편향(Bias) 문제는 여전히 해결되지 않은 주요 위험 요소이다.
기업들이 AI를 신뢰하고 의사 결정에 활용하려면 데이터의 신뢰성, 결과의 투명성, 윤리적 기준 준수 가 필수적이다.
AI 신뢰성과 보안 문제의 주요 사례
부정확한 정보 생성 문제 : AI 챗봇이 의료 정보 제공 시 부정확한 진단을 제시하여 사용자가 잘못된 의사 결정을 내린 사례가 보고되었다.
데이터 편향 문제 : AI 채용 시스템이 특정 인종과 성별을 차별하는 결과를 도출하여 법적 문제가 발생한 사례가 있었다.
보안 취약점과 해킹 위험 : AI 음성 복제 기술이 금융 사기에 악용되면서 CEO의 음성을 모방하여 대규모 송금이 이루어진 사건이 보고되었다.
4. AI 속도와 안전성을 균형 있게 유지하는 5가지 원칙
1) 신뢰할 수 있는 데이터 활용 : AI 학습 데이터의 품질을 철저히 검증하여 정확하고 편향되지 않은 데이터를 사용해야 한다. 지속적인 데이터 모니터링을 통해 AI 모델의 신뢰성을 평가하고 개선해야 한다.
2) 설명 가능성(Explainability) 확보 : AI가 내린 결정을 사람이 이해할 수 있도록 투명한 알고리즘과 설명 가능한 모델(Explainable AI, XAI)을 개발해야 한다. 금융 및 의료 등 민감한 분야에서는 AI가 내린 결정을 사람이 최종적으로 검토하는 과정이 필요하다.
3) 보안 및 프라이버시 강화 : AI 시스템이 다루는 데이터를 보호하기 위해 암호화 기술과 익명화 프로세스를 도입해야 한다. 정기적인 보안 점검 및 업데이트를 통해 AI의 사이버 보안 취약점을 최소화해야 한다.
4) 윤리적 AI 원칙 준수 : AI가 차별적인 결정을 내리지 않도록 공정성(Fairness) 및 책임성(Accountability) 원칙을 적용해야 한다. 기업은 AI 윤리 가이드라인을 수립하고, 이를 정기적으로 점검해야 한다.
5) AI 거버넌스 구축 : 기업 내에 AI 윤리 및 규제 준수를 담당하는 전담팀을 운영해야 한다. AI가 중요한 의사 결정을 내리는 경우, 사람이 최종 승인하는 프로세스를 유지해야 한다.
5. AI 도입 속도를 유지하면서 안전성을 확보한 기업 사례
마이크로소프트(Microsoft): AI 윤리팀을 운영하여 AI가 생성한 콘텐츠의 신뢰성을 검토하는 프로세스를 마련하였다.
JP모건(JP Morgan): AI 기반 금융 분석 시스템을 운영하면서, AI의 투자 조언을 반드시 인간 전문가가 검토하도록 정책을 수립하였다.
구글(Google): AI 편향(Bias) 테스트를 진행하고, AI가 제공하는 정보를 검증하는 보완 기술을 개발 중이다.
6. AI 도입 속도와 안전성의 균형을 맞춰야 한다
AI를 빠르게 도입하는 것은 기업의 경쟁력을 확보하기 위해 필수적이지만, AI의 신뢰성과 보안 문제를 해결하지 않으면 오히려 위험이 증가할 수 있다.
기업들은 AI 도입 속도를 높이면서도, 신뢰성과 보안성을 확보하기 위한 5가지 원칙(데이터 품질, 설명 가능성, 보안, 윤리 원칙, AI 거버넌스 구축)을 적용해야 한다.
결국, AI를 효과적으로 활용하는 기업만이 속도와 안전성을 모두 확보하면서 미래 경쟁력을 유지할 수 있을 것이다.
4장: 더 큰 야망을 수용하기
(Embracing bigger ambitions)
1. AI를 활용한 조직의 목표 확장
기업들은 AI를 단순한 자동화 도구로 활용하는 것을 넘어, AI를 통해 새로운 성장 기회를 창출하고 비즈니스 모델을 혁신할 필요가 있다.
조사에 따르면, 90% 이상의 경영진이 AI를 통해 조직의 업무 방식을 변화시키고 싶어 하지만, 대부분의 기업들은 여전히 AI를 제한적인 영역에서만 활용하고 있다.
AI는 기존 업무 프로세스를 최적화하는 것뿐만 아니라, 새로운 시장을 창출하고 기존 비즈니스 모델을 재정의하는 도구 가 될 수 있다.
AI를 통해 생산성 향상, 고객 맞춤형 서비스, 예측 분석, 자동화된 의사 결정 등의 가능성을 실현한 기업들은 기존 경쟁의 틀을 깨고 더 높은 목표를 설정하고 있다.
2. AI를 활용한 기업 혁신 전략
"AI를 도입하는 것만으로는 충분하지 않다. 기업은 AI를 활용하여 조직의 미래를 새롭게 설계해야 한다."
AI를 활용하여 기업이 혁신할 수 있는 4가지 핵심 영역
1) 생산성 향상 및 자동화 : AI는 반복적인 업무를 자동화하여 직원들이 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 지원한다. (예: PwC는 AI를 활용한 법률 분석 도구를 도입하여, 변호사들이 문서 검토에 소요하는 시간을 30% 단축하였다.)
2) 맞춤형 고객 경험 제공 : AI는 고객 데이터를 분석하여 더 개인화된 서비스를 제공하고, 고객 만족도를 극대화할 수 있다. (예: 아마존(Amazon) 은 AI 기반 추천 시스템을 활용하여 맞춤형 제품 추천을 제공한 결과, 매출이 35% 증가하였다.)
3) 미래 예측 및 의사 결정 지원 : AI는 대규모 데이터를 분석하여 기업이 미래 시장 변화를 예측하고 전략적인 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕는다. (예: JP모건(JP Morgan) 은 AI를 활용한 금융 시장 예측 시스템을 운영하여, 투자 결정의 정확도를 20% 향상시켰다.)
4) 새로운 비즈니스 모델 창출 : AI는 새로운 서비스와 제품을 개발할 수 있는 기회를 제공하며, 기업이 기존 시장을 넘어 새로운 시장을 창출할 수 있도록 돕는다. (예: 테슬라(Tesla)는 AI 기반 자율주행 기술을 통해 자동차 산업의 패러다임을 변화시키고 있다.)
3. AI 도입을 방해하는 장애물 극복하기
"기업들이 AI를 적극적으로 활용하지 못하는 이유는 기술이 아니라 전략적 접근 방식 때문이다."
AI 활용을 가로막는 주요 장애물
AI 도입 비용 부담 : 초기 투자 비용이 크고, ROI(투자 수익률)가 즉각적으로 나타나지 않을 수 있어 기업들이 AI 도입을 망설이는 경우가 많다.
기술적 인프라 부족 : AI를 효과적으로 운영하려면 강력한 데이터 처리 시스템과 클라우드 인프라가 필요하지만, 일부 기업들은 이를 갖추지 못하고 있다.
조직 문화 및 리더십 부족 : 많은 기업들이 AI의 중요성을 인식하고 있지만, 리더들이 AI 도입을 주도하지 않으면 조직 차원의 변화가 이루어지기 어렵다.
AI 윤리 및 규제 문제 : AI의 데이터 편향(Bias), 개인정보 보호 문제 등으로 인해 AI 활용에 대한 신뢰를 구축하는 것이 중요한 과제가 되고 있다.
기업이 AI 도입을 가속화할 수 있는 해결책
1) 단기적인 성과보다 장기적인 AI 로드맵을 구축해야 한다.
: AI 도입 초기 비용이 크지만, 장기적으로 기업의 효율성을 높이고 경쟁력을 강화할 수 있는 투자로 인식해야 한다.
2) AI 활용을 위한 조직 문화를 조성해야 한다.
: 직원들이 AI 도구를 효과적으로 활용할 수 있도록 AI 교육 프로그램을 제공하고, AI 기반 업무 방식을 적극 도입해야 한다.
3) AI 신뢰성을 확보하기 위한 윤리적 가이드라인을 수립해야 한다.
: AI의 공정성과 투명성을 확보하기 위해 기업 내부적으로 AI 윤리 가이드라인을 마련하고, AI 사용에 대한 명확한 규칙을 설정해야 한다.
4) AI 전략을 명확하게 설정하고 실행해야 한다.
: AI를 활용한 목표를 구체적으로 설정하고, 기업이 AI 기술을 효과적으로 통합할 수 있도록 단계별 전략을 수립해야 한다.
4. AI를 활용하여 기업이 새로운 목표를 설정한 사례
"AI를 전략적으로 활용하는 기업들은 새로운 비즈니스 모델을 창출하고 시장을 선도하고 있다."
넷플릭스(Netflix): AI 알고리즘을 활용하여 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천을 강화하고, 고객 이탈률을 20% 이상 감소시켰다.
스포티파이(Spotify): AI 기반 음악 추천 엔진을 통해 사용자 만족도를 극대화하여, 유료 가입자 수를 25% 증가시켰다.
월마트(Walmart): AI 기반 재고 관리 시스템을 도입하여 공급망 운영 비용을 15% 절감하였다.
➡ 이들 기업은 AI를 단순한 자동화 도구가 아니라, 새로운 비즈니스 기회를 창출하는 전략적 도구로 활용하여 시장을 선도하고 있다.
5. AI 도입 전략: 단기, 중기, 장기 목표 설정
"AI 도입을 계획적으로 실행해야 기업이 지속적으로 성장할 수 있다."
단기 목표 (1년 이내)
AI를 기존 프로세스에 통합하여 생산성을 향상시키고, AI 학습 프로그램을 직원들에게 제공한다.
AI 기반 데이터 분석을 활용하여 고객 경험을 개선하고, 업무 자동화를 추진한다.
중기 목표 (3~5년)
AI를 핵심 비즈니스 모델에 반영하여 새로운 시장 기회를 창출하고, AI 기반 의사 결정 시스템을 도입한다.
AI 윤리 가이드라인을 마련하고, AI의 신뢰성을 확보하기 위한 지속적인 모니터링 시스템을 구축한다.
장기 목표 (5년 이상)
AI를 활용한 완전 자동화 프로세스를 구축하여, 기업의 전반적인 운영 방식을 AI 중심으로 재설계한다.
AI 기반 비즈니스 모델을 확장하여 글로벌 시장에서 경쟁력을 강화한다.
6. AI를 통해 조직의 야망을 확장해야 한다
AI는 단순한 자동화 도구가 아니라, 기업의 전략적 성장과 혁신을 주도하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다.
기업들은 AI를 활용하여 생산성 향상, 맞춤형 고객 경험 제공, 미래 예측, 새로운 비즈니스 모델 창출 등 다양한 기회를 모색해야 한다.
AI를 전략적으로 활용하는 기업들이 미래 시장을 주도할 것이며, AI를 단순한 도구로 활용하는 것에 그치는 기업들은 점점 더 경쟁에서 밀려날 것이다.
5장: 기술은 확장의 장애물이 아니다
(Technology is not the barrier to scale)
1. AI 확장의 주요 장애물은 기술이 아니다
기업들이 AI를 확장하는 과정에서 가장 큰 걸림돌이 기술적 한계라고 생각하는 경우가 많지만, 실제로 가장 큰 장애물은 전략적 실행력, 리더십 부족, 조직 문화 및 데이터 관리 문제 다.
조사에 따르면, AI 도입을 추진하는 기업의 70% 이상이 기술보다는 조직 문화와 리더십이 주요 장애물이라고 응답하였다.
AI 기술은 클라우드 컴퓨팅, 오픈소스 AI 모델, API 기반 솔루션 등의 발전으로 인해 기업들이 쉽게 접근할 수 있는 환경이 조성되고 있다.
따라서 기업들이 AI를 확장하기 위해서는 단순히 기술을 도입하는 것이 아니라 조직 차원의 실행력과 전략적 접근이 필요하다.
2. AI 확장을 가로막는 주요 장애물과 해결책
"AI 확장의 핵심 장애물은 기술이 아니라, 조직 내 AI 활용 전략과 실행 방식에 있다."
장애물 1: 리더십과 실행력 부족
많은 기업들이 AI를 시범 도입(Pilot)하는 단계에서 멈추며, 조직 전체로 AI가 확산되지 못하는 경우가 많다.
기업의 경영진이 AI의 잠재력을 충분히 이해하지 못하거나, AI 실행 전략이 명확하지 않으면 확장이 어렵다.
조사에 따르면, AI 도입을 시작한 기업 중 40% 이상이 실행 과정에서 AI 전략 부재로 인해 확장을 포기하였다.
✅ 해결책:
AI 리더십을 강화하기 위해 CEO, CTO, CIO와 AI 전문가 간 협업을 활성화한다.
AI 전담 팀을 구성하여, AI 프로젝트가 시범 운영을 넘어서 조직 전체로 확산될 수 있도록 명확한 실행 계획을 수립한다.
최고경영진이 AI 도입을 적극적으로 지원하고, AI 기반 의사 결정을 강화하는 기업 문화를 조성한다.
장애물 2: AI 도입을 위한 데이터 전략 부재
AI가 효과적으로 작동하려면 고품질의 데이터가 필수적이지만, 많은 기업들은 데이터 수집, 정제(Cleaning), 통합 전략이 부족하다.
특히 데이터 사일로(Data Silo, 부서 간 데이터 단절)가 발생하면, AI가 기업 전체의 데이터를 활용하지 못하고 제한된 기능만 수행하게 된다.
✅ 해결책:
데이터 통합 전략을 수립하여, 기업 내 모든 데이터가 AI 시스템에서 활용될 수 있도록 데이터 구조를 최적화한다.
AI 모델의 성능을 극대화하기 위해, 데이터 품질 모니터링 시스템을 구축하고 정기적인 데이터 검증 프로세스를 운영한다.
실시간 데이터 분석이 가능하도록 클라우드 기반 데이터 인프라를 구축하고, AI가 최신 데이터를 활용할 수 있도록 한다.
장애물 3: AI 활용을 위한 명확한 비즈니스 목표 부재
AI를 효과적으로 확장하려면, AI가 조직 내 어떤 가치를 제공할 것인지 명확한 목표를 설정해야 한다.
기업들이 AI를 무작정 도입하면 ROI(투자 수익률)를 제대로 예측하기 어렵고, AI 도입이 조직 내에서 효과적으로 자리 잡지 못할 수 있다.
✅ 해결책:
AI를 적용할 수 있는 비즈니스 영역을 명확하게 정의하고, 기업의 핵심 목표와 연결되는 AI 활용 전략을 수립한다.
단기적인 성공 사례를 만들기 위해, ROI를 예측하고 AI 도입의 기대 효과를 정량적으로 분석한다.
AI를 단계별로 확장할 수 있도록 파일럿 프로젝트를 실행한 후, 성공한 모델을 조직 전체로 확대한다.
장애물 4: AI에 대한 조직 문화 및 인식 부족
AI가 도입되더라도 직원들이 AI를 신뢰하지 않거나 적극적으로 활용하지 않는 경우, AI 확산이 어려울 수 있다.
조사에 따르면, 직원의 45%가 AI가 자신의 업무를 대체할 것이라는 불안감을 가지고 있으며, AI 도입을 적극적으로 수용하지 않는 경우가 많다.
✅ 해결책:
직원들에게 AI 교육 및 트레이닝 프로그램을 제공하여 AI 활용 역량을 강화한다.
AI가 직원들의 업무를 보완하는 역할을 한다는 점을 강조하고, AI와 인간이 협력하는 방식(Human-AI Collaboration)을 조직 문화에 내재화한다.
AI를 활용한 업무 혁신 사례를 공유하고, AI를 적극적으로 활용하는 직원들에게 보상을 제공하는 인센티브 시스템을 도입한다.
3. AI 확장을 성공적으로 실행한 기업 사례
"AI 확장을 전략적으로 실행한 기업들은 비즈니스 성과를 극대화하고 있다."
마이크로소프트(Microsoft): AI 기반 클라우드 서비스를 확장하기 위해 조직 내 AI 문화 구축에 집중하고, AI 리더십을 강화하여 AI 프로젝트를 전사적으로 확대하였다.
스타벅스(Starbucks): AI 기반 고객 데이터 분석 시스템을 활용하여, 맞춤형 프로모션을 제공하고 고객 만족도를 15% 이상 증가시켰다.
BMW: AI를 공급망 관리에 적용하여 생산 효율성을 20% 향상시키고, AI 기반 예측 유지보수 시스템을 구축하여 비용을 절감하였다.
UPS: AI를 물류 최적화에 활용하여, 배송 시간을 단축하고 운영 비용을 10% 절감하였다.
4. AI 확장을 위한 단계별 실행 전략
"AI 확장은 조직의 명확한 목표 설정과 단계별 실행 전략이 필수적이다."
1단계: AI 도입 기반 조성 (1년 이내)
AI 활용을 위한 데이터 인프라를 구축하고, AI 프로젝트를 시범 운영(Pilot Project)하여 초기 성과를 분석한다.
AI 교육 및 조직 내 AI 인식 개선 활동을 시작한다.
2단계: AI 확산 및 최적화 (3~5년)
AI의 적용 범위를 확대하여, 비즈니스 전반에서 AI 활용을 최적화한다.
AI를 통한 자동화 및 의사 결정 지원 시스템을 강화하여 생산성을 향상한다.
3단계: AI 중심 기업 문화 구축 (5년 이상)
AI 기반 의사 결정이 기업 전략의 핵심이 되도록, AI 거버넌스를 구축하고 지속적인 AI 혁신을 추진한다.
AI를 활용한 새로운 비즈니스 모델을 창출하여 기업이 AI 중심 조직으로 전환한다.
5. AI 확장의 핵심은 기술이 아닌 실행력이다
AI 확장의 가장 큰 장애물은 기술이 아니라 조직의 리더십, 실행력, 데이터 활용 전략 및 AI 문화 조성 부족이다.
AI 확장을 성공적으로 이루기 위해서는 리더십 강화, 데이터 최적화, AI 적용 비즈니스 케이스 명확화, 조직 문화 조성 등이 필수적이다.
AI 확장을 빠르게 진행하는 기업들은 더 높은 시장 점유율을 확보하고, 비즈니스 경쟁력을 강화할 것이다.
6장: AI를 통해 모든 사람을 강화하기
(Empowering everyone with AI)
1. AI는 특정 그룹이 아니라 모두를 위한 도구다
AI는 리더나 기술 전문가뿐만 아니라 모든 직원, 중소기업, 교육기관, 비영리 단체 등 누구나 쉽게 활용할 수 있어야 한다.
조사에 따르면, 85%의 직원이 AI가 생산성 향상에 기여할 것이라 생각하지만, 활용법을 모른다.
AI를 일부 직군에만 국한하는 것이 아니라 조직 전체가 AI를 효과적으로 사용할 수 있도록 확산하는 것이 중요하다.
2. AI가 모든 사람을 강화하는 주요 영역
"AI는 기술 전문가만이 아니라, 조직 전체가 활용할 수 있도록 설계되어야 한다."
직원의 생산성 향상: 반복 업무 자동화로 창의적 업무에 집중할 수 있도록 지원 (예: MS Copilot).
중소기업(SMBs) 지원: AI 챗봇·자동화 도구를 활용해 경쟁력을 높일 수 있음 (예: Shopify AI).
교육·학습 지원: 맞춤형 AI 학습 시스템으로 개인별 학습 최적화 (예: Duolingo).
사회적 문제 해결: AI를 활용한 환경 보호, 보건 서비스 개선 (예: UNICEF의 질병 예측 AI).
3. AI 활용을 모든 직원이 쉽게 할 수 있도록 하는 방법
"누구나 AI를 쉽게 사용하려면 접근성이 높아야 한다."
문제점
AI의 인터페이스가 복잡하면 일반 직원들이 사용하기 어렵다.
AI 활용법에 대한 교육이 부족하다.
해결책
직관적인 UI/UX 제공: AI를 쉽게 사용할 수 있도록 설계.
기존 시스템과 연계: 이메일, CRM 등 익숙한 툴과 AI를 통합.
AI 교육 강화: 직원들이 AI를 익히고 실습할 수 있도록 지원.
4. AI 친화적인 조직 문화 조성
"AI를 적극 활용할 수 있는 환경을 만들어야 한다."
AI 활용 장려: 업무 혁신을 이루는 직원에게 보상 제공.
AI와 인간 협업 강화: AI가 사람을 대체하는 것이 아니라 보조하는 도구임을 인식.
직원 피드백 반영: AI 도입 후 지속적인 개선이 필요.
5. AI의 포용성 및 윤리성 강화
"AI는 모든 직원에게 공정한 기회를 제공해야 한다."
AI 접근성 확대: 누구나 쉽게 AI를 사용할 수 있도록 환경 개선.
AI 윤리 및 공정성 보장: AI의 편향을 최소화하고 투명성을 강화.
6. 결론: AI는 모두를 위한 도구여야 한다
AI는 특정 전문가만이 아니라 모든 직원이 쉽게 접근하고 활용할 수 있어야 한다.
AI 교육, 접근성 개선, 조직 문화 조성, 윤리적 사용 보장 이 AI 확산의 핵심 요소다.
AI를 효과적으로 활용하는 기업들은 생산성 향상, 업무 만족도 증가, 포용적인 조직 구축 이 가능하다.
생성형 AI를 활용한 업무 패러다임 혁신의 물결은 이미 조직 곳곳에서 진행되고 있다. 구성원들은 AI를 활용해 각자의 업무 방식을 변화시키고 있으며, 하루가 멀다하고 등장하는 새로운 도구를 빠르게 익히고 있다. 하지만 정작 리더들은 아직도 ‘AI 도입이 조직에 미칠 영향’을 논의하는 단계에 머물러 있는 것 같기도 하다. 변화는 이미 일어나고 있으며, 이제 중요한 것은 리더들이 이를 어떻게 지원하고 조직 전체로 확산할 것인가이다.
맥킨지 리포트 『Superagency in the Workplace』는 조직의 AI 혁신이 더 이상 미래의 과제가 아니라 현재 진행형이라는 점을 강조한다. 직원들은 AI를 실무에 적용하고 있으며, 그 속도는 경영진이 예상하는 것보다 훨씬 빠르다. 하지만 AI가 단순한 생산성 향상의 도구로만 머물러서는 안 된다. 조직이 AI의 잠재력을 극대화하려면, AI를 업무 방식의 근본적인 변화를 이끄는 전략적 요소로 활용해야 한다.
AX 시대, 리더십의 역할은 더욱 중요해지고 있다. 직원들이 AI를 능숙하게 다룬다고 해서 조직이 자동으로 혁신되는 것은 아니다. 리더들은 AI를 조직 전체에 확산시키고, 조직 구성원들이 AI를 적극적으로 활용할 수 있도록 환경을 조성해야 한다. 기술의 장벽은 낮아졌고, AI를 어떻게 기회로 삼아 조직을 성장시킬 것인가에 대한 고민이 중요한 시기이다. AI가 조직의 핵심 경쟁력이 되는 시대, 이제 리더들이 변화의 속도를 따라잡아야 할 차례이다.