AI보다 중요한 질문: 우리는 어떤 문제를 풀 것인가
AI 시대, 임원과 조직이 배워야 할 것은 ‘해결’이 아니라 ‘정의'이다
왜 모든 회장은 AI를 말하는데, 현장은 더 혼란스러워졌을까
올해 재계 신년사를 관통하는 키워드는 단 하나다. AI.
삼성, SK, LG, 롯데, 포스코, 한화까지 예외가 없다.
메시지는 반복된다.
AI는 선택이 아니라 생존이며, 경쟁력이고, 내재화해야 할 핵심 역량이다.
여기에 반대할 경영자는 없을 것이다. 그러나 흥미로운 현상이 동시에 나타난다. AI를 가장 강하게 외치는 시점일수록, 현장의 혼란은 더욱 커지고 있다.
1. AI가 ‘답’을 말하는 시대, 정작 문제는 흐려진다
실제로 다양한 현장에서 이런 질문이 등장한다.
“그래서 우리가 뭘 바꿔야 하나요?”
“AI를 도입하면 전략이 달라지는 건가요?”
“기존 사업의 본질은 유지하라는 건지, 뒤집으라는 건지 헷갈립니다.”
“AI만 하면 되는 건가요, 아니면 비즈니스를 새로 짜야 하나요?”
이 혼란의 원인은 기술의 부족이 아니다. 진짜 원인은 문제를 정의하는 방식이 바뀌지 않았기 때문이다.
AI는 답을 만들어주는 도구(Way to answer)다. 하지만 “무엇을 질문할 것인가” 즉, 문제 정의는 여전히 사람의 몫이다.
문제 정의가 모호한 상태에서 AI를 얹으면 무슨 일이 생길까?
속도는 빨라지지만 방향은 흐려지고
자동화는 강화되지만 전략은 약해지며
데이터는 늘어나지만 판단은 더 막연해진다
즉, AI는 문제를 해결해주지 않는다. 문제를 더 빨리 증폭시킬 뿐이다.
2. 구글·아마존의 사례: 기술보다 문제 정의가 앞섰다
좋은 사례는 해외에서 찾기 쉽다. 기술이 아니라 문제 정의를 먼저 한 기업들이다.
✔ 구글(Google)의 사례
구글은 이미 2012년부터 조직 내에 ‘AI First’를 선언했지만, 핵심은 AI 도입보다 문제 정의 프로세스의 내재화였다.
“우리가 풀고 싶은 문제는 무엇인가?”
“사용자가 진짜 원하는 건 무엇인가?”
“AI가 아니면 해결할 수 없는 문제인가?”
이 질문이 선행되기 때문에 AI는 해결 도구가 아니라 문제 정렬 도구로 작동한다.
✔ 아마존(Amazon)의 사례
아마존은 유명한 Working Backwards 원칙을 적용한다. AI 도입 이전에 다음을 먼저 해결한다.
고객 문제 정의
미래의 보도자료 작성
고객 FAQ 작성
AI는 이 문제를 실행하는 엔진일 뿐, 문제를 발견하고 정의하는 과정은 사람이 한다.
즉, 선진 사례일수록 공통적으로 말한다.
AI 이전에 문제 정의가 있다.
3. 한국 기업에서 AI가 혼란을 만드는 이유
그런데 한국 기업에서는 종종 거꾸로 진행된다.
IR·신년사·전략회의에서 AI를 외치고
기술 도입 예산이 잡히고
PoC 프로젝트가 시작되지만
정작 “왜?”와 “무엇을?”이 없다
이때 현장에서는 이렇게 반응한다.
“우리가 왜 AI를 써야 하는지 모르겠다”
“AI로 뭘 바꾸라는 건지 불명확하다”
“현재 KPI와 충돌한다”
“실행 경험이 없어 부담스럽다”
즉, 방향이 없이 속도만 붙는 구조가 만들어진다. 그리고 이것은 한국 기업만의 문제가 아니다.
MIT Sloan Review는 이에 대해 이렇게 정리했다.
“기업의 AI 전환 실패 원인의 71%는
기술이 아닌 ‘전략과 문제 정의의 부재’ 때문이다.”
4. AI 시대에 사라지는 것 vs 더 중요해지는 것
HW와 SW, 자동화와 인간 역할의 경계는 매우 빠르게 이동하고 있다. 사라지는 것은 기술 자체가 아니라, 기술을 목적화하는 방식이다. 반대로 더 중요해지는 것은 의사결정과 문제 정의이다.
AI 시대에 더 중요해지는 질문은 이런 것들이다.
“우리 산업의 본질적 문제는 무엇인가?”
“고객이 겪는 불편은 어디에 있는가?”
“어떤 문제는 인간이 끝까지 책임져야 하는가?”
“AI는 어느 부분을 확장하고 어느 부분을 대체할 것인가?”
즉, AI 시대의 진짜 전략은 AI를 잘 쓰는 법이 아니라, 무엇을 위해 쓸 것인가를 명확히 하는 것이다.
5. 그래서 올해 기업의 진짜 과제는 기술이 아니다
기업이 AI를 이야기할수록 시장은 기술이 아니라 사고 체계를 묻기 시작했다.
올해 기업의 진짜 과제는 ‘AI를 얼마나 잘 쓰느냐’가 아니다.
AI 시대에 어떤 문제를 사람이 책임지고 풀 것인지 결정하는 일
그래서 단순한 기술 교육으로는 부족하다. 임원·리더·조직 전체가 생각하고 결정하는 방식을 재설계해야 한다.
임원은 질문을 정의하고 방향을 선택해야 하고
리더는 복잡한 문제를 구조화해야 하고
구성원은 데이터 기반으로 실행해야 한다
이 셋이 맞지 않으면 AI 전략은 속도만 있는 전략이 된다.
6. 결론: AI가 강해질수록, 사고 체계는 더 정교해져야 한다
AI가 도입되면 사람이 할 일은 줄어드는 것이 아니라 바뀐다.
과거처럼:
경험 기반 의사결정
기능 단위 분업
지시 전달 체계
이 방식으로는 AI 시대에 살아남기 어렵다.
이제 중요한 것은:
문제를 정의하는 능력
질문을 만드는 능력
해석하고 결정하는 능력
사고 체계를 설계하는 능력
즉, AI가 강해질수록 인간은 더 높은 수준의 사고를 요구받는다.
