AX, ‘버팀’이 답이다

AI시대, 우리 회사는 괜찮을까?

첫 달 클릭률이 18% 뛰었다. 마케팅 팀장이 환호했다.

그런데 두 달 뒤 CS팀은 비명을 질렀다.

생성형 AI로 만든 상품 카피 덕에 클릭은 늘었지만, 반품이 쏟아졌다.

고객 기대치와 실제가 달랐던 거다.

성과 보고서엔 전환률만 찍혀 있었다. 반품·CS 비용은 KPI에 없었다.

숫자만 보면 성공인데, 실제로는 실패였다.

현실에서 일어나는 일이다. 이걸 ‘숫자 편향’이라 부른다.

AI 프로젝트 20여 개 중 70~85%가 초기 기대를 못 채운다고 한다.

문제 정의보다 ‘일단 GPT 붙이면 되겠지’부터 찾기 때문이다.

AI는 기술이지만, AX는 습관이다.

문제를 쪼개지 못하는 조직은 최신 AI 모델을 들여와도 그대로 헤맨다.

IBM이 전 세계 CEO 2,000명을 조사했다.

기대한 ROI를 달성한 프로젝트는 25%.

PoC를 넘어 전사에 배포된 건 16%뿐이었다.

숫자가 말해 주고 있다.

리더십이 단기 KPI에 목매는 순간, 프로젝트는 끝난다.

“한달 안에 매출 나와?” 같은 질문이 나오면 이미 망한 게임이다.

반면에, 버티는 회사들은 달랐다.

L사는 금융 3사와 손잡고 파일럿 → 확장 → 전사 롤아웃까지 3년을 밟았다.

그 결과, 2024년 AI 클라우드 매출이 전체의 절반을 넘겼다.

N사의 LLM은 4년간 R&D에 2조 원을 쏟아부었다.

매출은 늦게 붙었지만 지금은 검색, 쇼핑, 로봇까지 장악하고 있다.

둘 다 분기 실적보다 학습 로그를 챙겼다.

속도 대신 내구성을 택한 거다.

여기서 세 가지를 배운다.

첫째, 작게 시작해도 기간은 길게 잡을 것.

PoC 목표를 ‘전환률 몇%’로 잡지 마라.

‘6개월 안에 실패 시나리오 5개 학습’으로 바꿔라. 실패가 KPI다.

둘째, KPI에 학습 지표를 넣을 것.
모델 정확도, 데이터 신뢰도 같은 매출 상관 없는 지표가 있어야 예산이 끊기지 않는다.

셋째, 리더가 직접 챙기고 기다릴 것

CEO와 현업이 매주 한 번은 실험 리뷰를 해라. 그래야 실패가 보고서에서 증발하지 않는다.

AI로 KPI를 당장 올리는 건 쉽다.

하지만 AX는 몸체를 갈아엎는 일이다.

근육을 키우려면 운동과 단백질과 휴식이 필요하듯,

AX도 데이터와 문화와 실험이 겹겹이 쌓여야 성과가 나온다.

그러니, 사장님들은 “이번 분기 매출 10% 올려봐”라고 독촉하지 마라.

그 순간부터 AX는 될 수 없는 프로젝트가 된다.

버텨낸 조직만이 AI를 체질로 만든다.