AI에 능숙한 리더(동아비즈니스리뷰 408호)
데이비드 드 크레머 지음
AI 프로젝트의 80%가 실패하는 이유는 개별 프로젝트의 성과가 전사적으로 확산되지 않기 때문이다. 많은 기업이 AI 자체를 전략으로 간주하고 기술 전문가가 AI를 도입하기만 하면 생산성이 향상될 것으로 기대한다. 하지만 실제로 AI를 활용해 생산성을 높이는 주체는 인간이며 따라서 AI 도입에 따른 행동 변화를 관리하는 비즈니스 리더의 주도적인 역할이 중요하다.
AI 도입의 핵심은 변화 관리
AI 도입의 핵심은 행동 변화다. 사람들이 AI를 이해하고 받아들여 기꺼이 이를 활용해 일하게 만들어야 한다.
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최근 실시한 설문조사에 따르면 미국에서 AI 도입 프로젝트의 80%가 실패하는데 그 이유는 개별 AI 프로젝트의 성과를 전체 조직으로 확산시키지 못하기 때문이다. 동남아시아에서도 실패 비율이 약 82%로 비슷하게 나타났다. 이는 리더가 AI 프로젝트에 관여하지 않기 때문에, 다시 말해 조직이 사업적 문제를 해결하기 위해 AI를 활용하지 않기 때문이다.
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AI 시대의 리더는 적절한 사업적 질문을 던지고 AI를 활용할 영역과 그렇지 않은 영역을 파악해야 한다. 이런 역할을 기술 전문가에게 위임해서는 안 되며 리더 스스로 주인의식을 갖고 AI 도입 과제를 주도해야 한다.
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이사회가 다른 기업들을 좇아서 AI 기술을 도입해야 한다고 재촉할 때 리더는 다음과 같은 질문을 던져야 한다. 내가 속한 조직의 경쟁 우위가 무엇이며 AI는 경쟁 우위를 발전시키는 데 어떤 도움이 될 수 있을까? 이런 질문 없이 무작정 AI를 도입하기만 해서는 결코 경쟁 우위를 확보할 수 없다. 다시 강조하지만 AI 자체는 전략이 아니며 AI가 단순히 존재한다는 이유만으로 생산성이 향상되지 않는다.
"AI에 능숙한(AI-Savvy)" 리더
AI와 인간의 지능의 차이를 이해하는 것이 중요하다. 사람들은 AI와 인간의 지능을 같은 것으로 이해하는 경향이 있다. 그래서 AI가 일정 수준의 지능에 도달하면 사람을 대체할 것이라고 믿는다. 하지만 인간과 AI의 지능은 사과와 오렌지처럼 다르다. AI 기술의 한계로 인해 인간과의 협력이 필수적임을 이해해야 한다.
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AI는 제공되는 데이터에 의존할 뿐 능동적으로 의사결정에 참여하지 않는다. 예컨대 AI가 어떤 결정과 관련해 관련 있는 정보와 관련 없는 정보를 모두 생성할 수 있지만 질문에 답할 때 관련 있는 정보를 사용할지, 관련 없는 정보를 사용할지를 선택하지는 않는다. 인간이 관련성 있는 정보를 달라고 지시할 경우에만 그런 선택을 한다.
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한국에서는 관계가 중요하기 때문에 말을 하는 방식, 예컨대 예 혹은 아니요라고 말하는 방식이 매우 중요하다. 이처럼 대화에 암묵적인 정보가 많을수록 말의 내용만으로 올바른 추론을 하기가 어렵다. 이런 관점에서 보면 AI는 암묵적인 소통이 많은 동양에서 올바른 추론을 하기가 더 어려울 수 있다.
AI 리더십의 3단계
자동화를 위해 AI를 도입하는 근본적인 목적은 데이터 관리같이 반복적이고 사람이 하기 싫은 일을 AI에 맡김으로써 사람이 남은 시간을 창의적이고 혁신적인 작업에 쓰도록 하기 위해서다. AI를 도입하면서 직무 재설계를 함께 추진해야 하는 이유다.
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AI 프로젝트예산의 상당 부분을 기술이 아닌 변화 관리에 투입해야 한다. 생산성을 높이는 것은 AI가 아니라 AI를 활용하는 인력이다. 즉 생산성 향상에 필요한 인적 자원을 제대로 활용하려면 예산의 상당 부분을 직무 설계에 우선순위를 둬야 한다. 인간의 강점인 비판적 사고, 창의성, 큰 그림을 그리는 방법 등의 기술을 훈련시키고 동기부여해야 한다.
이를 위해 인간 중심의 AI 전략을 채택해야 한다.
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직원들이 AI 도입으로 단순 업무에 투입되는 시간을 절약했다고 해서 같은 일을 더 많이 하게 하는 실수를 저질러서는 안 된다. 직원들이 창의성을 발휘하길 기대한다면 말이다.
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좋은 데이터가 있기 때문에 데이터의 목적을 찾을 수 있는 것이 아니라 조직에 대한 이해를 높이기 위해 목적에 맞는 데이터를 찾아야 한다. 이를 위해서 리더는 목적 지향적이어야 한다. 회사의 고객을 이해하고 왜 비즈니스를 하는지, 추구하는 가치가 무엇인지를 명확히 하고 그 목적을 달성하는 데 AI가 어떻게 도움이 될 수 있는지를 유연하게 생각해야 한다.
