The Era of Shadow AI

Why Organizations Fail to Maximize AI

The struggles of organizations in successfully leveraging AI stem from a conflict between organizational systems and individual human behavior, crystallized by several key dilemmas, as I see it:

1. The Motivation Disconnect: While general employees are motivated to use AI to "make their jobs easier," I believe they lack the incentive to convert that saved time into "greater output or speed" for the company. The efficiency gained often benefits the individual (in the form of reduced workload or increased leisure) rather than the organizational bottom line.

2. The Static Cost vs. Dynamic Usage Paradox: The core economic problem I've observed is the mismatch between static AI costs (e.g., fixed monthly subscription fees per user) and dynamic usage patterns across the workforce. This makes maximizing the return on investment (ROI) structurally impossible. The value derived is inconsistent with the flat fee paid, creating a disparity between value and cost. Furthermore, usage allocation (chargeback) is complex. Should high-performing employees be allowed unlimited usage? Or, should the company bear the cost for wasteful usage, knowing high-value users often resort to private subscriptions to bypass organizational limits?

The Realistic Trajectory: The Era of Shadow AI

Based on these challenges, the most realistic trajectory I predict is that corporate AI spending will continue to be inefficiently deployed, while individual productivity gains will surge, accelerating the "AI Divide."

I call this The Era of Shadow AI!

If organizations concentrate solely on AI technology adoption while failing to reform their organizational culture, compensation systems, and transparent cost allocation methods, the inevitable outcome is this: minimal productivity gains observed within the official corporate system, juxtaposed with quiet, significant productivity revolutions driven by employees using AI tools on their own dime and initiative (Shadow AI).

(한글판)

기업이 AI를 성공적으로 활용하기 어려운 이유가 몇 개 있다.

일단 일반 직원은 AI를 통해 '일을 더 쉽게' 하려는 동기는 있지만, AI를 통해 아낀 시간으로 '더 큰 성과와 속도'에 대한 동기 부여는 기본적으로 부족하다 ㅋ.

둘째로, 비용은 스태틱인데 사용량은 다이너믹 하기 때문에 maximize 자체가 불가능하다. 가치와 비용의 불일치. 또한 직원간 사용량 배분도 어렵다. 잘하는 직원한테 많이 쓰게 해준다? 어먼 대화에 진을 빼놓고 오히려 몰래 개인 구독하는 경우도 허다하다.

기업의 AI 비용은 계속 낭비되는 반면, 개인의 생산성 약진만 두드러지는 'AI 격차' 방향성이 현실적 방향성이다.

송선생 유튜브에 경량문명?하고 비슷한 방향성인데 그 근거는 조금 다름. 나도 송선생 처럼 용어를 하나 만들어보자면 '그림자 AI(Shadow AI)'의 시대가 열린다.

AI 기술 도입에만 집중하고 조직 문화, 보상 체계, 그리고 배분 문제를 해결하지 못하고 종국에는 기업의 시스템 내 AI가 주는 잠재력 대비 미미한 생산성 향상만이 관찰되는 반면, 직원들이 개인적으로 사용하는 AI를 통한 생산성 혁신만 조용히 일어나기 시작할 수 있다고 본다. 이걸 Era of Shadow AI라고 말하고 싶군.