현실적 AI 활용: 불완전함 속의 효용성(4장)
완벽하지 않아도 AI 를 사용하는 이유
앞서 살펴본 바와 같이 현재의 AI는 여러 한계를 갖고 있다. 환각현상을 일으키고, 맥락 이해에 어려움을 겪으며, 창의성에도 제약이 있다. 그런데 왜 많은 기업들이 이런 불완전한 AI를 적극적으로 도입하고 있을까? 이 질문에 대한 답을 찾아보면 AI 활용의 현실적 논리를 이해할 수 있다.
기업들이 불완전한 AI를 사용하는 가장 큰 이유는 '상대적 우위' 때문이다. AI가 모든 면에서 완벽하지 않더라도, 특정 영역에서는 기존 방식보다 효율적일 수 있다. 더 중요한 것은 경쟁자들도 같은 조건에서 출발한다는 점이다.
한 마케팅 회사의 사례를 보면, AI 번역 도구를 사용해서 다국어 콘텐츠를 제작하고 있다. AI 번역이 완벽하지 않다는 것을 알지만, 그래도 사용하는 이유가 있다. 전문 번역사에게 의뢰하면 일주일 걸리는 작업을 하루 만에 끝낼 수 있고, 비용도 10분의 1로 줄일 수 있기 때문이다. 물론 최종 검토와 수정은 인간이 담당하지만, 전체적인 효율성은 크게 향상되었다.
경쟁 환경에서의 선택
비즈니스 환경에서는 절대적 완성도보다 상대적 경쟁력이 더 중요하다. 만약 경쟁사가 AI를 활용해 업무 효율을 30% 높인다면, 우리 회사도 불완전하더라도 AI를 도입해야 한다. 그렇지 않으면 시장에서 뒤처질 수밖에 없다.
실제로 많은 기업들이 이런 논리로 AI 도입을 결정하고 있다. "AI가 완벽해서"가 아니라 "AI를 사용하지 않으면 경쟁에서 밀릴 것 같아서" 도입하는 경우가 많다. 이는 기술 채택에서 흔히 나타나는 패턴이기도 하다.
한 온라인 쇼핑몰의 경우, AI 기반 상품 추천 시스템을 도입했다. 처음에는 추천 정확도가 기대만큼 높지 않았지만, 그래도 기존 방식보다는 나았다. 더 중요한 것은 경쟁사들도 비슷한 시스템을 도입하기 시작했다는 점이었다. 만약 자사만 구식 시스템을 고수했다면 고객 경험 면에서 뒤처졌을 것이다.
부분적 효율성의 가치
AI의 가치는 모든 것을 완벽하게 해결하는 데 있지 않다. 특정 부분에서라도 효율성을 높일 수 있다면 충분히 의미가 있다. 중요한 것은 AI가 잘할 수 있는 부분과 한계가 있는 부분을 정확히 구분하는 것이다.
콘텐츠 제작 업무를 예로 들어보자. AI는 완벽한 콘텐츠를 처음부터 끝까지 만들어내지는 못한다. 하지만 아이디어 브레인스토밍, 초안 작성, 기본적인 리서치 등에서는 상당한 도움이 된다. 인간은 AI가 제공한 소재를 바탕으로 전략적 판단을 내리고, 브랜드에 맞게 조정하며, 최종 품질을 담보하는 역할을 한다.
이런 방식으로 업무를 분담하면 전체적인 생산성이 크게 향상된다. 한 콘텐츠 에이전시에서는 이런 방식을 도입한 후 콘텐츠 제작 속도가 3배 빨라졌다고 보고했다. 품질은 유지하면서 속도를 높인 것이다.
위험 관리와 활용의 균형
불완전한 AI를 사용할 때는 위험 관리가 중요하다. AI의 결과를 맹신하지 않고, 적절한 검증 과정을 거치는 것이 필수다. 하지만 이런 위험 때문에 AI 사용을 아예 포기하는 것도 현명하지 않다. 중요한 것은 위험과 효용 사이의 균형점을 찾는 것이다.
금융 분야에서 이런 균형점을 찾는것은 특히 중요하다. AI를 활용한 투자 분석이나 신용 평가는 분명히 유용하지만, 100% 신뢰할 수는 없기 때문이다. 따라서 대부분의 금융기관들은 AI를 보조 도구로 활용하면서 최종 결정은 인간이 내리는 방식을 택하고 있다.
한 투자회사의 사례를 보면, AI가 시장 분석과 종목 선별에서 1차적인 스크리닝 역할을 담당한다. 하지만 최종 투자 결정은 펀드매니저가 AI의 분석 결과와 자신의 경험, 시장 상황 등을 종합해서 내린다. 이런 방식으로 분석의 효율성은 높이면서도 위험은 통제할 수 있다.
반복 업무의 자동화 효과
AI가 가장 확실한 효과를 보이는 영역은 반복적이고 정형화된 업무다. 이런 업무들은 AI의 한계가 크게 문제되지 않으면서도 효율성 향상 효과가 뚜렷하다.
데이터 입력, 기본적인 고객 응답, 정형화된 보고서 작성, 간단한 계산 등이 대표적이다. 이런 업무들에서는 AI의 정확도가 95% 정도만 되어도 충분히 유용하다. 나머지 5%는 인간이 검토하고 수정하면 된다.
한 보험회사에서는 보험금 청구서 처리에 AI를 도입했다. 표준적인 케이스들은 AI가 자동으로 처리하고, 복잡하거나 예외적인 케이스만 인간 직원이 담당한다. 그 결과 처리 속도는 5배 빨라졌고, 직원들은 더 복잡하고 가치 있는 업무에 집중할 수 있게 되었다.
정보 검색과 정리의 혁신
AI는 대량의 정보를 빠르게 검색하고 정리하는 능력이 뛰어나다. 완벽하지 않더라도 이 분야에서의 효용성은 매우 크다. 특히 시간이 많이 걸리던 정보 수집과 1차 분석 업무에서 큰 도움이 된다.
특히 경험상 법무팀에서 민형사상 범위를 전혀 상관하지 않고 핵심 판례 검색이나 규정 분석에 AI를 활용하는 사례가 늘고 있으며 그 효과는 너무나도 빼어나다. AI가 관련 판례들을 빠르게 찾아주고 주요 내용을 요약해주면, 변호사들은 그 결과를 바탕으로 더 깊이 있는 법리 검토를 할 수 있다. 전체적으로 리서치 시간은 크게 줄고 분석의 질은 높아진다.
연구 분야에서도 비슷한 패턴을 볼 수 있다. AI가 관련 논문들을 검색하고 초기 분류를 해주면, 연구자들은 더 전략적이고 창의적인 연구 설계에 집중할 수 있다. 물론 AI의 분류나 요약이 완벽하지는 않지만, 출발점으로서는 충분히 유용하다.
창작 과정에서의 보조 역할
창작 분야에서도 AI의 부분적 활용이 늘어나고 있다. AI가 완전한 창작물을 만들어내지는 못하지만, 창작 과정에서 영감을 주거나 초기 아이디어를 제공하는 역할은 할 수 있다.
그래픽 디자이너들이 AI 이미지 생성 도구를 사용하는 방식을 보면, 최종 결과물을 AI에게 맡기지 않는다. 대신 다양한 스타일이나 컨셉의 시안을 빠르게 생성해서 아이디어를 구체화하는 데 활용한다. 그 후 인간 디자이너가 브랜드에 맞게 조정하고 완성도를 높인다.
카피라이터들도 비슷한 방식으로 AI를 활용한다. AI에게 여러 버전의 카피를 생성하게 해서 그 중에서 방향성이 좋은 것을 골라 다듬는 식이다. 완전히 새로운 것을 만들어내는 것은 여전히 인간의 몫이지만, 다양한 옵션을 빠르게 탐색하는 과정에서 AI의 도움을 받는다.
고객 서비스의 효율화
고객 서비스 영역에서도 AI의 부분적 활용이 효과적이다. AI 챗봇이 모든 고객 문의를 완벽하게 처리할 수는 없지만, 간단하고 반복적인 문의들을 처리하는 데는 충분하다.
한 전자상거래 업체의 경우, 전체 고객 문의의 약 70%가 배송 조회, 반품 절차, 기본적인 제품 정보 등 표준화된 내용이었다. 이런 문의들은 AI 챗봇이 즉시 처리하고, 복잡하거나 민감한 문의만 인간 상담사에게 연결한다. 결과적으로 고객은 더 빠른 응답을 받을 수 있고, 상담사들은 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있다.
물론 AI 챗봇이 잘못된 정보를 제공하거나 고객의 감정을 제대로 파악하지 못하는 경우도 있다. 하지만 이런 한계를 인정하고 적절한 보완 장치를 마련해두면 전체적인 효율성 향상 효과가 훨씬 크다.
예측과 분석의 보조 도구
AI는 예측이나 분석에서도 유용한 보조 도구 역할을 한다. 완벽한 예측을 해주지는 못하지만, 대량의 데이터에서 패턴을 찾아내거나 여러 시나리오를 제시하는 데는 도움이 된다.
소매업체들이 수요 예측에 AI를 활용하는 사례를 보면, AI의 예측이 항상 정확하지는 않다. 하지만 과거 데이터와 다양한 변수들을 종합적으로 고려한 분석은 제공해준다. 매니저들은 이 분석 결과와 자신의 경험, 시장 상황에 대한 직관을 결합해서 최종 결정을 내린다.
이런 방식으로 의사결정의 질이 향상되고 있다는 평가가 나오고 있다. AI가 놓칠 수 있는 미묘한 변화들을 인간이 보완하고, 인간이 놓칠 수 있는 데이터 패턴을 AI가 찾아내는 상호보완적 관계가 형성되는 것이다.
학습과 교육에서의 개인화
교육 분야에서도 AI의 부분적 활용이 주목받고 있다. AI 튜터가 인간 교사를 완전히 대체할 수는 없지만, 개인화된 학습 지원에서는 상당한 효과를 보이고 있다.
AI는 각 학생의 학습 패턴과 이해도를 분석해서 맞춤형 문제나 설명을 제공할 수 있다. 또한 반복 학습이 필요한 부분을 찾아내서 집중 훈련을 제안하기도 한다. 물론 학생의 동기 부여나 창의적 사고 개발 등은 여전히 인간 교사의 몫이다.
한 온라인 교육 플랫폼에서는 AI가 학생들의 학습 진도를 실시간으로 모니터링하면서 어려워하는 부분을 파악한다. 그러면 해당 부분에 대한 추가 설명이나 연습 문제를 자동으로 제공한다. 동시에 인간 튜터에게는 각 학생이 어떤 부분에서 도움이 필요한지 알려준다.
의사결정 지원 시스템
AI는 복잡한 의사결정을 대신 내려주지는 못하지만, 의사결정에 필요한 정보를 체계적으로 정리해주는 역할은 할 수 있다. 다양한 옵션들의 장단점을 비교 분석하거나, 각 선택의 예상 결과를 시뮬레이션해주는 식이다.
프로젝트 관리 분야에서 이런 활용이 늘어나고 있다. AI가 프로젝트의 진행 상황을 모니터링하면서 위험 요소들을 미리 알려주거나, 일정 조정 옵션들을 제시한다. 프로젝트 매니저는 이런 정보를 바탕으로 더 informed한 결정을 내릴 수 있다.
물론 최종 결정은 여전히 인간의 몫이다. AI가 제시한 옵션들 중에서 선택하거나, 상황에 따라 전혀 다른 방향으로 결정할 수도 있다. 중요한 것은 AI가 의사결정의 질을 높이는 데 기여한다는 점이다.
품질 관리와 검수
제조업이나 서비스업에서 품질 관리에 AI를 활용하는 사례도 늘고 있다. AI가 모든 품질 문제를 완벽하게 찾아내지는 못하지만, 1차적인 스크리닝 역할은 효과적으로 수행할 수 있다.
한 식품 제조업체에서는 AI 비전 시스템을 도입해서 제품의 외관 검사를 자동화했다. AI가 명확한 불량품들을 걸러내고, 애매한 경우만 인간 검사원에게 넘긴다. 전체적으로 검사 속도는 빨라지고 정확도도 향상되었다.
소프트웨어 개발에서도 AI가 코드 리뷰나 버그 검출에 활용되고 있다. AI가 기본적인 오류나 보안 취약점을 먼저 체크하고, 개발자들은 더 복잡한 로직이나 설계 이슈에 집중할 수 있다.
현실적 기대치의 중요성
AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 현실적인 기대치를 갖는 것이 중요하다. AI가 모든 것을 해결해줄 것이라는 과도한 기대는 실망으로 이어진다. 반대로 AI의 가능성을 과소평가하는 것도 기회를 놓치게 만든다.
성공적으로 AI를 활용하고 있는 기업들의 공통점은 AI의 한계를 인정하면서도 그 한계 내에서 최대한의 효용을 찾아낸다는 점이다. 완벽을 추구하기보다는 점진적 개선을 통해 경쟁 우위를 확보한다.
또한 AI 도입 초기에는 시행착오가 있을 수 있다는 점도 감안해야 한다. 처음부터 완벽한 결과를 기대하기보다는 지속적인 학습과 개선을 통해 AI 활용 능력을 높여가는 것이 현실적이다.
인간의 역할 재정의
AI를 활용하면서 인간의 역할도 재정의되고 있다. AI가 잘할 수 있는 부분은 AI에게 맡기고, 인간은 AI로 대체하기 어려운 부분에 집중하는 것이다. 이런 역할 분담이 명확해질수록 AI 활용의 효과도 커진다.
판단, 창의성, 소통, 윤리적 고려 등은 여전히 인간의 고유 영역이다. AI는 이런 인간의 능력을 보완하고 지원하는 역할을 한다. 중요한 것은 AI와 경쟁하려 하지 말고 협업하는 방법을 찾는 것이다.
결국 현실적 AI 활용의 핵심은 완벽함이 아니라 실용성에 있다. AI의 한계를 인정하면서도 그 안에서 최대한의 가치를 창출하는 것이다. 그리고 이런 활용이 가능하려면 AI에게 무엇을, 어떻게 요청할 것인지를 명확히 전달하는 능력이 필요하다. 바로 '의도 전달 능력'이 중요한 이유다.
