기업 AI 혁신, '교육'에서 시작된다

안다는 착각에서 벗어나라

최근 어느 기업을 가도 화두는 단연 인공지능(AI)입니다. "우리도 AI를 도입해야 한다", "업무에 활용해서 생산성을 높여라"라는 지시가 전사적으로 떨어집니다. 챗GPT 같은 거대언어모델(LLM)이 대중화되면서, 이제는 클릭 몇 번, 혹은 명령어 몇 줄(소위 '딸깍')이면 그럴듯한 결과물이 나오는 세상이 되었습니다. 이러한 편리함은 우리에게 AI를 아주 친숙한 도구로 느끼게 만들었습니다.

하지만 역설적이게도 이 '쉬워 보이는 기술'이 기업의 진정한 혁신을 가로막는 가장 큰 장애물이 되고 있습니다. 모두가 AI를 잘 안다고 착각하지만(혹은 모른다고 하기에는 부끄러운 시대가 되어서 안다고 주장하지만), 실제로는 그 원리도, 한계도, 효율적인 활용법도 모른 채 'AI라는 이름의 유령'을 쫓고 있기 때문입니다. 기술의 껍데기만 보고 본질을 놓치는 사이, 기업의 혁신 시계는 도리어 거꾸로 가고 있습니다.

1. 스크립트면 될 일을 왜 AI에게 맡기는가?

실제로 현장에서 겪은 일입니다. 어떤 담당자가 수작업으로 진행하던 컴퓨터 시뮬레이션 절차를 AI로 자동화하겠다는 과제를 제안했습니다. 겉으로 보기엔 최신 트렌드를 반영한 혁신적인 제안 같았지만, 내용을 자세히 뜯어보니 그것은 굳이 AI가 필요 없는, 단순한 '스크립트 기반의 자동화'만으로 충분히 해결 가능한 문제였습니다. 정해진 규칙에 따라 데이터를 처리하는 고전적인 프로그래밍의 영역이었던 셈입니다.

더 심각한 것은 그 과정에서 누구도 이 과제가 이상하다는 점을 인지하지 못했다는 사실입니다. 담당자가 AI라고 이름 붙이니 그런가 보다 하고 넘어갔고, 결정권자들은 그저 'AI 과제 하나가 추가되었다'는 실적에만 만족했습니다. 결국 이 과제가 제 자리를 찾기까지는 전문가가 투입되어 "이건 AI를 쓸 일이 아닙니다"라고 짚어줄 때까지 아까운 시간과 인력이 낭비되었습니다. 이는 전형적인 '도구와 목적의 전도' 현상으로, AI라는 망치를 들고 모든 문제를 못으로 보려고 하는 비효율의 극치입니다.

2. '필터'가 없는 조직, 무너지는 우선순위

이런 문제가 반복되는 이유는 무엇일까요? 저는 그 핵심이 '교육의 부재'와 그로 인한 '소양의 격차'에 있다고 봅니다. AI 과제는 기본적으로 해당 분야(도메인)에 대한 깊은 이해와 문제 정의에서 출발해야 합니다. 하지만 도메인을 이해하지 못하는 사람은 문제의 본질을 파악하지 못하고, AI를 모르는 사람은 기술의 실현 가능성을 판단하지 못합니다. 이 두 지식의 공백이 만나는 지점에서 조직의 판단력은 마비됩니다.

결과적으로 담당자가 잘못된 지식으로 과제를 제안해도 이를 걸러낼 '필터'가 조직 내에 존재하지 않습니다. 팀장이나 임원 등 결정권자의 경우는 상황이 더 심각합니다. 본인이 기술을 이해하지 못하면 가치 있는 과제라도 수행하지 못하게 하거나, 반대로 실속은 없지만 겉보기에 화려하고 이해하기 쉬운 과제에만 예산을 쏟아붓습니다. 무지한 비전문가 집단이 자기들끼리 AI의 개념을 추상화하고 임의로 해석하며 시간을 보내는 동안, 기업의 경쟁력은 내부에서부터 서서히 갉아먹히고 있습니다.

3. 도태는 한순간에 찾아온다

우리가 이렇게 내부에서 방향을 잡지 못하고 방황하는 동안, 사외의 기술 혁신은 무서운 속도로 진행되고 있습니다. 최근 주목받는 AI 에이전트(AI Agent) 기반의 자율화나 자동화 기술이 그 예입니다. 이는 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어, 스스로 목표를 설정하고 도구를 사용해 과업을 완수하는 단계로 진화하고 있습니다. 이런 기술은 기존의 비효율적인 업무 구조를 단숨에 파괴할 위력을 가지고 있습니다.

준비되지 않은 기업은 어느 날 갑자기 등장한 혁신적인 솔루션 앞에 속수무책으로 무너질 수밖에 없습니다. 내부에서 '가치 없는 과제'에 비용과 시간을 낭비하고, 근거 없는 확신으로 엉뚱한 방향으로 노를 젓는 사이, 경쟁자들은 이미 기술의 핵심 소양을 갖추고 협업의 구조를 짜놓았기 때문입니다. 기술의 흐름을 읽지 못하는 조직은 사외 기술이 가져올 거대한 해일 앞에서 방파제 하나 세우지 못한 채 도태될 위험에 처하게 될 것 입니다.

4. 진짜 AI 혁신을 위한 조건: 도메인 전문가의 AI 소양

그렇다면 기업은 무엇을 해야 할까요? 단순히 'AI 전문가'를 몇 명 더 채용하거나 고가의 시스템을 도입한다고 해결될 문제가 아닙니다. 가장 중요한 것은 도메인 전문가(현업 담당자)에게 실질적인 AI 교육을 실시하여 최소한의 AI 소양을 갖추게 하는 것입니다. 도메인 전문가가 AI의 메커니즘을 이해해야만 다음과 같은 근본적인 변화가 가능해집니다.

첫째, 정확한 문제 정의입니다. 지금 겪는 페인 포인트(Pain Point)가 AI로 풀어야 할 확률적인 문제인지, 단순 스크립트로 해결할 확정적인 문제인지 구분할 수 있습니다. 둘째, 기술 가치 판단입니다. 외부의 수많은 기술 중 우리 비즈니스에 정말 필요한 것이 무엇인지 선별할 수 있는 눈이 생깁니다. 셋째, 전문가와의 협업입니다. 데이터 사이언티스트에게 "알아서 잘 해달라"는 무책임한 요구가 아닌, 구체적이고 실현 가능한 협업의 언어를 건넬 수 있습니다. 도메인 지식과 AI 기술 사이의 가교 역할을 할 '시민 개발자' 수준의 소양이 모든 조직원에게 필요한 시점입니다.

결론: 교육이 곧 생존이다

이제 AI는 '알면 좋은 것'이 아니라 '모르면 생존할 수 없는' 필수 생존 기술이 되었습니다. 결정권자들 역시 "나는 바쁘니까", "어려우니까 실무자들이 알아서 하겠지"라는 핑계 뒤에 숨어서는 안 됩니다. 리더가 기술의 문법을 이해하지 못하면, 조직은 가치 있는 혁신 대신 보여주기식 성과에만 매몰될 수밖에 없습니다.

화려한 기술 보고서와 숫자에 현혹되기 전에, 우리 조직원들이 AI의 원리를 제대로 이해하고 있는지, 문제의 본질을 뚫고 있는지부터 냉정하게 점검해야 합니다. 도메인 지식이라는 탄탄한 기초 위에 AI라는 날개를 달아줄 교육이야말로, 기업이 AI를 '제대로' 쓰고 미래를 선점하기 위한 가장 필수적이고 시급한 조건입니다.