두 발짝 전진, 한 발짝 후퇴?
제너레이티브 AI가 기업에서 실패하는 두 가지 이유와 해결법
요즘 마케팅 회의든, 전략 워크숍이든 빠지지 않고 나오는 키워드가 있습니다. 바로 "Gen AI", 생성형 인공지능이죠. 하지만 흥미로운 사실 하나. 지금 많은 기업들이 '생성형 AI 혁신'을 외치면서도, 실제로는 중도 포기하거나 방향을 잃고 헤매는 경우가 훨씬 많습니다.
어디서부터 잘못된 걸까요?
Step 1: 혁신이 막히는 이유
많은 팀들이 처음엔 멋진 아이디어와 의욕으로 시작합니다.
하지만 몇 주만 지나면?
“준비한 프로토타입, 다시 처음부터 만들어야겠대요.”
“컴플라이언스 검토가 너무 오래 걸려요.”
“우리가 만든 건 정작 아무도 안 써요…”
실제로 한 글로벌 컨설팅 기업의 분석에 따르면, 기업 내 gen AI 프로젝트 시간 중 30~50%가 ‘혁신’이 아니라 ‘준수’에 쓰이고 있다고 합니다.
왜 그럴까요?
애초에 중요한 문제를 해결하는 데 집중하지 않고,
비슷한 실험을 각 팀이 따로 반복하며,
나중에 재사용도 못 하는 일회성 솔루션만 쌓여가기 때문입니다.
Step 2: 스케일이 안 되는 이유
운 좋게 파일럿에서 꽤 괜찮은 결과가 나왔어요.
그 다음은?
“리스크가 커서 못 하겠대요.”
“예산이 너무 많이 들어서 포기했어요.”
“CEO가 테스트 결과 보고 바로 중단했어요…”
보통 보안, 개인정보, 브랜드 이미지 훼손 같은 리스크가 거론되지만,
그 근본엔 '제대로 된 시스템 없이 한 번에 모든 걸 하려는 조급함'이 있습니다.
그러면 어떻게 해야 할까?
많은 기업이 "빠르게 가느냐, 조심스럽게 가느냐" 사이에서 갈등합니다.
하지만 이건 잘못된 이분법입니다.
진짜 해답은 ‘플랫폼 중심의 전략적 접근’입니다.
성공적인 Gen AI를 위한 3가지 핵심 구성 요소
1. 셀프 서비스 포털: 모든 팀의 AI 스타터팩
누구나 쉽게, 빠르게, 안전하게 사용할 수 있는 자체 포털이 필요합니다.
이 포털은 단순한 툴 모음이 아니라,
검증된 모델과 템플릿,
문서와 학습 자료,
클릭 몇 번으로 바로 배포 가능한 자동화 기능까지 포함된
AI 개발의 ‘홈허브’가 되어야 하죠.
특히, 개발자가 아닌 마케터, 기획자도 손쉽게 접근할 수 있도록 UX까지 고려하는 것이 핵심입니다.
2. 오픈 아키텍처: 다시 쓰고 또 쓰는 유연한 구조
성공하는 기업은 매번 새로 만들지 않습니다.
한 번 만든 건 다 같이 쓰고, 고쳐 쓰고, 섞어서 씁니다.
대표적인 구조는 아래와 같죠:
챗봇, 검색, 내부 지식 검색 등 반복되는 AI 패턴의 모듈화
프롬프트 튜닝, 의도 분류, 데이터 임베딩 등 공통 라이브러리의 서비스화
그리고 가장 중요한 점.
한 회사의 기술만 의존하지 않는 ‘멀티벤더 전략’을 통해 최신 기술을 유연하게 연결하는 겁니다.
3. 자동화된 AI 가드레일: 윤리적이고 안전한 프레임워크
"AI가 실수하면 어쩌죠?"
"편향된 응답이 나오면 우리 브랜드 이미지는요?"
이런 걱정을 줄이려면, 사람이 일일이 검토하기 전에 자동화된 '감시 체계'가 있어야 합니다.
예를 들어,
PII(개인정보) 검출 필터
결과값에서 ‘환각’ 또는 편향 리스크 탐지
사용량 모니터링 및 예산 초과 방지
모든 AI 요청은 중앙 AI Gateway를 통해 오가면서 로그되고, 필요한 경우 특정 앱에만 제한적 예외를 두는 유연한 정책 기반 관리도 가능합니다.
"AI는 도입하는 것이 아니라 구축하는 것이다."
많은 기업이 생성형 AI를 ‘도입’하려 합니다.
하지만 진짜 경쟁력은, 단발성 실험이 아니라 AI를 ‘조직의 방식’으로 만드는 데서 나옵니다.
AI를 어떻게 사용할지가 아니라,
누가, 어떤 방식으로, 어떤 프레임워크 안에서, 반복 가능하게 사용할 수 있느냐가 핵심입니다.
그렇기에 단순히 좋은 모델을 고르는 것보다 중요한 건 다음과 같은 질문들입니다:
우리 팀은 AI를 실험하고 배포할 수 있는 자율성과 툴을 갖췄는가?
AI 관련된 실수나 리스크를 어떻게 구조적으로 관리하고 있는가?
다른 팀과 결과와 경험을 어떻게 공유하고 재활용할 수 있는가?
개발자와 비개발자 모두가 쉽게 접근할 수 있는 내부 인프라가 있는가?
이 모든 질문에 ‘예스’라고 말할 수 있을 때, 비로소 AI는 조직의 ‘잠깐 썼던 기술’이 아니라 ‘성장과 혁신의 엔진’이 됩니다.
생성형 AI는 기회입니다.
하지만 그 기회를 잡으려면, 기술보다 먼저 조직의 작동 방식을 바꾸는 용기가 필요합니다.
빠르게 시작하되, 느리게 무너지는 시스템을 만들지 마세요.
혁신과 안전을 동시에 설계한 플랫폼이야말로, 진짜 미래를 위한 인프라입니다.
