AI, "지금 아니면 늦는다"는 말이 가장 위험한 순간
채워야 비울 수 있고, 비워야 채울 수 있는 사람들
1. 상황
전시회장은 붐볐다.
기술 시연에는 사람들이 몰렸다.
그러나 계약 테이블은 비어 있었다.
제품은 존재했지만, 활용 시나리오는 불명확했다.
상품화는 더디게 진행되었고, 경쟁사는 빠르게 움직이고 있었다.
조직 내부에는 피로감이 쌓여 있었다.
“AI를 전면 도입해야 한다”는 말이 점점 설득력을 얻고 있었다.
그 순간, 도입은 선택이 아니라 시급한 과제로 보였다.
2. 당시의 결정
젊은 팀장이 코드 LLM 도입을 제안했다.
생산성이 두 배 이상 향상될 것이라는 설명이 뒤따랐다.
CTO는 유료 코드 LLM을 도입했다.
조직은 곧 일정이 회복될 것이라 기대했다.
두 달 후, 팀장은 개발자 두 명의 추가 채용을 요청했다.
생산성 향상은 체감되지 않았고, 일정은 밀려 있었다.
이후 팀장은 조직을 떠났다.
회사는 시니어 개발자를 팀장으로 채용했다.
시니어는 AI의 도움 없이 밀린 업무를 정리했다.
프로세스는 안정되었다.
그러나 6개월 후, 경쟁사는 새로운 솔루션을 내놓았다.
기존 제품은 빠르게 구식이 되었다.
이번에는 CTO가 다시 AI 전면 도입을 제안했다.
시니어는 절반 이상의 코딩을 AI에 맡길 수 없다고 말했다.
그리고 조직을 떠났다.
3. 놓친 질문들
생산성은 무엇으로 정의되어 있었는가?
AI 도입 이전에 개발 프로세스는 충분히 정리되어 있었는가?
AI를 “도구”로 볼 것인지, “구조 변화”로 볼 것인지 합의가 있었는가?
AI 활용 역량은 개인의 문제였는가, 시스템의 문제였는가?
기대 일정은 어떤 근거로 설정되었는가?
이 질문들은 결정 당시 명확히 다뤄지지 않았다.
4. 결과 또는 예상 가능한 결과
첫 번째 도입은 기대와 현실의 간극을 남겼다.
두 번째 도입 시도는 조직 내부의 신뢰 균열을 드러냈다.
AI는 도입되었지만, AI를 둘러싼 기준은 정리되지 않았다.
생산성은 정의되지 않았고, 역할은 재설계되지 않았으며, 책임은 구조화되지 않았다.
기술은 추가되었지만, 구조는 그대로였다.
5. 다시 돌아간다면
“지금 아니면 늦는다”는 표현을 근거로 삼지 않았을 것이다.
AI 도입 이전에 생산성의 정의를 먼저 합의했을 것이다.
개인의 역량이 아니라 프로세스의 구조를 점검했을 것이다.
AI 활용 책임과 기대치를 명확히 설정했을 것이다.
도입 자체가 문제가 아니었다. 도입의 전제가 정리되지 않은 상태가 문제였다.
AI 도입에서 위험한 순간은 기술이 준비되지 않았을 때가 아니라, 판단 구조가 준비되지 않았을 때였다.
Decision advisory by A3GENT
