AI 도입을 미뤘어야 했던 회사들의 공통점
도입은 기술 프로젝트가 아닌 구조적 변화
몇몇 회사는 AI 도입을 빠르게 결정했다.
의사결정의 배경은 비슷했다. 경쟁사가 도입했다는 소식, 투자자의 질문, 내부 인력의 제안, 혹은 경영진의 불안감이었다.
당시에는 뒤처지지 않기 위한 선택으로 보였다.
그러나 몇 년이 지나 돌아보면, 일부 회사는 “도입”이 아니라 “속도”를 선택한 것이었다.
1. 상황
회사들이 진출한 시장에는 AI를 도입하지 않으면 늦는다는 분위기가 형성되어 있었다.
경영진은 다음과 같은 질문을 반복해서 받았다.
우리도 AI 전략이 있는가
자동화로 비용을 얼마나 줄일 수 있는가
데이터는 충분히 모이고 있는가
조직 내부에는 기술팀이 있었고, 외부에는 다양한 솔루션 기업들이 준비되어 있었다.
예산도 일부 확보되어 있었다. 겉으로 보면 조건은 갖춰져 있었다.
2. 당시의 결정
이 회사들은 공통적으로 다음과 같은 결정을 내렸다.
전사 AI 태스크포스 신설 및 인력 채용
파일럿 프로젝트 즉시 시작
외부 솔루션 도입을 위한 계약 체결
AI 기반 서비스 기능 로드맵 수립
속도는 빠르게 진행 되었고, 곧 보도자료도 배포되었다.
도입 여부는 더 이상 질문이 아니었다.
“어디에 적용할 것인가”가 질문이 되었다.
3. 놓친 질문
그러나 도입 이후 문제가 발생했던 회사들을 보면, 몇 가지 질문이 충분히 다뤄지지 않았다.
[첫 번째 질문]
이 문제는 AI로 해결해야 하는 문제였는가, 아니면 프로세스 문제였는가.
일부 조직은 기존 프로세스가 정리되지 않은 상태에서 AI를 얹었다. 결과적으로 복잡성만 증가했다.
[두 번째 질문]
우리가 감당해야 할 리스크는 무엇인가.
데이터 품질, 책임 소재, 오류 발생 시 대응 체계. 이 질문은 기술 검토 회의에서 짧게 다뤄졌지만, 경영 판단의 수준까지 올라오지는 않았다.
[세 번째 질문]
도입하지 않았을 때의 비용은 정말 계산되었는가. 대부분은 도입하지 않으면 뒤처진다는 가정으로부터 판단이 이루어졌다. 그러나 뒤처진다는 것이 매출, 브랜드, 조직 안정성 중 무엇을 의미하는지는 명확하지 않았다.
4. 결과 또는 충분히 예상 가능한 결과
몇몇 회사에서는 다음과 같은 결과가 나타났다.
파일럿이 장기화되었다
ROI를 설명하기 어려워졌다
내부 조직 갈등이 증가했다
유지비용이 예상했던 수준의 예산을 초과했다
AI 자체가 문제였다고 보기는 어렵다. 다만, 도입 시점과 준비 상태의 간극이 존재했다.
도입은 기술 프로젝트가 아니라 구조 변화였다. 구조 변화는 기술보다 느리게 움직인다.
5. 다시 돌아간다면 (하지 않는 선택)
이 회사들이 다시 판단한다면, 아마 다음과 같은 선택은 하지 않을 가능성이 있다.
준비되지 않은 조직에 전사 확산부터 선언하는 것
문제를 제대로 정의하기 전에 도입해야 할 솔루션을 결정하는 것
도입 여부를 토론하지 않는 것
AI를 도입하지 않는 결정은 때로는 보수적으로 보일 수 있다. 그러나 판단을 미루는 것이 항상 소극적인 선택은 아니다. 도입이 늦어서 문제가 된 사례보다, 준비되지 않은 상태에서 시작해 되돌리기 어려워진 사례가 문제가 더 많이 남는다.
Decision advisory by A3GENT
