기업이 AI 프로젝트를 서둘러 시작하는 가운데, 많은 IT 전문가가 그 가치에 의문을 제기했다.
다이스(Dice.com)의 조사에 따르면, IT 전문가의 36%는 자신이 참여한 AI 프로젝트가 투자자, 이사회 구성원 또는 외부 이해관계자들에게 회사가 AI를 활용하고 있다는 사실을 보여주기 위한 목적이라고 생각하고 있다.
IT 전문가의 절반 이상은 소속 조직의 AI 프로젝트가 전략적으로 중요하다고 평가했다. 다만 일부 IT 리더들은 회사의 프로젝트가 단순한 과시용이라고 생각하는 IT 직원이 있다면 문제일 수 있다고 지적했다.
공급망 가시성 플랫폼 업체인 포키츠(FourKites)의 기술 부문 수석 부사장인 스리람 나가스와미는 단순히 직원들의 인식 문제가 아니라고 말했다. 그는 여러 조직이 이사회 구성원이나 투자자들에게 보여주기 위해 AI 프로젝트를 시작하는 모습을 목격했다고 밝혔다.
나가스와미는 “이런 추세는 우려스럽다. 명확한 목표나 측정 가능한 성과가 없는 AI 프로젝트는 실질적인 가치를 창출하기 어렵다. 이런 프로젝트는 대개 계획과 실행이 부실해 그 가치를 입증하기 어렵다”라고 설명했다.
그는 또한 과시용 프로젝트가 공급망 관리 등 분야에서 큰 잠재력을 가진 AI 기술에 대한 의구심을 불러일으킬 수 있다고 지적했다. 그는 “의사결정자들이 AI의 잠재력에 회의감을 느껴 미래 투자를 줄이는 악순환으로 이어질 수 있다. 장기적 영향은 더 우려스럽다. 기업은 AI를 전략적으로 구현하는 경쟁사에 뒤처질 위험이 있다. 또한 팀원이 중요한 학습 기회를 놓쳐 실제 AI 배포를 처리할 준비를 갖추지 못할 수도 있다”라고 설명했다.
AI 역량에 대한 오해
디지털 컨설팅 기업 알라타(Allata)의 CEO인 매트 로젠은 대부분 AI 역량에 대한 이해 부족이 문제라고 지적했다. 그는 이사회 구성원, 투자자 또는 경영진이 AI를 적용하기에 적합하지 않은 프로젝트를 추진하는 경우가 많다고 설명했다.
로젠은 “비즈니스 리더는 물론이고 IT 리더조차 기본적인 AI 리터러시 교육을 받지 않고 있다. AI가 해결할 수 있는 문제에 대한 근본적인 오해가 있다. IT 전문가뿐만 아니라 IT 경영진과 기술 솔루션 도입을 기대하는 비즈니스 경영진의 지속적인 호기심과 학습이 필요하다”라고 말했다.
그는 AI 역량에 대한 오해가 기술 과대 평가로 이어질 수 있다면서, 더 단순하게 해결할 수 있는 문제에도 기업 리더들이 AI 프로젝트를 추진하고 있다고 설명했다.
로젠은 “사람들이 ‘AI로 이 일을 처리하라’라고 말하지만 전혀 어울리지 않는 경우가 태반이다. RPA 봇이나 맞춤형 코드로 해결할 수 있는 문제다”라고 언급했다.
리스크 및 컴플라이언스 솔루션 제공업체인 딜리전트(Diligent)의 CIO이자 CISO인 모니카 랜든은 경영진이나 이사회 구성원이 제대로 계획되지 않은 AI 프로젝트를 추진할 경우 데이터 노출과 고객 신뢰 상실 등 여러 문제가 발생할 수 있다고 지적했다.
랜든은 “AI가 전략적 목표에 부합하고 고객과 이해관계자들에게 측정 가능한 영향을 미칠 수 있도록 하기 위해서는 경영진과 이사회가 AI 교육을 우선시해야 한다. AI와 윤리에 대한 리더십의 이해를 높임으로써 가치가 낮은 이니셔티브에 투자하거나 잘못된 인식을 조성하는 것을 피할 수 있다”라고 조언했다.
그는 CIO와 CAIO가 AI 교육을 지원하고 윤리적 배포를 추진할 수 있다면서, “이를 통해 리더는 운영 효율성 개선, 고객 경험 향상, 혁신 추진 등 실질적인 비즈니스 가치를 제공하는 이니셔티브에 집중할 수 있다”라고 설명했다.
영감 찾기
알라타의 로젠도 랜든과 마찬가지로 조직이 목표가 갖춰진 AI 프로젝트를 찾는 데 어려움을 겪는 모습을 봤다고 언급했다. 그는 많은 고객사가 어떤 AI 프로젝트를 시작해야 할지를 질문한다고 말했다.
로젠은 또한 비즈니스 요구 사항에 맞는 AI 프로젝트가 무엇인지 명확하게 알지 못하는 회사에서 명확한 방향성 없이 실험하는 경우를 많이 본다고 지적했다. 뒤처질 두려움은 실재한다고 볼 수 있다.
직원이 AI를 실험할 수 있게 하는 것은 어느 정도 가치가 있지만, 제대로 계획되지 않은 프로젝트를 시작하면 불필요한 비용, 직원 자원의 잘못된 배분, 직원 이탈 등 여러 문제가 발생할 수 있다고 로젠은 말했다.
그는 “이런 산발적인 접근 방식은 혁신적인 잠재력을 가진 AI 솔루션의 개발 기회를 놓치는 등 상당한 기회 비용을 초래한다. 의미 있는 일을 추구하는 전문가들의 사기를 저하시켜 직원 참여도에 부정적인 영향을 미칠 수도 있다. AI 프로젝트는 진정한 비즈니스 목표에 부합하고 장기적인 전략적 목표를 뒷받침하는 측정 가능한 결과를 제공하는 데 초점을 맞춰야 한다”라고 설명했다.
이런 문제를 해결하려면 AI를 실험하는 조직들이 직원과 부서를 위한 안전 장치을 포함해 로드맵을 시작해야 한다고 그는 조언했다.
로젠은 “성공하는 기업은 실제 비즈니스 사례라고 부르는 것을 찾는 기업이다. 이는 수익을 가져다줄 비즈니스 가치가 있는지, 어떤 데이터 세트로, 어떤 거버넌스로, 어떤 모델로 가장 잘 배포할 수 있는지 이해하는 데 유용하다”라고 설명했다.
하지만 로젠은 직원들이 기술에 익숙해지고 가능한 용도에 대해 브레인스토밍할 수 있도록 일정 수준의 AI 실험을 권장했다.
AI 에이전트 구축을 지원하는 스미스OS(SmythOS)의 CEO이자 공동 설립자인 마이클 우만스키는 최종적으로 성공하지 못하더라도 개념 증명(PoC)을 시작하는 것에 가치가 있다고 덧붙였다. 일부 AI 프로젝트는 폐기될 수 있지만, 많은 조직에게 진정한 리스크는 AI를 도입하지 않는 것이라고 말했다.
우만스키는 “이제 이 흐름을 되돌릴 수 없다. AI는 이미 현실이 되었고, 기업들은 이를 받아들여야 한다”라고 강조하면서, AI가 너무 빠르게 발전하고 있어 따라가기 어렵다고 설명했다. 아무것도 하지 않으면 뒤처질 위험이 있다는 의미다.
그는 “대기업과 중소기업 대부분이 이 문제를 해결하려 노력하고 있다고 믿는다. 직원들의 재교육을 시도하고, 데이터 문제를 파악하며, 이러한 기술로부터 어디서 가장 큰 성과를 얻을 수 있을지 이해하려 노력하고 있다”라고 설명했다.
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