많은 기업이 AI 도입을 위해 거액을 투자하고 있습니다.
직원들에게 챗GPT, 클로드, 제미나 이같은 생성형 AI 도구를 제공하고, 교육 프로그램을 운영하며, AI 활용을 독려하죠. 실제로 많은 직원들이 "챗GPT 쓸 줄 안다"고 말합니다. 프롬프트도 작성하고, 문서 요약도 하고, 아이디어도 받아내죠.
그런데 이상하게도 조직 차원의 성과는 기대만큼 나타나지 않습니다. 왜일까요?
하버드비즈니스리뷰는 AI 도입 실패의 가장 큰 요인이 기술이 아닌 조직 및 운영의 영역에 있다고 지적합니다. 대부분의 기업들은 AI 기술 자체 때문이 아니라, 직원들이 느끼는 불확실성과 기존의 워크플로우, 권력 및 경쟁·보상 구조 때문에 ROI를 내지 못한다는 것이죠.
반면 성공하는 조직은 AI와 함께 인간 행동, 프로세스, 권력 구조를 재설계해 단순한 AI 도입이 아닌 조직의 진화를 만들어냅니다.
직원 개개인의 AI 활용 능력이 조직의 성과로 이어지지 않는 구체적인 이유는 무엇이고, 어떻게 해야 AI 도입을 진짜 성과로 연결할 수 있을까요? 오늘은 팀스파르타에서 AI 도입이 조직 성과로 이어지지 않는 핵심 요인 3가지와 해결 방법을 알려드립니다.
활용 기준을 제공하는 AI 거버넌스의 부재
조직에 ‘AI 거버넌스가 없다’는 것은 AI를 어디까지 써도 되는지, 무엇을 기준으로 판단해야 하는지, 문제가 생기면 누가 책임지는지 등 AI 활용에 대한 공통 기준 및 체계가 없다는 것입니다. 일종의 AI 사용 가이드가 마련되지 않은 것이죠. 이 상태에서는 직원들의 AI 활용이 모두 개인 플레이로 흩어집니다.
결국 조직 안에서도 어떤 직원은 AI를 적극적으로 쓰고, 어떤 직원은 아예 손도 대지 않는 상황이 발생합니다. 같은 업무에서도, 같은 팀에서도 AI를 쓰는 기준이 제각각이 되죠. 나아가 중요한 업무에 있어서는 공식적인 기준을 알지 못하므로 AI 활용을 꺼리게 됩니다.
이처럼 AI 거버넌스가 부재하면 조직 구성원들이 아무리 능숙하게 AI를 활용한다 하더라도 이것이 조직이 아닌 개인 역량에 머무르게 됩니다. 직원들은 불확실성과 리스크에 대한 두려움으로 AI 도입 범위를 스스로 제한하고, 표준이 없으므로 성과를 다시 재현하지 못하죠.
AI 거버넌스가 있을 때에야 비로소 직원들은 “AI를 써도 괜찮을까?”를 고민하며 주저하는 대신, “이러한 방식의 AI 사용이 기준에 맞는가?”를 판단하며 나아갈 수 있습니다.
AI 거버넌스 문제 해결 사례: DBS 은행의 PURE 프레임워크
동남아 최대 은행인 DBS 은행은 직원들에게 AI 활용 지침을 제공하기 위해 간단한 질문 4가지로 구성된 PURE 프레임워크를 마련했습니다.
- Purposeful: AI 사용이 목적이 분명하고 의미 있는가?
- Unsurprising: 그 결과가 고객에게 놀라움을 주는가?
- Respectful: 고객과 고객 데이터를 존중하는가?
- Explainable: AI 결과물을 다른 사람에게 설명할 수 있는가?
DBS 은행은 이해하기 쉬운 프레임워크로 직원들이 빠르게 현장에 적용할 수 있는 AI 활용 기준을 구축했습니다. 프로젝트가 기준을 충족하지 못한 경우, 이를 검토하는 ‘책임 있는 데이터 사용 위원회(Responsible Data Use Committe)’도 구성했죠.
이 간단한 지침은 모든 조직 구성원의 책임감 있는 AI 혁신으로 이어졌고, DBS 은행은 2023년까지 AI를 통해 2억 7,400만 달러의 가치를 창출할 수 있었습니다.
AI의 잠재력을 제한하는 기존 워크플로우
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많은 조직이 AI 도입 시 기존 프로세스의 맨 처음 또는 마지막에 AI를 활용합니다. 아이디어 구상, 맞춤법 검사, 요약 등 간단한 보조 도구로 쓰는 것이죠. 이처럼 기존 프로세스를 유지한 채 AI를 끼워넣는다면, 조직은 여전히 예전 방식으로 일하면서 AI를 간간이 활용하는 소극적 수준에 머무르게 됩니다.
실질적인 성과를 창출하는 혁신 도구로 AI를 활용하려면, AI가 잘하는 일과 사람이 해야 할 일을 구분한 뒤 이를 바탕으로 워크플로우를 다시 설계해야 합니다. 특정 업무를 AI와 사람이 함께 한다면, 어떤 순서가 가장 합리적인지 처음부터 고민하는 것이죠.
예를 들어 한 컨설팅 회사의 법무팀은 기존 검토 작업의 맨 마지막 단계에서 AI를 맞춤법 검사 도구로 활용했습니다. 이때 AI가 정확하게 오류를 찾아내는 유형은 전체의 40%에 불과했습니다. 이에 컨설팅 회사는 AI가 가장 잘 처리하는 오류 유형을 먼저 검사하도록 워크플로우를 재설계함으로써, 그 다음에 변호사가 나머지 오류 수정에 집중할 수 있도록 했습니다.
AI가 모든 일을 잘 해내는 건 아닙니다. 다만 반복적이고 패턴화된 작업, 특정 유형의 오류 탐지, 대량의 초안 생성 등에 압도적으로 강하죠. 이를 감안하지 않고 기존 워크플로우에 AI를 붙이는 방식으로는 강점을 활용하지 못하고 일부의 비효율만 덜어주는 수준에 그치게 됩니다.
맥킨지를 비롯한 여러 컨설팅 보고서들에 다르면, AI로 의미 있는 성과를 낸 조직은 공통적으로 업무 프로세스를 재설계하고, 역할 분담을 재정의하였습니다. A조직에서 AI 도입을 새로운 툴 추가의 문제가 아닌 일하는 방식의 변화로 다룰 때, 비로소 조직의 생산성이 개선될 수 있습니다.
경쟁으로 인한 부서 간 장벽
딜로이트의 최고 경영진 설문 조사에 따르면, AI 도입의 성공을 가로막는 가장 큰 요인은 부서 간 장벽입니다. 기술이 부족해서가 아니라, 협업 구조가 막혀서 AI 도입 성과가 막힌다는 것이죠.
AI 활용이 아직 직무 역량에 공식적으로 포함되어 있지 않고, 평가 기준도 모호한 상태라면 조직의 구성원들은 AI를 조용히 챙겨야 할 개인 무기로 생각합니다. 이러한 이유로 AI 도입 초기에는 개인·부서 간 경쟁이 증폭될 수 있는데요. ‘AI는 같이 쓰는 도구가 아니라, 먼저 잘 쓰는 사람이 이기는 게임’이라고 생각하는 것입니다.
이런 상황에서 정교한 AI 모델과 좋은 데이터를 보유한 부서는 이를 다른 부서에 공유할 동기를 느끼지 못합니다. 조직의 성과보다 내부 경쟁자를 더 의식하는 것이죠. 결국 AI 도입은 일부 부서의 성과로만 남게 됩니다.
이 같은 AI 사일로는 AI를 경쟁 자원으로 만들고, 공유하면 손해를 보게 하는 조직 설계 때문에 나타납니다. 이러한 문제 해결을 위해, 한 기업은 각 부서들이 독점적으로 보유하고 있는 데이터를 중앙 플랫폼에 공유하여 재사용 가능한 자산으로 전환하도록 장려했습니다. 그리고 실질적인 동기 부여를 위해, 각 부서가 사용한 데이터 중 이를 전사적으로 공유 가능한 리소스로 변환한 비율을 지표로 인센티브를 제공했죠.
이 같이 단순한 협업 장려 캠페인이 아닌 보상·평가·리스크 구조를 재설계할 때, 특정 부서에 AI의 핵심 자원인 데이터, 모델, 노하우 등이 독점되는 문제를 해결할 수 있습니다. 이처럼 AI 도입을 경쟁이 아닌 협력의 영역으로 이루어지도록 조직 구조 및 환경을 재설계하는 것이 매우 중요합니다.
AI 도입 성과의 첫걸음, 교육에 있습니다
아무리 뛰어난 AI 툴을 도입하고, 직원 개개인이 이를 잘 활용하더라도 AI 거버넌스가 없고, 기존 워크플로우를 유지하며, 부서 간 장벽이 존재한다면 조직 차원의 AI 도입 성과는 나타나지 않습니다.
진짜 AI 도입은 도구 배포가 아닌 조직 재설계의 문제입니다. 명확한 활용 기준을 마련하고, AI에 최적화된 업무 방식을 구축하며, 협업을 촉진하는 구조를 만들 때 비로소 AI는 개인의 무기가 아닌 조직의 자산이 될 수 있습니다.
그리고 이 모든 변화의 출발점은 바로 교육입니다.
AI 툴과 조직 재설계 이전에 AI를 이해하고 활용하는 사람들이 있어야 하기 때문이죠. 그리고 교육이 있을 때에야 경영진은 물론 실무자들이 거시적인 조직 구조와 워크플로우까지 함께 고민할 수 있습니다.
이처럼 AI 도입이 성공하려면 직원들이 단순히 AI 도구를 쓸 줄 아는 것을 넘어, AI를 조직의 전략과 워크플로우에 맞게 활용하고, 협업을 통해 성과를 창출하는 방법을 배워야 합니다. 이를 위해서는 일회성 교육이 아니라, 조직 전체의 사고방식과 일하는 방식을 바꾸는 체계적인 프로그램이 필요하죠.
스파르타 AI 기업교육은 단순한 AI 도구 사용법을 가르치지 않습니다.
고객사의 산업, 직무, 직급, AI 활용·도입 수준을 분석하여 AI 도입이 실질적인 조직 성과로 이어지는 맞춤형 교육 커리큘럼을 설계합니다. 조직이 AI 도입과 관련해 맞닥뜨린 고민과 실무상의 챌린지 등을 파악하고, 고객사에게 필요한 AI 기업교육을 제공하죠.
대한민국을 대표하는 유수 기업들이 선택한 AI 교육 파트너, 팀스파르타와 함께하세요. 우리 조직의 AI 도입을 진짜 성과로 연결해 드립니다.
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