최근 MIT 보고서 <State of AI in Business 2025>에 따르면, 놀랍게도 생성형 AI 프로그램을 시도한 기업의 95%가 수익 창출에 실패했습니다. MIT는 그 원인을 추적하기 위해 포춘 50대 기업을 비롯해 수십 건의 임원 인터뷰를 진행했는데요. 그 결과, 성공한 기업 5%의 차별화된 요소는 바로 AI 리더십이었다고 분석합니다.
수많은 기업의 AI 도입이 소모성 프로젝트, 파일럿 단계로만 끝나는 가장 큰 이유, 바로 AI 리더십의 부재입니다. 반대로 말하면 AI로 수익을 이끌어내는 최대 요인이 바로 리더십인 것이죠. 실제로 MIT에서 53명의 리더에게 AI 성과를 부르는 가장 효과적인 요소를 묻자, 가장 많은 47%가 ‘리더십’이라 답했는데요.
조직의 기술 역량이 아닌 리더의 AI 이해 및 스킬 부족이 조직의 성과 발현을 막는 것입니다. 임원을 비롯해 주요 의사결정권을 갖고 있는 관리자에게 가장 필요한 AI 역량은, AI 리터러시 및 툴 활용 능력이 아닌 바로 AI 리더십입니다.
그렇다면 AI 리더십을 갖추지 못한 조직들은 어떤 모습을 보일까요? 오늘은 AI 리더십이 부족한 조직의 특징 4가지와 함께, 오늘날 기업의 AI 성과를 좌우하는 리더십의 중요성을 살펴봅니다.
전략 없이 AI 툴 도입만 생각한다
AI 리더십이 부족한 조직은 ‘AI=도구’라는 인식만 갖고 AI 툴 도입에만 집중합니다. AI를 기존 프로세스의 일부를 대체하여 효율을 높여주는 도구로만 생각하죠. 예를 들면 ‘FAQ 챗봇’에 대해서만 이야기하고 이를 통해 실질적으로 기대할 수 있는 KPI에 대한 논의는 거의 부재하는 것입니다.
이 경우 리더들은 ‘AI 툴을 쓰지 않으면 뒤처진다’는 입장을 고수하지만, 실제로 업무에 어떻게 적용하고 어떤 성과를 내야 할지는 실무자들이 스스로 찾아내야 하는 상황이 발생합니다. 전략이 없으니 부서마다 제각각 다른 AI 툴 및 솔루션을 사용해 오히려 효율이 떨어지기도 하죠. 이럴수록 AI 도입은 짧은 파일럿 단계로만 끝날 가능성이 매우 높아집니다.
Wirter의 <2025년 조직 AI 도입 보고서>에 따르면, 이처럼 공식적인 AI 전략을 갖추지 않은 채 AI 도입을 단행한 조직들은 단 37%만이 성과를 냈습니다. 반면 전사적인 전략을 기반으로 AI를 도입한 기업들은 80%가 유의미한 성과를 냈죠.
AI 리더십을 갖춘 조직은 ‘AI 툴’이 아니라 AI를 통한 업무 지표 개선(AHT, 리드타임, 오류율, 전환율 등)에 대해 논의합니다. AI를 툴이 아닌 비즈니스 성과 프로그램으로 접근하는 것입니다. 따라서 AI 도입 이전에 명확한 KPI 및 ROI를 바탕으로 거버넌스, 워크플로우, 데이터, 교육 등과 관련한 세부 전략을 구축하는 데 시간을 투자하죠.
전사적인 투자를 하지 않는다
AI에 대한 투자는 툴 도입 비용으로만 해결되는 것이 아닙니다. AI 교육을 통한 조직 구성원의 업스킬링·리스킬링과 역할 재설계, 워크플로우 전환 및 데이터 등등에도 투자가 이루어져야 AI 도입의 성과가 유의미하게 향상됩니다.
무엇보다 AI 툴만 있고 교육에 대한 투자가 미흡하면, AI 툴 정기 사용률은 현저히 낮아집니다. 또한 워크플로우 및 데이터 재설계에 대한 투자가 미비할 경우, 앙꼬 없는 찐빵과 같이 실질적인 운영 전환과 수익화로 이어지기가 어렵죠.
AI 리더십을 갖춘 조직은 가치, 비용, 리스크 등의 기준으로 투자 우선순위를 구성합니다. 그리고 AI 예산을 AI 플랫폼, 데이터, 프로세스 재설계, 교육에 투자하는 것을 망설이지 않죠. 이러한 리더의 지지가 바탕이 되어야 조직 내 AI 확산이 원활히 이루어지고, 장기적인 수익으로 이어집니다.
한 명, 한 팀의 전문성에 의존한다
AI에 대한 이해가 부족한 리더들은 AI를 일종의 ‘IT 과제’로 오해합니다. AI를 비즈니스, 운영, 인사 차원에서도 다루어야 한다는 것을 고려하지 않고, 기술 부서 한 곳에 몰아주면 될 거싱라 판단하죠. 또한 리더의 AI 리터러시가 낮을수록 리스크에 대한 두려움이 커서, 책임을 한 명의 책임자 또는 한 팀에게 과도하게 의존하는 상황이 발생하기 쉽습니다.
이럴 경우 AI 관련 승인, 데이터, 보안 등 각종 의사결정이 한 팀이나 한 사람에게 집중되어 업무 병목 현상이 일어나게 됩니다. 또한 책임이 한 명의 리더 또는 한 팀으로 쏠려 남탓 문화가 강해지고, 다른 구성원들은 AI에 대한 학습 의지가 낮아지죠.
AI 리더십을 갖춘 경영진은 사업, 법무, IT, HRD 등 각 부문별로 구성한 일종의 ‘AI 조직 체계’를 새로 구성합니다. 그리고 책임을 분산하죠. 예를 들면 각 과제마다 해당 업무 책임자와 기술 오너 공동의 책임으로 배정하는 것입니다. 또한 KPI, 데이터, 보안, 예산, 공급업체 등 AI 도입과 관련해 내려야 할 결정권도 정리 및 문서화하도록 합니다.
리스크를 관리하는 거버넌스가 없다
리더는 AI를 안전하고 책임 있게 쓰면서도 성과로 연결되게 하는 구체적인 규칙, 역할, 절차도 고민해야 합니다. 이를 ‘거버넌스’라고 하는데요. 어떤 AI 및 데이터를 어느 영역에 활용하고, 어느 영역에서는 금지 또는 주의해야 하는지부터 품질 및 안전 평가, 사고 대응 및 감사 정책 등등 일종의 AI 도입 및 활용 원칙을 수립하는 것입니다.
AI 리더십이 부족한 조직은 거버넌스에 대한 이해 역시 낮을 수밖에 없습니다. 빠른 혁신만 추진하다 보면 거버넌스에 대한 논의를 뒤로 미루고, AI 솔루션 또는 공급업체가 알아서 이 이슈를 모두 커버해주리라 생각하기도 하죠.
AI 거버넌스의 부재는 윤리적인 문제로 이어집니다. 원칙이 부재하니 조직 구성원들이 내부 정보를 외부 AI 툴에 입력해 내부 정보를 유출시키거나, AI 챗봇의 오류 가능성을 고지하지 않은 상황에서 고객에게 잘못된 답변을 제공하여 법적 책임을 물어야 하는 사례가 있었죠.
거버넌스는 혁신을 느리게 한다는 오해를 받지만, AI를 파일럿 단계에서 전사적인 운영으로 전환시키는 가장 효율적인 방법입니다. 규칙이 명확하면, 문제와 개선의 루프가 확 줄어들기 때문이죠. 또한 거버넌스를 바탕으로 데이터와 고객을 안전하게 지킬수록 기업 평판 및 수익에 장기적으로 긍정적인 효과를 볼 수 있습니다.
AI 리더십 역량, 팀스파르타가 끌어올려드립니다
5%의 기업이 AI 도입 성과를 낼 수 있었던 가장 큰 이유였던 AI 리더십.
우리 조직도 교육을 통해 갖출 수 있습니다.
다만 AI 리더십 교육은 AI 리터러시, AI 툴 교육과 엄연히 다릅니다. 기업 내 최상위 의사 결정권을 가진 C레벨을 비롯해 직책자, 나아가 승진자에게는 AI 리더십의 기초부터 업무 방법론, 데이터 기반 의사 결정, 비즈니스 인사이트 도출 등등의 맞춤형 AI 교육이 이루어져야 합니다.
실무와 관련한 AI 교육은 ‘AI를 다룰 줄 아는 인재’를 늘리지만, AI 리더십 교육은 ‘AI를 성공적으로 활용할 수 있는 환경’을 만들어 줍니다.
AI 기업교육 전문 팀스파르타에서는 직급별 AI 교육으로 직책자, 임원 대상의 AI 리더십 교육을 제공하고 있습니다.
스파르타 AI 기업교육, 이렇게 다릅니다
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