AI 교육 전, AI 성숙도 평가 진단부터 해보세요

HRD가 알아야 할 AI 성숙도 평가 핵심 지표 6가지

Jan 06, 2026

Contents

1️⃣ Learn: 사람과 기술을 잇는 학습 2️⃣ Lead: 리더십과 조직 운영 3️⃣ Access: 데이터 접근 4️⃣ Scale: AI 운영 인프라 확장 5️⃣ Secure: 보안·책임 있는 AI 6️⃣ Automate: 자동화 우리 조직 AI 성숙도, 팀스파르타와 함께 기르세요

"우리 회사는 AI를 어디까지 활용하고 있는 걸까요?"

많은 조직들이 이 질문 앞에서 망설입니다. AI 교육은 진행했고, 몇몇 부서에서는 생성형 AI를 본격 활용하고 있다는 보고도 들립니다. 하지만 정작 우리 조직의 AI 역량이 어느 수준인지, 어디서부터 보완해야 하는지를 명확히 답하기는 어렵죠.

AI 투자가 실제 성과로 이어지지 않는 조직이 많은 이유도 바로 여기에 있습니다. AI 성숙도 평가 없이 교육과 도구 도입을 시작하면, 조직의 현재 위치와 필요한 다음 단계를 놓치게 됩니다. 체계적인 진단 없이는 어떤 역량을 우선 키워야 할지, 어떤 프로세스를 먼저 정비해야 할지 알 수 없기 때문이죠.

이때 참고할 수 있는 것이 바로 글로벌 기업들이 실제로 사용하는 AI 성숙도 평가 프레임워크입니다.

오늘은 팀스파르타에서 HRD 담당자가 조직의 AI 성숙도 평가를 체계적으로 수행할 수 있도록, 구글의 조직 AI 성숙도 평가 모델을 상세하게 분석해 드립니다. 이를 통해 우리 조직이 AI를 어떻게 도입하고 확장해야 할지 명확한 방향을 찾을 수 있으시길 바랍니다.

📌 구글이 만든 조직 AI 성숙도 평가 모델

구글 클라우드(Google Cloud)의 AI 도입 프레임워크(AI Adoption Framework)는 AI를 실제 업무와 비즈니스 운영에 안정적으로 적용해 성과를 내고 싶은 조직을 위한 가이드입니다.

이 프레임워크는 구글이 지메일, 구글 포토 같은 서비스에서 AI를 배포하고 운영하며 쌓아온 시행착오와 혁신, AI 리더십 경험을 토대로 만들어졌죠.

구글은 조직이 AI를 도입할 때 늘 부딪히는 네 가지 축, 사람(people), 프로세스(process), 기술(technology), 데이터(data)를 기준으로 삼았습니다. 그리고 이 네 축이 실제로 맞물려 돌아가는 방식에서 AI 성숙도를 판단하는 6가지 지표를 뽑아냈죠.

Learn, Lead, Access, Scale, Automate, Secure. 이 여섯 가지가 프레임워크의 뼈대입니다.

또 하나 중요한 점은, 이 6가지 지표를 일차원적인 체크리스트로 보는 게 아니라 각각을 3단계 관점(전술-전략-혁신)에서 평가한다는 점입니다.

이를 통해 조직이 AI를 임기응변으로 쓰는 수준에서 점점 전략적이고 전사적인 활용으로 확장해 나가고, 최종적으로는 혁신적인 AI 역량을 갖추는 흐름을 한눈에 파악할 수 있도록 설계되어 있죠.

이렇게 6가지 지표와 3단계를 교차해 보면, 우리 조직이 여섯 지표 각각에서 지금 어디에 서 있는지를 보여주는 AI 성숙도 스케일이 만들어집니다.

1️⃣ Learn: 사람과 기술을 잇는 학습

Learn은 조직 내 학습 프로그램의 퀄리티와 규모를 보는 지표입니다.

AI 역량을 키우기 위한 업스킬링, 신규 인력 채용, 파트너 협업 등을 어떻게 설계하고 운영하는가를 평가하죠. 이 영역이 성숙할수록 조직은 최신 기술 트렌드를 따라가는 데 그치지 않고, 더 복잡한 비즈니스 문제를 AI로 풀 수 있는 역량으로 발전합니다.

1) 전술 단계: 개인적인 AI 학습만 존재

몇몇 IT·데이터 실무자 등의 조직 구성원이 개인 단위로 온라인 강의나 자료를 통한 학습을 시작합니다. 지식은 쌓이지만 조직의 우선순위와 연결된 학습 로드맵이 없어, 실제 문제가 등장하면 내부에서 해결하기보다 외부 컨설턴트에 의존합니다.

2) 전략 단계: 조직이 AI 역량 교육을 시작

조직에 필요한 역량을 정의하고, 조직에 필요한 신규 채용 및 교육 등으로 인하우스 AI 역량을 쌓기 시작합니다. 조직의 우선순위에 맞춘 학습 경로와 교육 기회를 만들고, 전문 파트너를 통해 성공 사례와 실무적인 기술을 빠르게 흡수합니다.

3) 변혁 단계: AI 학습이 전사적으로 순환

핵심 AI 인재를 적극적으로 영입해 혁신을 이끌고, AI 역량을 잘 키우는 조직으로서의 학습 문화와 평판을 쌓습니다. 내부 지식 공유 체계를 구축하고, 사내 컨퍼런스를 열어 AI 활용 사례와 지식을 공유하며, 부서 간 로테이션으로 협업 및 (온더잡 트레이닝(OJT)을 촉진합니다.

2️⃣ Lead: 리더십과 조직 운영

Lead는 AI 도입이 조직에서 체계적이고 실질적으로 이루어지도록 만드는 리더십과 운영 방식을 보는 지표입니다.

이 지표의 성숙도가 높을수록 조직은 실험이 아니라 비즈니스 우선순위 등에 따라 체계화된 방식으로 AI를 도입합니다.

1) 전술 단계: 몇몇이 AI 도입을 시도

조직 구성원 일부가 AI를 시도하는 작은 프로젝트 수준에서 AI를 도입합니다. 이를 이끄는 리더십은 거의 없습니다. 팀 간 협업이 제한적이며, 이 프로젝트가 회사의 전략·목표와 어떻게 연결되는지 설명되지 않고, 예산도 흩어져 있습니다.

2) 전략 단계: 리더가 AI 도입을 주도

리더들이 여러 부서에서 AI 프로젝트를 지원하기 시작하고, 이를 경쟁우위를 만드는 과제로 다루며, C레벨은 예산을 붙입니다. 조직 구성원들은 비즈니스 가치를 내는 AI에 강한 동기와 비전을 갖고, AI 역량을 현업 조직에 심어야 한다는 인식을 공유합니다.

3) 변혁 단계: AI 리더십이 조직 운영의 기본으로 전환

분야별 전문성을 겸비한 AI 인재를 갖추고, 플랫폼·툴·규칙 등 인프라가 마련됩니다. 아이디어 공모·해커톤 등을 통해 AI 혁신을 자극하고, 실패 공유를 학습과 개선의 자산으로 전환합니다.

3️⃣ Access: 데이터 접근

Access는 AI가 쓸 수 있는 데이터가 회사 안에 얼마나 잘 모여 있고, 필요한 사람이 이를 쉽게 찾고 재사용할 수 있는가를 보는 지표입니다.

데이터가 흩어져 있거나 공유가 막혀 있으면 매번 처음부터 데이터를 다시 생성·정리해야 하기 때문에 프로젝트가 느려지고 확산도 어렵습니다. 반대로 데이터 접근성과 재사용성이 높으면 AI 프로젝트는 더 빨라지고 전사로 퍼지기도 쉬워집니다.

1) 전술 단계: 흩어져 있어 찾을 수 없는 데이터

팀마다 각자의 데이터와 모델 파일을 보관하고, 다른 팀이 무엇을 갖고 있는지 잘 모릅니다. 같은 팀 안에서도 저장 방식이나 규칙이 제각각이라, 이미 만든 데이터를 다시 쓰기보다 또 만들게 되는 일이 자주 생깁니다. 이 때문에 ‘우선 한 곳에 데이터를 모으자’는 목표로 통합 저장소를 검토하기 시작합니다.

2) 전략 단계: 데이터를 자산으로 관리하기 시작

조직이 데이터를 AI를 움직이는 핵심 자산으로 인식하기 시작합니다. 데이터 품질을 비즈니스 우선순위로 올리고 전사 기준의 데이터 모델과 저장소를 마련해 분석·리포팅·AI 실험이 한 흐름으로 이어지게 합니다.

3) 변혁 단계: 전사적으로 막힘 없이 흐르는 데이터

팀과 부서를 가로질러 데이터를 검색·공유·재사용할 수 있는 기술과 프로세스를 구축합니다. 그 결과 새로운 AI 서비스를 만들고 배포하는 속도가 빨라지고, 팀들은 목적에 맞는 저장소를 선택해 쓰되 공통적인 표준·절차·템플릿에 따릅니다.

4️⃣ Scale: AI 운영 인프라 확장

Scale은 대량의 데이터와 작업을 안정적으로 처리하면서 AI를 전사적으로 확장하는 능력을 말합니다.

핵심은 단순히 서버를 더 사는 게 아니라, 클라우드의 자동 확장형 서비스를 활용해 운영 부담을 줄이면서도 AI 작업량을 키우는 것입니다. Scale이 성숙할수록 AI는 특정 팀의 이벤트가 아니라 업무 프로세스에 붙어 돌아가는 엔진이 됩니다.

1) 전술 단계: 제한적인 AI 운영 인프라(서버·데이터)

소수의 실무자가 제한된 서버나 장비에서 AI 모델을 돌리고, 인프라의 크기나 사용 기간은 IT 운영팀이 결정합니다. 비교적 작은 데이터를 다루며 로컬 처리와 학습을 반복하는 수준입니다.

2) 전략 단계: AI를 위한 데이터 수집·정리 자동화

전사 데이터가 모이는 클라우드 데이터 저장소를 구축해 다양한 시스템에서 데이터를 수집하고, 대량의 데이터 검색·분석이 가능해집니다. 데이터를 자동으로 가져오고, 정리하고, 형태를 맞출 수 있어 AI가 데이터를 쓰기 좋은 환경이 됩니다. 덕분에 데이터가 한꺼번에 많이 들어와도 서버를 직접 늘리거나 손으로 관리하지 않아도 안정적으로 처리할 수 있습니다.

3) 변혁 단계: 통합 AI 플랫폼 구축

실시간으로 들어오는 데이터를 바로바로 분석해 운영을 최적화하거나 의사결정에 즉시 반영할 수 있는 체계를 갖춥니다. 동시에 전사 데이터·AI 인력이 공통으로 쓰는 통합 AI 플랫폼을 만들어, 필요한 도구·규칙·컴퓨팅 자원을 표준화하고 누구나 같은 방식으로 빠르게 개발·배포할 수 있게 됩니다.

5️⃣ Secure: 보안·책임 있는 AI

Secure는 AI가 쓰는 데이터와 모델을 무단 접근이나 오남용으로부터 막고, AI를 책임 있게 운영하는 수준을 평가하는 지표입니다.

AI를 안전하게, 문제 없이 운영할 수 있는가의 영역이죠. Secure의 성숙도가 낮으면 보안 사고·규제 리스크·신뢰 하락 문제가 발생할 확률이 커집니다.

1) 전술 단계: 약한 안전 장치

권한 관리가 잘 이루어지지 않고, 누가 언제 어떤 데이터에 접근했는지 로그를 체계적으로 보거나 감사하는 체계도 약합니다. 따라서 문제가 생겨도 원인 추적이 어렵습니다. 개인 정보 등을 보호하려는 시도는 시작했으나 초기 정비 단계 수준입니다.

2) 전략 단계: 권한·책임·검증의 정례화

권한을 더 세분화하고, 누가 무엇을 결정하는지 등의 책임 및 의사결정 구조를 분명하게 세웁니다. 또한 조직의 AI 원칙에 맞춰 검증 절차를 만들고, 사람에게 영향을 주는 모델에서는 편향을 줄이기 위한 점검을 정례화하며, 규제 준수와 변화 대응 역량을 갖추기 시작합니다.

3) 변혁 단계: AI 보안, 사후 대응 아닌 상시 운영화

회사 안의 데이터가 어디에 어떻게 저장돼 있고 어떤 위험이 있는지까지 폭넓게 파악해, 그에 맞는 보안·거버넌스 모델을 정교하게 설계합니다. 접근 로그와 관리자 활동을 상시 감시하고, 이상 징후가 보이면 자동 알림으로 잡아내며 규칙을 지속적으로 개선합니다.

나아가 AI 안전·보안 전담 기능이 생겨, 예측이 불안정한 상황을 보정하거나 공격에 흔들리지 않도록 AI의 신뢰성과 안정성을 고도화합니다.

6️⃣ Automate: 자동화

Automate는 AI를 ‘ 번 만들고 끝이 아니라, 실제 운영 환경에서 데이터 처리, 모델 학습, 검증, 배포, 예측까지를 자동화해 얼마나 자주, 안정적으로 돌릴 수 있는가를 보는 지표입니다.

자동화가 잘 되어 있으면 데이터나 환경이 바뀌어도 빠르게 업데이트 되어 의사결정이 제때 데이터 기반으로 이루어집니다. 반대로 자동화가 약하면 AI 모델은 금방 낡고, 결과가 늦게 나오거나 신뢰하기 어려워집니다.

1) 전술 단계: 수작업으로 돌리는 AI

엑셀·시트, 간단한 시각화 도구, 기성 AI 서비스는 쓰지만, 분석부터 전처리·학습·검증까지 대부분이 사람 손과 개인 작업에 의존합니다. 인사이트는 필요할 때마다 그때그때 뽑아오고, 모델 업데이트도 드뭅니다.

결과적으로 AI는 가끔 쓰는 도구로 남습니다.

2) 전략 단계: 반복 업무를 자동화한 지속적인 AI 운영

데이터 처리와 분석 흐름이 정해진 스케줄이나 특정 이벤트를 기준으로 자동 실행되어, 반복 작업이 줄어들고 속도가 빨라집니다. 시간이 지나 AI 모델의 성능이 떨어지는 문제에 대비해 데이터를 자동으로 가져오고 AI 모델을 정기적으로 다시 학습하도록 파이프라인을 만듭니다.

3) 변혁 단계: 공장처럼 자동으로 돌아가는 AI

AI 개발과 운영을 하나로 묶는 MLOps(기계 학습 운영) 문화를 구축해, 테스트·배포·모니터링·인프라 관리까지 전 과정을 자동화하고 상시 관측합니다. 여러 모델을 자주 업데이트하는 가운데 데이터 이상을 자동으로 잡아내고, 새 모델이 정말 더 나은지 자동 A/B 테스트로 검증하는 체계도 갖춥니다. 코드·데이터·모델이 바뀌어도 같은 결과를 재현하고 빠르게 롤백하거나 재시작할 수 있도록 자동 테스트·배포·재학습을 표준 프로세스로 운영합니다.

우리 조직 AI 성숙도, 팀스파르타와 함께 기르세요

구글 클라우드의 AI 도입 프레임워크가 제시하는 6가지 지표는 각각 독립적이면서도 서로 맞물려 돌아갑니다. 한 영역이 약하면 다른 영역도 제대로 작동하지 않죠. 예를 들어 교육 수준이 낮으면 아무리 데이터 접근성이 높아도 실무에 적용하기 어렵고, 리더십이 부족하면 자동화 인프라를 구축해도 AI 확산이 막힙니다.

중요한 것은 모든 영역을 동시에 완벽하게 갖출 필요는 없다는 점입니다. 오히려 우리 조직이 현재 어느 단계에 있는지 정확히 파악하고, 다음 단계로 나아가기 위해 어떤 영역을 우선 보완해야 하는지 전략적으로 접근하는 것이 핵심입니다.

그런데 많은 조직이 AI 성숙도 평가를 진행하면서 한 가지 사실을 깨닫게 됩니다. 바로 기술과 프로세스보다 사람의 역량이 가장 큰 변수라는 점입니다. 아무리 좋은 AI 도구와 인프라를 갖춰도, 이를 이해하고 활용할 수 있는 사람이 없다면 AI 전환은 실패할 수밖에 없습니다.

스파르타 AI 기업교육은 바로 이 지점에서 출발합니다. 고객사의 AI 성숙도를 정확히 진단하고, 현재 단계에서 다음 단계로 도약하기 위해 필요한 맞춤형 AI 교육 커리큘럼을 설계합니다.

팀스파르타는 단순히 AI 도구 사용법을 가르치는 것이 아니라, 조직의 비즈니스 맥락 속에서 AI를 전략적으로 활용할 수 있는 역량을 키워드립니다.

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AI 역량 기반 커리큘럼 설계 조직의 현재 AI 역량 수준을 진단하고, 맞춤형 레벨별 교육을 제공합니다.

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