‘AI를 도입해야 한다’는 말이 목표가 되는 순간, 전환 프로젝트는 방향을 잃기 쉽습니다. 어떤 문제를 왜 해결해야 하는지보다 최신 모델과 플랫폼, 화려한 기능이 먼저 논의되기 때문입니다. 기술은 도입됐지만 일하는 방식은 그대로이고, 비용과 복잡성만 늘어나는 장면도 낯설지 않습니다.

ITWorld가 소개한 David Linthicum의 칼럼은 과거 디지털 전환의 실패를 돌아보며 AI 전환이 같은 길을 반복해서는 안 된다고 지적합니다. 기사에 따르면 2020년 보스턴컨설팅그룹은 디지털 전환의 70%가 목표를 달성하지 못했다고 분석했습니다. 필자는 실패의 원인을 기술 자체보다 비즈니스 요구와 동떨어진 설계, 획일적인 방법론, 공급업체 종속, 실행 역량 부족에서 찾습니다.

기술 목록보다 문제 문장부터 쓰세요

AX 프로젝트를 시작할 때는 ‘어떤 AI를 쓸까?’보다 ‘누가, 어떤 상황에서, 무엇 때문에 어려운가?’를 먼저 한 문장으로 적어야 합니다. 이어 현재 처리 시간, 오류율, 반복 횟수처럼 기준값을 확인하고, 성공 조건과 중단 조건을 함께 정하세요. 이 과정이 없으면 기능이 많아질수록 성과가 커지는 것이 아니라 검토할 대상과 운영 부담만 늘어날 수 있습니다.

두 번째 원칙은 목적에 충분한 최소 설계입니다. 처음부터 전사 플랫폼을 만들기보다 하나의 반복 업무를 골라 작은 흐름으로 검증해 보세요. 기존 도구로 해결할 수 있는지, 생성형 AI가 꼭 필요한지, 사람이 승인해야 할 지점은 어디인지 차례로 따져야 합니다. 작게 시작한다는 것은 소극적인 선택이 아니라, 실패 비용을 낮추고 실제 요구를 빨리 배우는 전략입니다.

세 번째는 외부 전문가의 결과물보다 조직 내부의 판단력을 남기는 일입니다. 좋은 컨설팅은 멋진 보고서만 전달하는 것이 아니라, 왜 이 구조를 선택했는지와 어떤 대안을 버렸는지까지 설명해야 합니다. 담당자가 데이터 흐름, 권한, 비용, 품질 기준을 이해하고 스스로 수정할 수 없다면 프로젝트가 끝난 뒤에도 공급업체 의존은 계속됩니다.

AX 강사의 시선

AX 교육에서도 도구 기능 시연만으로는 부족합니다. 교육생에게 실제 업무 문제를 가져오게 하고, 기술을 쓰지 않는 해결책과 AI를 쓰는 해결책을 함께 비교하게 해보세요. 여기에 ‘필수 기능 세 가지’, ‘사용하지 않을 기능’, ‘사람이 책임질 판단’을 적게 하면 과잉 설계를 막는 훈련이 됩니다. 마지막에는 결과물보다 선택의 근거를 발표하게 해야 합니다.

AI 전환의 핵심은 가장 큰 시스템을 사는 데 있지 않습니다. 조직이 진짜 문제를 정의하고, 필요한 만큼만 설계하며, 결과를 스스로 검증할 수 있는 힘을 기르는 데 있습니다. 지금 준비 중인 AI 프로젝트는 기술 이름을 지워도 해결하려는 문제가 또렷하게 남아 있나요?

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