AI는 다양한 산업을 빠르게 바꾸고 있습니다. 이런 흐름 속에서 많은 기업 리더들이 “우리 조직에는 AI를 어떻게 적용해야 할까?”라는 고민을 하고 있는 데요. 이번 아티클에서는 기업이 AI 도입 과정에서 가장 흔히 마주치는 세 가지 문제와, 이를 효과적으로 풀어낼 수 있는 해결법을 함께 살펴보겠습니다.
1. 내부 인재 재교육 없이 외부 채용에만 의존할 때
많은 기업들은 AI 전문가를 외부에서만 채용하고, 기존 인재를 재교육하는 데에는 소홀한 경우가 많습니다. 그 결과, AI를 이해하고 잘 활용하는 직원과 그렇지 못한 직원으로 나뉘게 됩니다.
🔍 해결 방법
- 조직 전체의 AI 리터러시 향상시키기 보고서를 작성할 때 AI를 활용할 수 있는데요. 하지만 그 결과물이 항상 정확한 것은 아니에요. 그래서 직원들은 AI를 사용할 때, 정보를 스스로 확인하고 판단할 수 있는 힘이 필요합니다. 전 직원이 AI의 장점뿐 아니라 한계와 리스크까지 인식할 수 있도록 ‘AI 위험 교육’을 진행해 보세요.
- 일회성 교육이 아니라, 업무 중 숙련하기 교육은 ‘딱 하루’로 끝나서는 효과가 크지 않은데요. 일상 속에서 자연스럽게 이어져야 합니다. 예를 들어, AI 전문가가 비즈니스 리더에게 기술 활용 방법을 알려주는 리버스 멘토링을 도입해 보는 것도 좋아요. 마이크로소프트의 CEO 사티아 나델라는 데이터 사이언티스트를 채용하고 전 직원을 대상으로 AI 재교육을 진행했는데요. 이를 통해 AI를 기업문화에 정착시키고, 빠르게 변하는 환경에서도 대응 능력을 높일 수 있었습니다.
- 리더십 교육에 AI 윤리를 포함시키기 AI는 편향된 정보나 윤리 문제에서 자유롭지 않은데요. 실제로 일부 기업에서는 AI 채용 시스템이 특정 배경의 후보자에게 유리하게 작동했던 사례도 있었습니다. 이런 문제를 예방하려면 인사, 보안, 전략 부서가 함께 참여하는 AI 거버넌스 태스크포스를 구성해 정기적으로 시스템을 점검하는 것이 필요합니다. 이를 통해 공정한 의사 결정을 지켜낼 수 있습니다.
2. 충분한 보안 체계 없이 진행되는 AI 도입의 위험
AI를 도입하면서도 보안 체계는 그대로 두는 경우가 많은데요. 이렇게 되면 AI가 오히려 데이터 유출이나 해킹 같은 문제를 일으키는 원인이 될 수 있습니다.
🔍 해결 방법
- 도입 전에 보안 평가하고 대응하기 AI 기술을 도입하기 전, 기존 보안 체계를 점검하고 AI 위협 감지 기술을 준비하는 게 필요합니다.
- AI에 맞춘 사고 대응 프로세스 만들기 기업은 데이터 관리, 모델 보안, 적대적 AI 탐지 등 새롭게 등장하는 위험에 대응할 수 있는 체계를 마련해야 해요.
마이크로소프트는 2024년 'Midnight Blizzard' AI 기반 공격 이후, AI 전용 보안 프로세스를 도입해 AI 조작 시도를 탐지할 수 있는 보안 체계를 구축했습니다.
AI 사고 대응 프로토콜:
- 모델 보안을 통해 해킹·조작 시도 차단
- 적대적 AI가 접근하지 못하도록 통신 액세스 강화
- 보안 시스템에 AI 기반 모니터링을 통합해 공격 탐지 강화
- '신뢰하지만 검증’이 아닌 '무조건 검증’으로 전환하기
이제는 대부분의 정보를 “신뢰하되 검증”하는 방식보다, “모든 것을 검증한다”는 원칙이 필요합니다. 이를 제로 트러스트 아키텍처(Zero Trust Architecture)라고 하는데요. 이 방식을 적용하면 데이터 암호화와 보안성이 높은 인증 정책을 통해 보다 안전하게 AI를 도입할 수 있습니다.
JP Morgan은 트레이딩 업무에 보안을 고려한 AI 모델을 도입하였습니다.
제로 트러스트 아키텍처:
- 알고리즘 트레이딩 AI 모델을 보호 가능한 구조로 설계
- AI 기반 모니터링으로 사기 행위 실시간 감시
- AI가 24시간 쉬지 않고 모든 가능성을 탐색해 잠재적인 보안 침해까지 탐지
3. AI를 도입하고도, 실무와 연결하지 않는 경우
AI는 생산성을 크게 높일 수 있는 강력한 도구인데요. 그래서 많은 기업이 AI를 업무에 도입하려 하지만, 실제 업무 흐름과 유기적으로 연결되지 않으면 프로젝트가 쉽게 무산되곤 합니다.
실패의 가장 큰 원인은 핵심 비즈니스 프로세스와 AI 도입이 분리되어 있는 것에 있습니다. 이로 인해 AI는 일부 부서나 일부 인력만 활용하는 제한적인 기술로 머물게 되고, 결국 기업 전체의 생산성을 높이는 도구로 자리 잡지 못하게 됩니다.
🔍 해결 방법
- 업무 자동화에 AI를 통합하기 AI가 기존의 업무 흐름을 방해하지 않고 자연스럽게 녹아들 수 있도록, 실제 역량과 맞춰 조정하는 게 필요합니다.
- AI의 기술 성능보다 ‘성과’ 중심으로 측정하기 도입 효과를 평가할 때 모델의 정밀도나 알고리즘 성능만 보지 마세요. 중요한 건 업무 효율이 얼마나 개선됐는지, 매출이 얼마나 늘었는지, 고객 만족도가 좋아졌는지입니다. 즉, 실제 비즈니스 성과를 기준으로 삼아야 조직 전반에 AI 효과를 입증할 수 있습니다.
- AI 거버넌스 가이드북 만들기 AI를 안정적으로 도입하려면 조직 내에서 어떻게 관리하고 책임질 것인지에 대한 명확한 기준이 필요합니다. 이제는 기술 도입만큼 중요한 것이 바로 AI 운영 매뉴얼이에요.
General Motors는 공급망 전반에 AI 자동화를 적용하고, 이를 기업 전략과 긴밀하게 연결했습니다.
- 공급망 전반에 AI를 도입
- 직원이 직접 문제를 정의하고, 자동화 방식으로 해결하도록 유도
AI 통합은 기술보다 ‘사람’에서 시작합니다
AI 도입은 단순히 기술에 투자한다고 해결되는 일이 아니에요. 정말 중요한 것은 사람을 준비시키는 것, 그리고 AI를 적용하기에 적합한 조직 체계를 만드는 것입니다. 조직 전체가 AI를 책임감 있게 활용할 수 있는 역량을 기르는 것, 그것이 바로 성공적인 AI 통합의 핵심이에요.
지금 우리 조직이 AI 시대를 맞을 준비를 하고 싶다면, 지금 팀스파르타와 시작해 보세요.
- 해당 아티클은 2025년 4월 기준으로 작성되었습니다.
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