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[실시간뉴스]AI를 배우는 회사는 많지만, AI로 달라진 회사는 드문 이유

온카뱅크관리자

2026-07-06 09:27:46

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           <p class="link_figure"><img alt="/사진 셔터스톡" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/06/economychosun/20260706085451095tsrw.jpg" data-org-width="750" dmcf-mid="PYN63cZv3V" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/06/economychosun/20260706085451095tsrw.jpg" width="658"></p>
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           <p>AI 광풍이 불고 있다. 많은 경영자가 위기감을 느낀다. “AI를 제대로 활용하지 못하면 큰일 나는 것 아닌가.” 이에 기업은 앞다퉈 AI 교육을 하고, 해커톤을 열고, 우수 사례 발표회를 개최한다. 그런데 이상하다. AI 활용 사례는 계속 늘어나는데, 기업의 성과는 그만큼 달라지지 않는다. 매출이 급격히 증가한 것도 아니고, 비용 구조가 획기적으로 개선된 것도 아니며, 새로운 사업이 만들어진 것도 아니다.<br><br>왜 그럴까. 필자는 전통 회사와 AI 네이티브 회사 모두를 자문하거나, 이들을 대상으로 AI 리더십 강연을 하고 있다. 이들을 관찰하면서 그 차이를 발견했다.<br><br>첫째, AI로 중요하지 않은 문제를 풀고 있기 때문이다. 보고서를 조금 더 빨리, 더 많이 만들고 특정 업무를 자동화한다. 물론 이전보다 편리해지고 생산성도 높아진다. 하지만 이런 활동이 회사의 매출, 이익, 고객 확보, 원가 구조, 경쟁 우위, 신사업 창출과 직접 연결되는 경우는 많지 않다. <br><br></p>
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           <p class="link_figure"><img alt="신수정 - 임팩트리더스 아카데미 대표, 서울대 기계설계학 학·석·박사, 전 SK쉴더스 대표이사, 전 KT 전략 신사업 부문장, '최소한의 경영학' '축적과 발산' 저자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/06/economychosun/20260706085452362ffbd.jpg" data-org-width="300" dmcf-mid="QorJBOUZu2" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/06/economychosun/20260706085452362ffbd.jpg" width="658"></p>
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            신수정 - 임팩트리더스 아카데미 대표, 서울대 기계설계학 학·석·박사, 전 SK쉴더스 대표이사, 전 KT 전략 신사업 부문장, '최소한의 경영학' '축적과 발산' 저자
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          <div contents-hash="dd00e49f9f416c9d6cc1de0367fefb526a60cb9af87e14f7f777de49637a179f" dmcf-pid="G7n2ZgWIzq" dmcf-ptype="general">
           <p>AI 활용에서 가장 먼저 물어야 할 것은 어떤 AI 도구를 도입할 것인가가 아니다. 우리 회사가 반드시 해결해야 할 가장 중요한 문제는 무엇인가. 이 질문이 먼저다.<br><br>얼마 전 리더의 AI 활용을 코칭하는 한 전문가를 만났다. 필자가 물었다. “사람들이 AI를 배우면서 겪는 가장 큰 문제는 무엇인가” 그의 답은 명확했다. “자신이 어떤 문제를 풀고 싶은지 모른다는 것이다.” 그가 사람들을 만나 가장 먼저 묻는 것도 이것이라고 한다. “AI로 어떤 문제를 해결하고 싶은가” 그런데 많은 사람이 이 질문에 제대로 답하지 못한다. “클로드코드를 배우고 싶다.” “바이브코딩을 해보고 싶다.”<br><br>도구를 배우는 것도 필요하다. 그러나 도구를 배우는 것과 문제를 해결하는 것은 다르다. 특히 비개발자에게는 도구의 기능보다 자신이 해결해야 할 문제를 정의하는 능력이 훨씬 중요하다. 중요하지 않은 일을 AI로 효율화한다고 해서 그것이 중요한 일이 되는 것은 아니다.<br><br>둘째, 부분의 최적화가 회사 전체의 최적화로 이어지지 않기 때문이다. 대학 ‘최적화’ 과목을 배울 때 교수가 강조한 말이 있다. “국소 최적화가 전체 최적화를 보장하지 않는다.” 각 부분을 최적화했다고 해서 전체 시스템의 성과가 좋아지지는 않는다는 의미다.<br><br>AI 도입에도 같은 일이 벌어진다. 직원 한 사람의 생산성은 높아졌지만, 회의 방식과 의사 결정 구조, 부서 간 협업, 승인 절차, 업무 프로세스는 과거와 크게 달라지지 않았다. AI를 활용해 하루 걸리던 업무를 네 시간으로 줄였다고 하더라도, 의사 결정에 걸리는 일주일이 그대로라면 전체 업무 기간은 거의 줄어들지 않는다. 직원은 빨라졌지만 조직은 빨라지지 않은 것이다.<br><br>기업의 AI 활용은 대체로 세 단계로 발전한다. 개인이 AI를 활용해 문서를 만들고, 정보를 분석하고, 반복 업무를 줄이는 개인 효율화다. 그다음은 업무 재설계다. 개인의 업무 일부를 자동화하는 것을 넘어, 전체 업무 흐름을 다시 설계한다. 마지막은 사업 재설계다. AI를 활용해 기존 제품과 서비스, 수익모델, 고객 경험, 조직 구조 자체를 바꾼다.<br><br>대부분 기업은 첫 번째 단계에 머물러 있다. 그러나 개인 효율화만으로는 경쟁 우위를 만들기 어렵다. 경쟁사 직원도 곧 같은 도구를 사용하기 때문이다. 큰 성과를 만들려면 업무·사업 재설계로 넘어가야 한다.<br><br>AI 네이티브 기업은 기존 업무를 그대로 둔 채 AI 기능을 덧붙이지 않는다. 처음부터 묻는다. “AI로 이 일과 사업을 어떻게 설계해야 하는가?”<br><br>결국 경영자가 던져야 할 질문은 세 가지다. 우리는 AI로 회사의 어떤 중요한 문제를 풀 것인가. 우리는 기존 업무 흐름을 얼마나 근본적으로 다시 설계할 것인가. 그리고 AI를 활용해 어떤 새로운 고객 가치와 사업을 만들 것인가.<br><br>AI를 사용하는 것만으로는 충분하지 않다. AI를 사용하는 회사와 AI로 다시 설계된 회사의 격차는 앞으로 점점 더 커질 것이다. </p>
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