기업 AI 전략을 위한 티어 리스트

Source: Dev.to

요즘 대화는 거의 AI 주제로 흐르는 경우가 많습니다. AI가 우리 세상을 바꾸고 앞으로도 계속 바꿀 것이라는 점은 당연히 기대할 수 있지만, IT 전문가들 사이에서도 의견, 이해, 담론이 상당히 엇갈리는 것을 눈치챌 수밖에 없습니다. 대부분은 이 분야에 대한 깊은 학문적 훈련을 받지 못했으며, AI가 단순히 호기심거리였던 시절에 대부분의 경력을 쌓아온 취미 활동가들입니다. 그 결과, 논의는 마치 수년간 숙달해야 할 주제에 대해 대중이 갑자기 깊이 있는 대화에 끌려 들어간 듯 유치하게 느껴질 때가 있습니다.

조직이 어느 위치에 있는지 파악하기 위해, 저는 기업 AI 전략에 대한 티어 리스트를 만들었습니다. 이는 AI 도입을 초기 실험 단계부터 완전한 AI‑네이티브 변혁까지 자연스러운 진행 과정으로 바라봅니다. 다섯 단계는 요리의 향신료 비유로 제시됩니다.

I: Sprinkle

AI 솔루션을 가볍게 기회적으로 활용

• AI가 기존 솔루션과 프로세스에 “뿌려지는” 단계.
• 전략가들은 “AI”라는 용어를 막연하게 사용하며, 구체적인 기술, 비용, 가치에 대한 이해가 부족함.
• 많은 이른바 AI 이니셔티브는 실제로는 전통적인 IT 솔루션을 AI라 표기한 것에 불과함.
• 도입은 주로 AI 라벨이 붙은 벤더, 도구, 기본 플러그인 및 통합을 선별하는 형태.
• 노력은 폭넓지만 얕으며, 측정이나 KPI가 없음.
• 공식적인 전략, 교육, 조직 차원의 명령이 없음.
• 리더십은 AI에 대한 이해도가 매우 낮고, AI 가치 제안에 대해 직감에 의존함.

II: Stir

특정 워크플로와 도구에 AI를 의도적으로 통합

• 전략가들은 최소한 AI 분야에 대한 기본적인 이해를 가지고 있음.
• 벤더와 도구는 도입 전에 충분히 분석되며, 통합은 맞춤형 설정을 포함함.
• 조직 차원의 도입에는 기본 가이드라인과 교육이 포함됨.
• 초점은 목표된 효율성 향상에 맞춰짐.
• 변화는 여전히 추가적인 수준에 머물며, 근본적인 변혁은 아님.

III: Simmer

다수 기능에 AI를 깊게 내재화하고, 맞춤형 솔루션과 데이터 피드백 루프를 구축

• 리더들은 AI에 대한 유창성을 갖추었거나, 숙련된 전문가에게 위임함.
• 파인‑튜닝 모델, 내부 AI 플랫폼, 에이전트형 워크플로(다단계 작업을 계획·실행하는 AI 에이전트), Retrieval‑Augmented Generation(RAG) 시스템을 활용함.
• 교차 기능 거버넌스, 데이터 인프라 투자, 측정 가능한 ROI 추적이 정착됨.
• AI가 의사결정에 영향을 미치고, 운영을 최적화하며, 업무 방식의 재구성을 시작함.
• 기존 역할은 AI‑중심 스킬셋으로 보강되거나 대체됨.
• 조직은 “AI를 끓이고 있다”는 비유처럼, 변화가 점진적이지만 전반적으로 퍼져 나감.

IV: Bake

AI가 핵심 비즈니스 프로세스와 제품에 녹아들어, 기업이 AI 역량을 중심으로 운영을 재설계

• 전사적 플랫폼, 자율 에이전트/스웜 시스템, 대규모 예측 분석이 표준이 됨.
• AI‑구동 자동화가 복잡한 워크플로를 처리함.
• 대규모 인재 채용, 윤리 프레임워크 구축, AI 유창성을 향한 문화적 전환이 이루어짐.
• AI‑기반 제품·서비스에서 새로운 수익원이나 비용 구조가 등장함.
• AI는 더 이상 부가적인 층이 아니라, 가치 창출의 근본이 됨.

V: Feast

AI‑네이티브 변혁: 조직 전체가 AI를 주요 동력으로 설계·재구성

• 조직이 업계 리더가 되어 AI를 통한 기하급수적 우위를 실현함.
• 지속적인 AI‑인간 협업이 독자적인 AI 모델의 진화를 이끌음.
• AI가 전략, 운영, 문화가 중심을 이루는 핵심이 됨.