대부분의 기술 리더들이 AI 전략에 대해 잘못 이해하는 점

Source: Dev.to

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소개

AI 전략은 이제 이사회 회의의 주제가 되었습니다.

로드맵이 다시 그려지고 있습니다.
예산이 재배정되고 있습니다.
팀에게는 “AI를 모든 곳에 활용하라”는 지시가 내려지고 있습니다.

그럼에도 불구하고, 많은 AI 이니셔티브가 정체되거나 조용히 실패합니다.

기술이 준비되지 않아서가 아니라, 그 뒤에 있는 전략이 근본적으로 맞지 않기 때문입니다.

일반적인 실수: AI를 기술 업그레이드로 간주하기

대부분의 기술 리더들은 AI에 대해 다음과 같이 접근합니다:

• 클라우드 마이그레이션
• 모바일 도입
• DevOps 툴링

그들은 묻습니다:

• 어떤 도구를 구매해야 할까요?
• 어떤 모델을 사용해야 할까요?
• 얼마나 빨리 배포할 수 있을까요?
• 어떻게 빠른 성과를 보여줄 수 있을까요?

그러한 프레이밍은 편리하지만 근본적으로 잘못되었습니다. AI는 기능 업그레이드가 아니라 운영 모델의 전환입니다. 리더들이 이를 놓치면 하위 모든 것이 영향을 받습니다.

AI Changes How Decisions Are Made, Not Just How Tasks Are Done

전통적인 기술 투자는 실행을 개선합니다. AI는 다음을 변화시킵니다:

• 누가 결정을 내리는가
• 언제 결정을 내리는가
• 시스템에 얼마나 많은 판단이 인코딩되는가

이는 양적 변화가 아니라 질적 변화입니다. AI 전략이 생산성 향상에만 초점을 맞춘다면, 실제 영향인 의사결정 레버리지를 간과하게 됩니다. 의사결정 레버리지는 조직을 재구성하는 요소입니다.

“AI Everywhere”가 경고 신호인 이유

제가 자주 듣는 말이 있습니다: “우리는 AI를 어디에든 원한다.”
이는 보통 명확성이 부족함을 나타냅니다. AI는 어디에든 있어서는 안 되고, 가치를 높일 수 있는 정확한 위치에만 있어야 합니다.

명확한 의도가 없으면 AI 프로젝트는 다음과 같이 전락합니다:

• 흩어진 파일럿
• 겹치는 도구들
• 일관성 없는 행동
• 위험 증가
• 신뢰 감소

전략은 포괄성이 아니라 집중에 관한 것입니다.

리더들이 거의 묻지 않는 놓친 질문

대부분의 리더는 묻는다: “AI가 우리 팀이 더 빨리 일하도록 어떻게 도울 수 있을까?”
더 나은 질문은: “이 조직이 수동으로 내리던 결정 중 어떤 것을 중단해야 할까?”

그 질문은 다음에 대한 명확성을 요구한다:

• 책임
• 위험 허용도
• 책임성
• 신뢰

이것들이 해결되지 않으면 AI는 피상적인 수준에 머문다.

왜 AI 전략은 실제로 조직 설계 문제인가

AI 시스템은 고립되어 작동하지 않습니다. 이들은 다음을 반영합니다:

• 인센티브
• 프로세스
• 가정
• 문화
• 거버넌스

이러한 요소들이 명확하지 않을 때, AI는 혼란을 증폭시킵니다. 따라서 강력한 AI 전략은 다음으로 시작합니다:

• 의사결정 매핑
• 워크플로우 재설계
• 역할 명확성
• 에스컬레이션 규칙

도구 선택이 아닙니다.

Source:

속도에 대한 착각

많은 AI 이니셔티브는 속도를 우선시한다:

• 빠른 개념 증명
• 신속한 데모
• 눈에 띄는 실험

속도는 발표에서 보기 좋지만, 구조가 없으면 취약성을 만든다. AI를 빠르게 진행하는 팀은 종종:

• 행동 제어를 잃는다
• 숨겨진 위험을 도입한다
• 신뢰가 약화된다
• 나중에 채택이 지연된다

AI에서는 명확함이 속도보다 더 잘 확장된다.

왜 거버넌스가 혁신의 적이 아닌가

거버넌스는 종종 다음과 같이 표현됩니다:

• 속도를 늦추는 것
• 관료주의를 추가하는 것
• 실험을 차단하는 것

AI에서는 그 반대가 사실입니다. 명확한 거버넌스는:

• 안전한 실험을 가능하게 함
• 경계를 정의함
• 신뢰를 유지함
• 비용이 많이 드는 되돌림을 방지함

팀은 경계가 어디인지 알 때 더 빠르게 움직입니다. 거버넌스가 없다고 자유가 생기는 것이 아니라, 주저함이 생깁니다.

효과적인 AI 전략이 실제로 어떻게 보이는가

조직이 이를 제대로 구현할 때, AI 전략은:

• 의사결정 설계에서 시작한다
• AI가 담당하는 영역과 인간이 담당하는 영역을 정의한다
• 신뢰를 점진적으로 구축한다
• 새로움보다 신뢰성을 우선시한다
• 장기 목표와 일치한다

AI는 쇼케이스가 아니라 구조적 역량으로 다루어진다. 그 차이가 결과에 나타난다.

이가 요구하는 리더십 전환

효과적인 AI 전략은 리더들의 사고방식 전환을 요구합니다.

• “이 도구가 무엇을 할 수 있나요?”에서 “우리가 설계하고 있는 행동은 무엇인가요?” 로
• “얼마나 빨리 배포할 수 있나요?”에서 “규모에 따라 무엇을 신뢰할 수 있나요?” 로
• “누가 도구를 소유하나요?”에서 “누가 결과를 소유하나요?” 로

이것은 기술적인 질문이 아니라 리더십 질문입니다.

실제 요점

대부분의 AI 전략은 야망이 부족해서가 아니라 활동을 정렬이라고 착각하기 때문에 실패합니다. AI는 긴박함을 보상하지 않으며, 명확성을 보상합니다.

AI로 성공하는 리더는 먼저 도입한 사람들이 아닙니다. 그들은 AI를 현명하게 활용하도록 조직을 설계한 사람들입니다. 그 전략적 이점은 과대광고가 사라진 뒤에도 조용히 복합적으로 작용합니다.