인공지능(AI)이 경영의 핵심 화두가 된 지금, 많은 기업이 스스로를 ‘AI-퍼스트(AI-first)’ 기업이라 부르고 있습니다. 그러나 실제로는 AI를 제대로 활용하지 못하거나, 단순히 마케팅 수단으로만 사용하는 경우가 여전히 많습니다. 과거에는 ‘AI 도입’이라는 단어만으로도 혁신 이미지를 얻을 수 있었지만, 이제는 AI를 어떻게 실질적으로 활용하고, 어떤 비즈니스 가치를 창출하느냐가 중요합니다.
진짜 AI 기업이 되기 위해 피해야 할 함정과 실행 가능한 전략에는 어떤 것들이 있을까요?
AI-First 선언의 함정: “우리도 AI 씁니다”의 착각
요즘 기업 홍보 자료에는 ‘AI 기반 서비스’, ‘AI 혁신 추진 중’이라는 문구가 빠지지 않습니다. 그러나 실제로는 핵심 의사결정이나 업무 프로세스에 AI가 거의 개입하지 않는 경우가 많습니다. ‘AI를 활용하는 척’만 하는 명목상 프로젝트가 대부분입니다.
이런 접근은 ‘평판 관리용 AI’에 머무르며, 결과적으로 리소스 낭비와 내부 피로감만 키웁니다. 실제로 한 제조기업은 고객 응대를 위해 AI 챗봇을 도입했지만, 이는 단순한 키워드 검색 수준이었습니다. 머신러닝 기반 학습 기능이나 LLM을 활용한 시나리오는 전혀 없이 고객 만족도 향상도 없었고, 남은 것은 ‘AI를 도입했다’는 보고서 한 장뿐이었습니다.
진짜 AI를 도입하는 첫걸음: 비즈니스 문제 정의부터
많은 기업이 AI를 스스로의 ‘목표’로 착각하고 시작합니다. 하지만 AI는 목적이 아닌 문제 해결의 수단입니다. “AI를 어디에 쓸까?”보다 “AI로 풀고자 하는 문제가 무엇인가?”를 고민하고, “우리의 현안 해결에 어떤 도구가 가장 적합할까?”를 먼저 물어야 합니다.
예를 들어, 유통기업이 매출 하락 문제를 해결하려 한다면, 당장 AI 예측 모델을 만드는 대신 고객 데이터의 수집·정제·분석 체계를 점검하는 것이 우선입니다. 데이터 인프라가 부실한 상태에서는 어떤 AI 모델도 제대로 작동하지 않습니다.
데이터 우선 접근법: AI의 기초 체력을 키우다
AI의 힘은 데이터 품질에서 나옵니다. 그럼에도 많은 기업이 데이터 정합성, 포맷, 업데이트 주기 같은 기본 관리체계를 갖추지 않은 채 모델을 개발합니다. 그 결과 왜곡된 데이터가 학습되어 잘못된 의사결정을 유도합니다.
한 금융기업은 신용평가 모델을 개발하면서 과거 데이터의 편향을 정제하지 않은 채 학습을 진행했습니다. 그 결과 특정 연령층의 점수가 불합리하게 낮게 평가되어 신뢰 문제가 발생했습니다.
이런 실수를 막으려면 다음 질문부터 던지셔야 합니다. 우리의 데이터는 어디서, 어떻게 수집되는가? 얼마나 자주 갱신되는가? 품질을 평가하는 프로세스는 있는가? 이 기본이 없는 AI 프로젝트는 결국 모래 위에 성을 쌓는 일에 불과합니다.
내부 역량 강화: 외부 솔루션만으로는 한계가 있습니다
AI를 단순한 기술 도입으로만 생각하면 지속 가능한 경쟁력을 얻을 수 없습니다. 진정한 AI-퍼스트 조직은 내부 구성원들의 역량에서 출발합니다.
한 의료 스타트업의 사례가 이를 보여줍니다. 외부 솔루션을 활용해 진단보조 시스템을 구축했지만, 정작 내부에 모델을 이해하거나 관리할 인력이 없었습니다. 결국 유지보수조차 어려워졌고 서비스는 중단되었습니다.
AI 기업으로 성장하려면 AI 이해도를 갖춘 기획자, 데이터를 다룰 수 있는 분석가, 그리고 비즈니스와 기술을 연결할 리더가 함께 성장해야 합니다. 단기적으로 아웃소싱을 활용할 수 있지만 중장기적으로는 내부 AI 인력 양성이 장기 경쟁력을 좌우합니다.
AI 도입의 현실: 비용, 리스크, 그리고 ROI
AI 투자의 가장 큰 오해는 ROI(투자 대비 효과)를 과대평가하는 데 있습니다. AI 프로젝트는 인프라, 데이터 관리, 유지보수 등 지속적인 비용이 수반됩니다. 글로벌 리테일 기업 중 30% 이상이 AI 투자 후 2년 내 프로젝트를 중단했습니다. 이는 기대한 ROI를 달성하지 못했기 때문입니다.
따라서 처음부터 거창하게 시작하기보다 소규모 파일럿 프로젝트로 효과를 검증하고, 측정 가능한 지표(매출, 비용 절감, 고객 만족도 등)를 통해 확장해 나가는 것이 바람직합니다. 이런 방식은 실패 리스크를 줄이고, 구성원에게 데이터 기반 의사결정의 가치를 체감하게 합니다.
조직 문화 변화: 데이터 중심으로 의사결정하라
AI는 기술 도입이 아니라 조직의 사고방식과 문화를 바꾸는 도구입니다. 그러나 많은 기업이 이를 기술부서의 업무로 한정하기 때문에 AI가 전사적 변화를 이끌지 못합니다. AI-퍼스트 조직은 데이터를 기반으로 문제를 정의하고, 실패한 실험을 학습의 일부로 받아들이며, 기술의 한계와 가능성을 객관적으로 이해합니다.
한 글로벌 e커머스 기업은 물류 최적화 모델을 도입하기 전 모든 직원에게 데이터 해석 교육을 진행했습니다. 그 결과 AI가 제시한 분석을 각 부서가 협력해 실행으로 옮길 수 있었고, 데이터 중심의 의사결정 문화가 자연스레 자리 잡았습니다.
진짜 AI 기업의 사례: 기술보다 ‘활용의 깊이’
진정한 AI 기업은 기술을 얼마나 많이 쓰느냐보다, AI가 얼마나 깊이 비즈니스에 녹아 있는가로 정의됩니다.
한 글로벌 물류기업은 배송 경로를 AI가 자동 산출하도록 했지만, 여기에 그치지 않고 직원 피드백을 통한 모델 개선 루프를 설계했습니다. AI가 제안하고, 직원이 검증 및 보완하며, 이를 다시 모델에 반영하는 순환 구조입니다.
이처럼 AI는 사람을 대체하는 기술이 아니라 사람과 함께 성숙하는 도구로 접근할 때 비로소 가치가 극대화됩니다.
AI 윤리와 투명성: 신뢰를 위한 마지막 퍼즐
AI가 사회 전반으로 확산될수록 윤리와 투명성은 필수 요소가 됩니다. AI가 잘못된 결정을 내렸을 때 책임 소재를 명확히 하는 일은 이제 기업의 신뢰 문제로 직결됩니다.
AI-퍼스트 기업이라면 단순히 기술 성능뿐 아니라 결정의 근거(Explainability)를 투명하게 공개해야 합니다. 고객에게 추천 알고리즘이 작동하는 방식을 설명하거나, 데이터 편향을 줄이기 위한 내부 프로세스를 명시하는 것이 대표적인 예입니다.
윤리와 보안을 등한시한 AI 도입은 결국 법적 리스크와 평판 악화로 이어집니다. “AI는 윤리 위에서만 지속 가능하다”는 사실을 잊지 말아야 합니다.
AI-First 기업으로 나아가는 단계별 로드맵
진짜 AI 기업이 되는 길은 단번에 혁신을 이루는 것이 아니라 단계적 진화의 여정입니다.
먼저 데이터 자산을 명확히 파악하고, AI가 해결할 실질적인 비즈니스 목표를 정의합니다. 다음으로 파일럿 프로젝트를 통해 가설을 검증하고, 내부 인력을 육성하면서 데이터 기반 사고를 문화로 정착시켜야 합니다. 마지막으로 윤리와 투명성의 원칙을 강화해 신뢰를 구축해야 합니다.
AI가 조직의 자연스러운 업무 도구로 자리 잡는 순간, 그 기업은 진정한 의미의 AI-퍼스트 조직으로 거듭나게 됩니다.
결론: “AI를 쓴다”보다 “AI로 변화한다”
AI 시대의 경쟁력은 기술 보유 여부가 아니라 얼마나 깊이 활용하느냐에 있습니다. 겉으로만 AI를 내세우는 기업은 오래가지 못하지만, 데이터 개선부터 꾸준히 실천하는 기업은 결국 AI를 문화로 내재화한 ‘진짜 혁신 기업’으로 성장합니다.
따라서 지금 AI를 도입하시려 한다면 스스로에게 이렇게 물어보셔야 합니다. 우리는 AI를 ‘도입’하려 하는가, 아니면 ‘활용’하려 하는가? 그리고 AI로 비즈니스의 본질을 얼마나 바꾸고자 하는가? 이 질문에 대한 답이 앞으로 10년, 기업의 디지털 경쟁력을 결정하게 될 것입니다.
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