위의 글 제목은 제가 2025년 6월 말에 출간한 책의 제목이면서, 지난 4개월 동안 만든 디지털 혁신 시리즈 강의(제목: '디지털 혁신, ..', Udemy에 개설-운영 중)에 담은 핵심 주제입니다.

12. 23일자 CIO에 게재된 아래 제목의 글에 공감하는 부분이 많아서 공유하면서, 제 소견을 덧붙입니다. 디지털 전환(DX), AI 전환(AX) 등에 관심을 갖고 계신 분이라면, 찬찬히 살펴보고 의견도 주시면 좋겠습니다.

-- Mary K. Pratt, “AI가 실용 단계에 접어든 해” 2025년 IT 리더가 꼽은 핵심 교훈 10가지, CIO, 251223

글 자체는 링크를 통해서 읽으실 수 있기에 글쓴이가 제시한 10가지 교훈의 제목만 인용하고 각각에 대한 저의 소견을 덧붙입니다.

1. “2025년은 AI가 실용성을 갖춘 해”

[동의, 그러나] 다양한 AI 모델과 그것을 구현한 제품/서비스들이 등장했기에 개인생활의 생산성이나 편리함이든, 기업활동의 성과 향상을 위해서든 (잘 쓰면) 분명 약이 됩니다. 그러나, '실용성'은 전력, 컴퓨팅 인프라 도입 또는 구독료, API 사용료 등 비용 대 효과가 확보될 때 할 수 있는 얘기입니다.

2. “속도감과 실험 정신을 유지하는 것이 중요”

[동의, 그러나] 올바른 도구를 적시에(right time)에 골라서 성과를 거두는 것이 중요합니다. 다만, '속도'는 '올바른 방향 설정'이 전제되어야 합니다. 영어의 agility(기민성)는 속력(: scalar 값)이 아니라 속도(: vector 값)를 가리킵니다. 잘못된 방향으로 빨리 가는 것은 돌이킬 수 없는 결과가 됩니다. '실험정신'이 필요하지만, 마냥 실험만 하고 있는 건 뭔가 문제가 있는 거겠죠? 결단력, 실행력이 부족하다든지..

3. “조직도가 아니라 업무 흐름을 기준으로 사고해야 한다”

[동의] 대부분 조직의 조직도는 '기능(function)' 중심인데 SW든 AI든 '(업무)흐름(flow, process)'을 뒷받침하는 도구인 점을 감안하면, 기능 조직의 벽을 깨야 됩니다. CIO나 경영진이 공급자/기술 관점에서 문제에 접근하는 것은 한계가 있고, 전사 차원의 Cross-functional Team을 만들고 수요자/고객 관점에서 문제에 접근하면 자연스럽게 기능간의 벽을 넘어설 수 있습니다.

4. “문제 있는 데이터가 낡은 시스템만큼 큰 장애 요인이 됐다”

[동의] SW든 AI든 '데이터' 기반의 의사결정을 지원하는 도구입니다. 비싼 도구에 쓰레기(garbage)를 줘봤자 결과물은 더 해로운 쓰레기가 됩니다.

5. “진행 중인 프로젝트를 보기 위해 ‘선행 지표’를 활용해야 한다”

[동의, 그러나] 선행 지표 즉, 해결해야 할 문제의 원인이 되는 지표(예: 공정 불량률)를 살펴보는 것이 중요합니다. 그러나, 후행 지표(예: 완제품 품질, 매출)도 당연히 측정, 관리해야 합니다.

6. “완벽한 시점을 기다릴 수 없다”

[동의, 그러나] 어떤 기술이든, 어떤 도구든 '완벽한 시기'라는 건 존재할 수 없습니다. 따라서, 미완성 상태, 뭔가 부족한 점이 있는 기술/도구라는 것을 인정/인지하고 사전/사후에 알맞은 수준의 위험관리를 병행해야 합니다. 개발자/기술자가 ‘완벽하다’고 주장할지라도 관리자라면 그걸 의심해야 하는데 그들이 ‘결함이 있다, 부족하다’고 하는 (생성형) AI이기에 더더욱 위험 요인을 짚어봐야 한다는 겁니다.

7. “AI는 기술인 동시에 사회·문화적 현상”

[동의] SW는 전문가/기술자의 도구였지만, AI는 머리를 갖고 있는 모든 인간의 도구이고 그렇게 진화하고 있습니다. AI는 당연히, 기술을 넘어선 현상 내지 패러다임(: 사고 및 행동방식)이라고 봐야 합니다.

8. “AI 프로젝트를 정식 프로그램처럼 다뤄야 한다”

[동의] 'AI 프로젝트'는 통상 개념증명(POC: Proof of Concept)에서 시작합니다. POC는 작은 문제를 대상으로 적은 자원을 투입해서 진행하기에 성공/실패에 덜 민감한 건 사실이지만, 그렇다고 대충(?) 해 보는 건 독약입니다. 누군가 첫 발자국을 잘 못 떼면 그 다음 가는 이에게 큰 부담을 주는 결과가 되기 때문입니다. '정식 프로그램처럼' 즉, 시스템 개발과 더불어 프로젝트 관리 방법론에서 요구하는 여러 가지 관리 요소(예: 비용, 일정, 품질, 위험 등)를 계속 점검해야 합니다.

9. “변화의 성패는 기술보다 사람에 달려 있다”'

[동의] 기술은 빠르게 바꿀 수도 있지만, 사람은 매우 더디게 바뀌고, 새로운 SW와 AI로 바꿔야 하는 기존 제도/프로세스도 결국 그걸 만들고 운영하는 사람의 마인드와 행태가 바뀌어야 달라질 수 있습니다.

10. “오늘날의 환경이 요구하는 민첩성과 회복탄력성은 멀티 에이전트 아키텍처로만 구현할 수 있다”

[반쯤 동의] AI 패러다임이 생성형 AI에서 에이전틱 AI, 피지컬 AI로 옮겨가고 있지만, 그건 기술의 변화일 뿐이고.. 사람, 조직구조, 조직문화, 조직운영 방식 등은 쉽게, 빠르게 바뀔 수 없습니다. 사일로(silo)인 기능 조직, 곳곳이 막혀 있는 제도/프로세스를 가진 조직은 절대 에이전틱 AI로 전환할 수 없을 겁니다. 무리해서 전환할 경우, 엄청난 구멍(예: 보안 취약, 권한의 오/남용)이 생길 겁니다. 모든 조직이 똑같은 디지털 리터러시(문해력, 역량)를 가진 게 아니라고 보면, 자신의 수준에 맞는 도구를 선택해야 합니다.

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디지털 전환에서 AI전환으로, 올바른 접근

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