지난 19일 서울 강남구 코엑스에서 열린 ‘아마존 뷰티 인 서울’ 행사. 아마존은 생성형 AI를 활용한 스킨케어 제품 카탈로그를 만들어 고객들의 구매 전환율을 크게 키웠다. [연합뉴스]
# 최근 국내의 한 기업은 생성형 인공지능(genAI)을 사내 업무에 본격적으로 도입했다. 사용중이신 보고서 초안 작성, 해외 문서 번역, 아이디어 발굴까지 직원들은 AI를 일상적인 도구처럼 활용하고 있다. 그러나 기업 내부 데이터를 AI와 연계하는 과정에서는 여전히 큰 고민이 따른다. 기밀 자료가 외부로 유출될 위험과 데이터 보안 규제 준수 여부 등 현실적인 문제가 존재하기 때문이다. 실제로 이 기업은 검색증강생성(RAG·Retrieval-Augment 드라마 내생에 봄날 ed Generation) 방식을 통해 내부 문서를 AI와 연결하려 했지만, 보안 리스크로 인해 전사적 적용은 주저하는 상황이다. 무엇보다 이 기업은 이러한 AI 활용이 기업 경쟁력 강화와 어떻게 연결될 수 있는지에 대해 고민하고 있다.
# 다른 국내 기업의 사례를 보자. 이 기업은 단순히 개인 차원의 AI 사용을 넘 전문대 등록금 어 조직 차원의 AI 프로세스를 구현하고자 했다. AI 전담팀이 구성되고 전사적으로 AI 프로젝트가 실행되며 AI 에이전트를 통한 프로세스 자동화가 시도되고 있다. 하지만, 초기 의도와 달리 AI 팀은 점차 조직에서 고립되어 간다. 실무팀과의 협업이 필수적이지만, 실무팀은 현업에 쫓겨 필요한 자원을 충분히 제공하지 못했다. 조직원 모두가 AI의 향후 중요성 신용정보조회서 은 인식하고 있었으나, 당장은 실험적 성격 이상의 성과를 기대하지 못한다. AI 프로젝트는 점차 동력을 잃어 갔다. 아직은 AI 초기 단계라 엔비디아, 오픈AI 등 인프라와 파운데이션 모델을 제공하는 기업들의 가치가 부각되고 있다. 그러나 기업 입장에서는 인공지능 활용 자체가 가장 큰 화두다. 그렇다면 기업은 어떻게 AI를 통해 경쟁력을 신용불량자 급여압류 확보할 수 있을까? 현재 기업에서 생성형 AI를 활용하는 가장 보편적인 시도는 AI를 통한 개인 생산성 향상 노력이다. AI 사용 환경을 제공해 직원들이 회의록을 정리하거나 시장 조사 자료를 요약하도록 하고 있다. 더 나아가 일부 기업은 RAG 방식을 활용해 내부 문서를 AI와 결합하려는 시도를 하고 있다. 그러나 사례에서 본 것처럼 보안 문제로 인해 적극적으로 추진하지 못하는 경우가 많다. 이러한 활용은 조직 내 AI 문화 확산 차원에서 주로 시도되는 단계다. 최고경영진 강력한 지원과 의지 중요 최근 연구에 따르면, 기업이 기대했던 것처럼 AI를 통해 확보한 개인의 잉여 시간이 반드시 더 가치 있는 업무로 이어지지는 않는다는 결과도 나오고 있다. 따라서 AI를 통한 경쟁력 확보라는 측면에서는 아직 많이 부족하다. 사실 생성형 AI를 좀 더 적극적으로 활용하는 방식은 업무 프로세스 전반에 AI를 적용하여 프로세스를 자동화하고 AI를 통하여 기업 의사결정의 품질을 높이는 방식이다. 이 방식은 현재 해외 선진 기업에서 성공적으로 적용되고 있으며, 향후 1~2년 내 기업의 핵심 어젠다가 될 것으로 예상된다. 이를 위해서는 AI 에이전트 모델을 활용해 기업 프로세스 핵심에 적용해야 하며, 개인 차원의 노력이 아니라 기업 차원의 전략적 접근이 필요하다. 특히 사실이 아닌 내용을 생성하는 ‘환각(hallucination)’과 같은 문제를 해결하는 체계가 필수적이다. 하지만, 전략적 운영 측면에서 보자면, 최고경영진의 AI 이해 부족으로 인해 대부분의 기업에서는 AI 팀이 일부 상향식(Bottom-up)으로 프로젝트를 수행하는 수준에 머물고 있다. 그러나 이러한 접근 방식은 성공 가능성이 작다. 이는 AI 에이전트 모델 구현의 기술적 문제나 AI 품질 문제 때문일 수도 있지만, 더 근본적으로는 조직의 문제를 외면한 결과이기도 하다. 기존 프로세스와 의사결정체계를 대체하는 새로운 프로세스를 만들기 위해서는 현업 부서와의 협업, 프로세스 전환, 그리고 이에 따른 조직 구성원의 역할(R&R) 변화가 필수적이기 때문이다. 이는 강력한 최고경영진의 지원과 의지, 그리고 결과에 대한 확실한 보장 없이는 달성하기 어렵다. 따라서 처음부터 성과를 낼 수 있는 프로세스를 경영진에서 선정해 전사적으로 접근해야 한다. 사례처럼 전략적 접근 없이 AI 추진 조직만 구성해, 상향식 위주의 프로젝트를 수행하는 방식으로는 성공 가능성이 작다. 아마존의 사례를 보자. 아마존은 AI를 프로세스에 적용하기 위해 가장 핵심 영역인 상품 카탈로그 작성과 앱 내 상품 정보 구성에 우선 활용하기로 전략적 결정을 내린다. 이는 온라인으로 상품을 판매하는 아마존에서 가장 중요한 프로세스이자 가장 많은 자원이 투입되는 영역이다. 아마존은 생성형 AI를 통해 상품 정보의 오류를 찾아내고, 신제품에 대한 상품 웹페이지를 자동으로 생성하며, 그 페이지의 효용을 실험·검증한 뒤 피드백을 반영해 수정하는 과정을 자동화된 프로세스로 구현했다. 이 시스템은 스스로 가설을 세우고, 어떤 상품 페이지 디자인이 가장 효과적인지를 직접 실험할 수도 있다.
메타는 광고 추천 시스템에 AI 도입
아마존 고성장의 배경에는 ‘오픈AI’ 등 AI를 이용한 혁신이 뒷받침했다. [로이터=연합뉴스]
그렇다면 아마존은 조직 문제와 품질 문제를 어떻게 해결했을까? 아마존은 전략적으로 기업의 핵심 프로세스를 AI 적용 후보로 선정하고 빠른 성과를 창출함으로써 최고경영층의 지원과 조직 구성원의 관심을 확보할 수 있었다. 예를 들어, 스킨케어 제품 설명을 둘러싼 실험에서 기존 설명은 기능과 이점을 장황하게 나열했지만, Catalog AI는 “피부결 개선, 수분 보충, 주름 완화”라는 짧고 간결한 효능 중심 문구를 제시했다. 사용자 집단을 나눠 효과를 검증하는 A/B 테스트를 통해 고객 반응을 과학적으로 검증할 수 있는 구조를 갖추고 있었던 이 시스템은 실험 계획, 테스트, 결과 도출을 행하였다. 결과는 놀랍게도 이 간단한 문구가 오히려 고객의 구매 전환율을 키웠다. 이 시스템은 이런 식으로 가장 중요한 분야에서 성과를 보여 줌으로써 조직의 지속적 자원 확보와 AI 프로젝트의 동력을 담보할 수 있었다.
아마존은 또한 품질 관리를 위해 체계적인 원칙을 세웠다. AI 출력의 신뢰도를 감사(Audit)를 통해 객관적으로 평가하고, 가드레일(Guardrails)을 설치해 잘못된 수치를 걸러내거나 AI 간 상호 검증을 수행하였으며, 효과성 테스트를 모든 출력물에 적용해 실제 고객 행동을 기준으로 결과를 평가하였다. 또한, 축적된 데이터를 바탕으로 시스템이 스스로 학습하고 개선하는 구조를 마련했다. 이러한 체계 덕분에 아마존은 과거 연간 수천 건에 불과하던 실험을 매년 수천만 건 규모로 확장할 수 있었고, 일부 제안은 이미 매출에 직접 기여하고 있다고 보고되고 있다 MS와 메타 역시 핵심 프로세스에 AI를 적용해 성과를 내고 있다. MS는 가장 큰 수익원인 MS Office에 코파일럿(Copilot)을 적용해 단기간에 월간 활성 사용자(MAU)를 1억 명 이상으로 끌어올렸다. 메타는 핵심 프로세스인 광고 추천 시스템에 AI를 도입해 광고 단가와 클릭률을 모두 높였다. 더 나아가 광고 제작과 타깃팅(Targeting) 등 광고 전 과정을 AI 에이전트 기반으로 전환하겠다는 계획을 발표했다. 이 사례들은 우리 기업에 매우 중요한 메시지를 던진다. 단순히 생성형 AI를 도입했다고 해서 경쟁 우위가 확보되는 것은 아니다. AI를 전사적 프로세스에 정착시키려면 반드시 성과를 낼 수 있는 핵심 프로세스에 우선 적용해야 하고, 동시에 체계적인 품질 관리 시스템이 함께 구축되어야 한다. 특히 최고경영진이 ‘어떤 프로세스에 적용할 것인가’ ‘성과를 어떻게 검증할 것인가’를 명확히 하지 않으면 AI는 단편적이고 실험적인 수준에 머물 수밖에 없다. 즉, 기술적 가능성보다 더 중요한 것은 조직 차원의 의지와 품질 관리의 철학이다. AI가 스스로 가설을 세우고 의사결정을 할 수 있는 능력을 보여주고 있지만, 그 방향을 설정하고 성과를 조직 전체로 확산시키는 일은 여전히 사람의 몫이다. 아마존, MS, 메타가 보여 준 실질적 성과는 이를 단적으로 보여 주는 좋은 교훈이다.
이준기 연세대 정보대학원 교수. 서울대 계산통계학과 졸업 후, 카네기멜론대 사회심리학 석사, 남가주대 경영학 박사를 받았다. 인공지능의 기업 활용에 대해 여러 회사에 자문을 하고 있다. 저서로는 『AI로 경영하라』 『오픈 콜라보레이션』 『웹 2.0과 비즈니스 전략』 등이 있다.
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