'시스템 통합업체가 AI로 제안서 쓰는 시대···' 조직의 대응법 6가지

3. AI 결과물에 대한 벤더 책임 추적: 리스크를 줄이기 위한 전략적 접근 방식 중 하나는, SI가 생성형 AI를 활용해 작성한 제안서 내용을 MSOW(마스터 작업 명세서) 또는 ISOW(개별 작업 명세서)에 직접 반영하는 것이다. 제안서 내용은 가정 사항으로 명시하거나 RACI 매트릭스에 포함시켜 책임 소재를 분명히 해야 한다. 또한 조직은 벤더의 제안 내용과 실제 프로젝트 수행 결과 간의 차이를 지속적으로 추적해야 한다. 이는 AI에 기반한 제안이 과도한 약속으로 이어지거나, 최종 결과물의 품질이 기대에 미치지 못하는 상황을 방지하기 위한 조치다.

4. AI 포렌식 역량 강화: AI가 비즈니스 프로세스 전반에 확산되면서, 조직도 이에 대응해 AI 분석 역량을 강화해야 할 필요가 있다. 이는 제안서가 AI로 작성되었는지 확인하고 원본성, 일관성, 벤더 전문성을 갖췄는지 평가할 수 있게 한다. AI 탐지 도구나 언어 분석 기술은 응답서의 오류를 식별하는 데 도움을 주며, 체계적인 리뷰 프로세스는 기술적, 전략적 주장의 신뢰성을 검증하는 수단이 될 수 있다.

5. 계약 조건 강화: AI가 벤더 커뮤니케이션에서 중요한 역할을 하게 되면서, 조직은 이에 대응해 AI 관련 조건을 계약 조항에 명확히 반영할 필요가 있다. 예컨대 벤더가 AI 생성 콘텐츠임을 명시적으로 밝히고, 사람의 검토를 거쳤다는 증명서를 제출하도록 하며, 계약 기간 동안 후속 검증 절차를 포함하도록 요구하는 조항을 추가할 수 있다. 이를 통해 AI 기반 인사이트에도 실질적인 책임성을 부여할 수 있다.