‘배우면서 이끌어야…’ IT 리더의 AI 전략 추진이 더딘 이유

조직에서 AI 도입 압박을 받는 많은 CIO가 빠르게 변화하는 이 기술에 대해 충분한 지식을 갖추지 못했다는 불안감을 느끼고 있다.

세일즈포스(Salesforce) 설문조사에 따르면, CIO의 60% 이상이 조직에서 기대하는 수준보다 AI에 대해 덜 알고 있다고 응답했다. 이런 문제는 잠재적으로 대규모 비용 손실을 초래하는 도입 실수로 이어질 수 있다.

IT 리더의 75%는 AI 전문 지식을 찾기 위해 동료에게 조언을 구한다고 언급했다. 하지만 다른 CIO가 자신보다 AI를 더 잘 안다고 인정하는 이들은 9%에 불과했다. 그럼에도 불구하고 동료의 조언은 AI 정보를 얻는 출처로 가장 선호되고 있다. 그 뒤를 이어 애널리스트 보고서, IT 벤더, 컨퍼런스, IT 미디어가 꼽혔다.

세일즈포스 CIO 후안 페레즈는 CIO가 동료로부터 배울 것을 권장했다.

그는 “AI로 인해 CIO는 어느 때보다 큰 압박을 받는다. 대부분 AI의 중요성을 알고 있지만, AI 솔루션을 빠르게 제공해야 한다는 압박은 그 이상이다. 압박과 AI의 빠른 발전 속에서 많은 IT 리더는 이를 따라잡기 위해 경쟁하고 있다”라고 언급했다.

페레즈는 지식 공유도 중요하지만 CIO들이 신뢰할 수 있는 AI 파트너를 찾아야 한다고 조언했다. 그는 “적절한 AI 파트너를 찾으면 CIO가 사내에서 전문 지식을 갖추거나 직접 AI를 구축하는 데 시간과 자원을 낭비할 필요가 없다”라고 설명했다.

디지털 혁신 기업 유리스틱(Euristiq)의 CTO 파블로 트키르는 다른 기업 리더들이 종종 CIO와 IT 리더를 AI 문제 ‘해결사’로 여기는 상황에서 AI 전문성 부족은 문제가 된다고 지적했다.

트키르는 “경영진에게는 AI에 대한 어느 정도의 이해가 필요하다”면서도, “AI는 매우 광범위한 분야이며, 비전문가가 머신러닝, 컴퓨터 비전, 윤리적 고려사항을 동시에 다룰 수 있을 것이라 기대하는 것은 터무니없는 일”이라고 진단했다.

그는 조직에 필요한 수준의 AI 전문성 없이 프로젝트를 진행하면 비용이 많이 드는 실수와 평판 손상 등 다양한 문제에 직면할 수 있다면서, “직원들이 상사를 의심하기 시작하고 자신의 역할과 권한에 대해 혼란스러워하면서 팀 내 신뢰 문제가 불거질 수 있다”라고 말했다.

트키르는 조직이 AI 교육에 더 투자해야 한다고 언급했다. 그는 CIO가 자신과 직원에게 필요한 교육을 파악하는 데 도움을 줄 수 있지만 교육 비용은 조직이 책임져야 한다면서, 직원들이 교육을 받을 때까지는 기업이 프로젝트를 시작할 때 외부 AI 전문가와 상담해야 한다고 조언했다.

가파른 학습 곡선

AI 및 클라우드 컴퓨팅 벤더인 인플럭스 테크놀로지스(InFlux Technologies)의 CIO 발터 실바는 AI가 빠르게 진화하고 있어 “항상 학습 곡선이 있기 때문에” 많은 IT 리더가 스스로 교육 기회를 찾아야 하는 상황이라고 말했다.

실바는 AI 프로젝트에서 결과를 내야 한다는 압박에 직면한 IT 리더들에게 마이크로 코스와 다른 교육 기회를 찾아볼 것을 권장했다. 그는 “비즈니스와 효율성을 향상시킬 수 있는 영역에 집중하라. 그다음 다른 프로젝트와 마찬가지로 개인 계획을 수립하라”라고 조언했다.

하지만 실바는 AI가 IT 시스템에 더 자주 통합되고 있기 때문에 CIO를 위한 교육이 특히 중요하다고 말했다. 그는 “통합 및 숙련도 향상에 대한 요구 사항을 해결하려면 계획이 필요하다. 모든 비즈니스 프로세스를 개선하지 않으면 뒤처질 수밖에 없다”라고 설명했다.

이메일 인증 제공업체인 베일메일(Valimail)의 CTO 세스 블랭크는 생성형 AI가 너무 새로워서 전문 지식이 부족하다는 점이 핵심 문제라고 지적했다.

블랭크는 “AI 기술은 새롭고 계속 진화하고 있다. 기술 리더이자 비즈니스 커뮤니티로서 우리는 여전히 AI의 최적 효과를 발견하고, AI가 영향을 미칠 수 있는 곳과 그렇지 않은 곳을 이해하며, 자율 운영이 적합한 영역과 적절한 거버넌스 모델을 결정하고 있다”라고 진단했다.

또한 그는 기술이 빠르게 발전하고 있기 때문에 오늘의 전문 지식이 내일엔 통하지 않을 수 있다고 말했다. 그는 “동료 및 다른 조직과 이야기를 나눠보면 AI를 활용하는 경우는 더러 있지만 1~2년 이상 경험을 가진 사람은 없다”라고 언급했다.

새로운 시도

하지만 블랭크는 전문 지식이 부족하다고 해서 조직이 AI 실험을 멈춰서는 안 된다면서, CIO가 조직에 주요 영향을 미칠 AI 프로젝트에 집중하는 전략적 접근 방식을 취하라고 제안했다. 그에 따르면 베일메일도 점진적이지만 발전 가능성이 유망한 여러 AI 프로젝트를 시작했다.

그는 “오늘날 AI 구현 전략에 대한 합의를 찾는 데 집중하기보다는 보안과 적절한 가드레일을 유지하면서 혁신을 거듭해야 한다. AI가 비즈니스에 최대 가치를 제공하는 영역을 이해하고 전략적으로 투자할 수 있도록 집중해야 한다”라고 조언했다.

그는 또한 IT 리더가 몇몇 개념 증명(PoC) 프로젝트를 통해 전문성을 개발할 수 있기 때문에 AI 실험에 가치가 있다고 언급했다.

블랭크는 “예산의 5%를 다른 팀의 서로 다른 프로젝트 5~10개에 배치한다면, 전문 지식을 쌓고 작동 범위를 이해하며 직관력을 키울 수 있을까? 혁신은 중요하지만, 혁신의 방식은 처음부터 바로 실행하는 것이 아니다. 계산된 투자를 하고 몇몇은 실패하게 해 다른 영역에서 성공을 거두도록 하는 것이다”라고 덧붙였다.
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