지난해 발표된 연구에 따르면 실제로 인공지능AI 제품을 개발한 기업은 전체의 26%였고, 투자 대비 실질적인 수익을 거둔 기업은 단 4%에 불과했다. 이런 격차를 해소하려면 AI 전환을 위한 체계적인 접근이 필요하다. 기술이 제기하는 근본적인 질문에 깊이 있는 고민을 하되 현장에서 실질적 영향도 놓치지 않아야 한다.
그만큼 위험과 기회가 공존하는 시점이다. 변화에 적응하지 못하는 조직은 AI 시대의 폴라로이드나 비디오 대여 체인 기업인 블록버스터처럼 될 수 있다. 하지만 성급한 도입 역시 치명적인 결과를 낳을 수 있다. 예를 들어 질로Zillow는 2021년 2월 머신러닝 알고리즘으로 평가한 부동산을 직접 매입하겠다고 발표하며 AI 기반 비즈니스로 전환하겠다고 선언했다. 하지만 8개월만에 해당 사업부는 약 3억 달러의 손실을 내며 사라졌다.
AI의 기회와 리스크는 신중한 전략적 사고와 전사적 대응 체계를 요구한다. 조각난 해법이나 단기적 시도로는 부족하다. AI는 인간의 관계, 조직문화까지 변화시킬 수 있는 기술인 만큼 즉각적인 실행력과 장기적 불확실성을 동시에 관리할 수 있는 프레임워크가 필수적이다. 조직은 지속적으로 변화하면서도 핵심 목적과 사람 중심의 가치를 유지할 수 있는 사고 체계를 갖춰야 한다.
필자는 지난 30년간 포천 2000대 기업부터 대형 정부 기관까지 다양한 조직의 디지털 전환을 지원했다. 그 과정에서 두 가지 상반된 실패 패턴을 반복적으로 목격했다. 하나는 조직 내부의 변화 저항이고, 다른 하나는 전략 없는 충동적인 기술 도입이다. 현재 많은 조직이 AI 도입 과정에서 같은 실수를 되풀이한다.
이 복합적인 문제에 대한 해법은 상호 보완적인 프레임워크를 도입해 균형 잡힌 접근법을 구축하는 것이다. 먼저 개요Outline, 파트너십Partner, 실험Experiment, 탐색Navigate으로 구성된 OPEN 프레임워크는 AI의 가능성을 조직 내에서 실현하기 위한 4단계 실행 로드맵이다. 초기 진단부터 지속적 적용에 이르기까지 전 과정을 구조화한다.
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