하버드비즈니스리뷰

생성형 인공지능(AI)의 파일럿 단계에서 측정 가능한 성과를 내는 확장 단계로 나아가면서 여러 기업이 야심을 성과로 전환하는 데 어려움을 겪고 있다. 도입은 늘고 있지만 대부분의 생성형 AI 이니셔티브는 투자수익률(ROI)에서 기대에 미치지 못한다. 이는 생성형 AI 전략이 복잡하고 위험 부담이 크다는 사실을 보여준다.

리더들은 중요한 질문에 직면해 있다. 생성형 AI를 어디에 집중해야 전략적 임팩트를 낼 수 있을까? 장기적 우위를 위한 독자 시스템을 우선해야 할까, 아니면 속도를 위한 검증된 사용 툴을 활용해야 할까? 빠른 배포와 안정성·신뢰·컴플라이언스 간 균형은 어떻게 맞춰야 할까? 생성형 AI 전략이 실행 레버와 어떻게 정렬돼야 변화를 측정 가능한 성과로 이끌 수 있을까?

이것은 단순히 기술만의 문제가 아니다. 어떤 기업이 선도하고 어떤 기업이 뒤처질지 가르는 전략적 선택이다. 이 여정은 두 가지 근본적인 질문에서 시작된다. ‘우리의 생성형 AI 전략은 무엇이어야 하는가?’ ‘그것을 어떻게 효과적으로 실행할 수 있는가?’

이 질문에 답하려면 단순한 실험을 넘어선 명확한 우선순위 설정과 엄격한 실행이 필요하다. 우선순위 설정은 네 가지 차원에서 트레이드오프를 탐색하는 것을 의미한다. 전략적 목표와의 정렬, 구축^build과 구매^buy 사이의 선택, 위험 노출 수준의 조정, 속도와 운영 안정성 간 균형 등이 그것이다. 실행은 강력한 데이터 기반, 확장 가능한 인프라, 책임 있는 거버넌스, 조직의 준비 상태, 그리고 표적화된 역량 구축에 달려 있다.

2024년 필자는 광범위한 아카이브 자료, 언론 보도, 온라인 리포트를 분석해 물류, 금융, 헬스케어, 에너지, 리테일 등 산업 전반에 걸친 100개의 생성형 AI 활용 사례 데이터셋을 구축했다. 이 분석을 통해 채택 패턴, 전략적 포지셔닝, 배포 결정, 실행을 뒷받침하는 조직 모델의 특징을 확인할 수 있었다.

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