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[IT뉴스][현장] "AI는 기술일 뿐…기업은 비즈니스 가치부터 따져야"

온카뱅크관리자

2026-07-22 10:47:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 조성준 서울대 명예교수 "AI 성패, 기술보다 KPI·조직 전환이 좌우" 
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 (지디넷코리아=한정호 기자)생성형 인공지능(AI) 도입 경쟁이 확산되는 가운데 기술 자체보다 비즈니스 가치와 조직 전환을 중심으로 AI 전략을 수립해야 한다는 제언이 나왔다. 단순히 AI를 도입하는 것을 넘어 기업 핵심성과지표(KPI)와 업무 프로세스, 조직 운영 방식까지 함께 바꾸는 AI 전환(AX) 관점이 필요하다는 분석이다.
 조성준 서울대학교 산업공학과 명예교수는 22일 서울 삼정호텔에서 열린 '제38회 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 런앤그로우 포럼'에서 "AI는 뛰어난 기술이지만 그 자체로 비즈니스 가치를 창출하지 않는다"며 "AI를 활용해 어떻게 매출과 생산성, 고객 경험을 개선할 것인지가 기업 경쟁력을 결정한다"고 밝혔다.
 이번 포럼에는 국내 AI·소프트웨어 기업 대표와 임원 등 업계 관계자 100여 명이 참석했다. 행사는 KOSA가 주최했으며 AI 협업툴 기업 플로우가 후원했다.
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 <img alt="조성준 서울대 산업공학과 명예교수 (사진=KOSA)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/22/ZDNetKorea/20260722104151674zmhn.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="K320hJe4NI" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/22/ZDNetKorea/20260722104151674zmhn.jpg" width="658">
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 조성준 서울대 산업공학과 명예교수 (사진=KOSA)
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 이날 조 교수는 기업들이 AI 프로젝트를 추진하면서도 실제 경영 성과로 연결하지 못하는 원인으로 기술 중심 접근을 꼽았다. AI 도입 자체가 목표가 되면서 정작 기업이 해결해야 할 경영 과제와 KPI 개선에는 집중하지 못하고 있다는 설명이다.
 그는 AI 활용 단계를 AI 도입, AI 대체(AS), AX 세 단계로 구분했다. AI는 기술 자체를 의미하고 AS는 문서 작성이나 코드 테스트, 상담 분류 등 특정 업무를 AI가 대신하는 단계다. AX는 사람 중심으로 설계된 업무 프로세스를 AI와 에이전트 중심으로 재설계하는 조직 혁신이라고 설명했다.
 특히 AI 정확도가 높다고 해서 곧바로 기업 성과로 이어지는 것은 아니라고 짚었다. AI 결과를 현업이 실제 업무에 활용하고 업무 방식과 KPI, 재무적 성과까지 연결돼야 비로소 비즈니스 가치가 만들어진다는 지적이다.
 이에 기업이 AI를 평가할 때도 정확도보다 매출 성장과 비용 절감, 생산성 향상, 품질 개선, 자산 효율화 등 경영 지표를 중심으로 판단해야 한다고 제언했다.
 조 교수는 AI 에이전트 확산으로 기업의 일하는 방식도 크게 달라질 것으로 내다봤다.
 그는 "올해는 AI 에이전트 원년"이라며 "2028년에는 누구나 AI 에이전트를 만들어 활용하는 시대가 올 것"이라고 전망했다. 이어 "앞으로는 답변하는 AI를 넘어 실제 업무를 수행하는 AI가 확산되면서 사람은 관리와 의사결정 역할에 더욱 집중하게 될 것"이라고 말했다.
 기업들이 AI를 적용할 우선순위도 기존과 달라져야 한다고 주장했다. 경쟁사가 도입했거나 최고경영자(CEO)가 관심을 보이는 기술, 구현이 쉬운 챗봇부터 시작하기보다 해결해야 할 경영 문제와 고객의 불편, 현업의 병목 현상을 먼저 찾고 AI가 이를 해결할 수 있는지를 검토해야 한다는 설명이다.
 성공적인 AI 과제를 선정하기 위한 기준으로는 ▲비즈니스 가치 ▲데이터 확보 여부 ▲기술적 구현 가능성 ▲현업 적용 가능성 ▲리스크 관리 등 다섯 가지를 제시했다. 특히 현업이 실제 사용할 수 있는지와 업무·권한 변화까지 수용할 수 있는지가 AI 프로젝트 성패를 좌우한다고 진단했다.
 AI 프로젝트를 완수하기 위한 파일럿 원칙도 소개했다. 조 교수는 KPI를 먼저 정의하고 실제 데이터를 활용해야 하며 개발자가 아닌 현업 사용자가 프로젝트를 주도해야 한다고 재차 짚었다. 또 AI 모델과 업무 프로세스를 함께 설계하고 확대·수정·중단 기준을 사전에 정해야 한다고 제언했다.
 AI 도입이 실패하는 대표적인 사례로는 목표가 AI 도입 자체가 되는 경우를 지목했다. 솔루션을 먼저 결정하거나 현업 책임자가 없는 프로젝트, 기존 업무 방식을 그대로 유지하는 사례도 실패 가능성이 높다고 설명했다.
 AI 거버넌스 역시 단순히 사용을 제한하는 것이 아니라 안전하게 활용할 수 있도록 책임과 권한을 명확히 하는 방향으로 구축돼야 한다고 덧붙였다.
 끝으로 조 교수는 "CEO가 관리해야 할 것은 AI 프로젝트 목록이 아니라 바꾸고 싶은 KPI 목록"이라며 "기술을 도입했다는 사실보다 실제 비즈니스 가치를 만들어내는 AX가 기업 경쟁력을 결정하게 될 것"이라고 강조했다.
 한정호 기자(jhh@zdnet.co.kr)
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