[디지털투데이 황치규 기자]”AI 라이선스 사고 파일럿 프로젝트도 돌리는데, 일하는 방식은 그대로인 기업들이 많다. 겉으로는 평소와 다르지 않지만 이미 뒤처지고 있을 수 있다.”
사모펀드(PE)가 투자한 포트폴리오 기업들에 AI 엔지니어들을 배치하는 회사인 라임스톤 디지털의 마크 아이젠슈타트 창업자는 최근 소셜 미디어 X(트위터)를 통해 AI로 성과를 내는 기업들은 업무 흐름을 바꿨다는 점을 강조했다.
아이젠슈타트 창업자는 여러 조사 결과를 인용해 AI를 도입한 기업들이 성과 측면에선 투입한 시간과 돈에 걸맞는 효과를 보지 못하고 있음을 지적했다.
1월 PwC 발표에 따르면 CEO 56%가 AI로 뚜렷한 재무 성과를 보지 못했다고 답했다. 맥킨지 조사에선 응답자 10명 중 8명이 생산성이 올랐다고 답했지만 이익에 도움이 됐다고 답한 기업은 37%에 그쳤다. 직원이 일을 빨리 끝내도 회사 성과로 이어지지 않는다는 얘기다.
아이젠슈타트는 전기가 처음 공장에 들어왔을 때를 예로 들어 이같은 상황을 설명했다. 전기 도입 초기, 공장주들은 증기기관을 전기 모터로 바꿨지만, 동력을 전달하는 회전축인 라인 샤프트(line shaft)와 벨트는 그대로 뒀다. 그러다 보니 생산성은 거의 오르지 않았다. 경제학자 폴 데이비드 연구에 따르면 기계마다 모터를 달고 공장 배치를 새로 짠 뒤에야 성과가 났다.
AI도 무턱대고 도입하면 마찬가지다.
아이젠슈타트는 “요청 하나를 처리하는 데 아직 부서 다섯 곳을 거치고, 휴가 간 직원 한 명이 관리하는 엑셀 파일만 기다리고 있다면 AI 모델이 아무리 빨라도 도움이 되기니는 어렵다. 새 모터를 옛 회전축에 달아 놓고 공장이 왜 그대로냐고 묻는 것과 같다”고 말했다.
그에 따르면 업무 흐름을 바꾼 곳들은 결과가 달랐다.
맥킨지 조사에서 AI 성과가 높은 기업은 4곳 중 3곳 가까이가 업무 흐름을 처음부터 다시 짰다. 마이크로소프트는 클라우드 공급망 업무를 단순하게 정리한 뒤 전용 에이전트 100여개를 투입했는데, 평균 처리 기간은 영업일 기준 약 10일에서 2.5일 아래로 줄었다.
아이젠슈타트는 뒤처지는 기업들이 거치는 7단계도 공유했다.
첫 번째는 AI를 샀다는 사실 자체가 성과처럼 보고되는 단계다. 두 번째는 직원들이 승인 없이 AI를 쓰는 단계다. 세 번째는 재무팀이 지출은 설명해도 수익은 설명하지 못하는 단계다. 네 번째는 필요한 인재를 붙잡기 어려워지는 단계다. 다섯 번째는 고객들이 다른 회사 서비스를 경험하고 눈높이가 높아지는 단계다. 여섯 번째는 차이가 마진에 드러나는 단계다. 마지막은 이사회가 해명을 요구하는 단계다.
기술이 있다로 이어지는 것도 아니다.
아이젠슈타트는 “시어스는 1984년 IBM, CBS와 손잡고 온라인 서비스 프로디지를 개발했다. 프로디지는 아마존 웹사이트가 문을 열기 5년 전인 1990년에 이미 쇼핑과 항공권 예약을 지원했다. 시어스는 미래를 먼저 봤지만 실패했다. 기회를 알아보고 투자해도 조직을 바꾸지 않으면 소용이 없다”고 말했다.
아이젠슈타트는 기업들이 AI로 일하는 방식을 바꾸려면 작게 시작하라고 조언한다. 회사는 3개월 만에 바뀌진 않는다. 업무 하나를 바꾸고 성과를 증명하면 다음 업무는 더 쉬워진다.
그는 “6주 안에 쓰임새를 증명하지 못하면 예산을 더 투입하기 전에 멈추고 이유를 따져야 한다”면서 “아낀 시간에 시급을 곱해 그만큼 돈을 벌었다는 말을 믿지 마라. 아낀 시간이 어디에 쓰였는지, 비용이 줄었는지 결과물이 늘었는지 설명할 수 있어야 한다”고 말했다.
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