현 IGM세계경영연구원 디지털 AI과정 기획 담당
2016년, 구글 딥마인드 인공지능(AI) 프로그램 ‘알파고’와 이세돌 9단의 바둑 대결은 AI 시대의 본격적인 도래를 알린 중요한 사건이다. 당시 일각에선 AI가 인간 능력을 넘어설 뿐만 아니라, 인간 일자리까지 위협할 수 있다는 두려움을 품었다. 그러나 시간이 지나면서 AI는 위협이 아닌 혁신의 도구로 자리 잡기 시작했다. 특히 최근 등장한 생성 AI(Generative AI)는 혁신을 더욱 가속화하고 있다.
과거에는 기술 개발과 도입에 높은 수준의 전문성과 자원이 필요했기 때문에, 기술혁신은 주로 대기업과 전문가의 전유물이었다. 하지만 생성 AI는 기술적 장벽을 허물며 중소기업과 일반인도 혁신의 주체가 될 기회를 제공하고 있다. 이처럼 생성 AI는 이제 다양한 산업 분야에서 기업과 일반인 모두가 업무 혁신을 실현하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 다음 사례는 이러한 변화를 잘 보여주고 있다.
중소기업 경쟁력 강화하는 AI
한 철강 중소기업 A사는 생성 AI를 활용해 스마트 팩토리를 구축하고, 설비 관리 시스템을 고도화해 불순물 관리를 더욱 정교하게 진행하고 있다. 철강 생산에서 불순물 제거는 제품 품질을 좌우하는 핵심 과정으로, 이 기업은 생성 AI 기반의 실시간 데이터 분석과 예측 모델을 통해 설비 고장이나 성능 저하를 사전에 감지하고 신속하게 예방 조치를 하고 있다. 또한, AI 통합 제어 시스템을 통해 철강 생산의 연속 작업을 효율적으로 관리해 생산 중단을 최소화하고 있다. 이로써 수율을 향상하는 동시에 인건비 절감 효과도 크게 거뒀다.
또한, 한 전자상거래(이커머스) 중소기업 B사 역시 생성 AI를 적극 활용해 수요 예측과 배송 효율성을 크게 개선하고 있다. 이커머스에서 빠르고 정확한 배송은 중요한 경쟁 요소다. 이커머스 업체가 자체적으로 데이터 수집 및 분석 시스템을 구축해 날씨, 요일, 프로모션 등 다양한 데이터를 분석하고, 지역별 주문량을 정확하게 예측하고 있다. 이를 통해 불필요한 상품 폐기를 줄이고, 재고 관리의 효율성을 높여 손실을 최소화하고 있다. 생성 AI 도입으로 주문과 배송 과정의 정확도를 높여 고객 만족도 또한 크게 향상할 수 있었다. 이 두 사례는 중소기업이 생성 AI를 활용해 생산성과 효율성을 높인 구체적인 방법을 보여준다.
개인 업무 혁신과 효율성 제고
생성 AI는 기업뿐만 아니라 개인의 업무 혁신에서도 중요한 역할을 하고 있다. 예를 들어, 한 물류 회사의 직원은 생성 AI를 도입해 기존에 8시간이 걸리던 업무의 대부분을 자동화했다. 생성 AI가 주문 및 재고 관리, 보고서 작성 같은 반복적인 작업을 대신 처리하면서 그 직원은 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있었다. 이는 생성 AI가 단순히 시간을 절약하는 도구를 넘어, 업무 질을 높이는 역할을 하고 있음을 보여준다.
또한, 한 금융그룹의 직원은 생성 AI 기반의 챗봇을 사용해 내부 고객 응대 업무를 자동화했다. 챗봇이 자주 묻는 말에 신속하게 답변해 주면서, 직원은 더 복잡한 문제 해결에 집중할 수 있었다. 이로 인해 업무 효율성이 크게 높아졌고, 고객 응대의 품질 또한 향상됐다. 더불어 K자동차그룹의 엔지니어링팀은 챗GPT 같은 생성 AI를 활용해 복잡한 물리 문제 해결 도구를 개발했다. 이를 통해 복잡한 계산과 시뮬레이션 작업을 자동화하면서, 차량 설계와 시험 과정에서 발생하는 문제를 빠르게 해결할 수 있게 됐다.
생성 AI는 이제 선택이 아니라, 기업이 살아남고 성장하기 위한 필수 도구가 되고 있다. 2024년 딜로이트 조사에 따르면, 응답자의 79%가 향후 3년 이내에 생성 AI가 기업 변화를 주도할 거라고 답했다. 이는 생성 AI가 단순한 기술적 선택을 넘어서, 기업 경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡고 있는 것을 보여준다. 하지만 생성 AI 도입은 기술 자체의 잠재력만으로는 그 효과를 발휘할 수 없다. 기업이 이 기술을 성공적으로 정착시키고 그 성과를 극대화하기 위해서는 명확한 교육 전략이 뒷받침돼야 한다.
맥킨지의 성공적 AI 도입 위한 조언
맥킨지는 지난 5월 ‘사회적 이익을 위한 AI (AI for social good)’라는 제목의 보고서에서 기업이 성공적으로 AI를 도입하려면 ① 생성 AI 리터러시 확장 ② 기술적 전문성 및 데이터 활용 역량 강화 ③ 윤리적 리스크 관리 교육, 세 요소에 집중해야 한다고 강조했다. 이에 필자는 맥킨지가 제시한 이 세 요소를 실제 기업 환경에 맞게 적용할 수 있는 구체적인 교육 방안을 제안하고자 한다.
우선, 생성 AI 리터러시는 단순히 AI의 개념적 이해를 넘어서, 실질적으로 이를 업무에 적용하는 능력을 의미하는 말이다. 기업 내 모든 직원이 생성 AI의 핵심 개념과 활용 방법을 충분히 이해하고 실무에 적용할 수 있어야만 기술 도입의 효과를 극대화할 수 있다. 이를 위해 단순한 이론 학습을 넘어 부서별 역할에 맞춘 맞춤형 교육 프로그램이 필수다. 초기 단계에서 직원이 AI 기술에 대한 신뢰를 구축하고, 실제 업무에 적용할 수 있도록 실습과 워크숍을 중심으로 구성된 체계적인 학습이 이뤄져야 한다. 특히, 단계별로 설계된 교육 커리큘럼을 통해 직원이 AI 시스템의 작동 원리와 그것이 기업의 비즈니스 프로세스에 미치는 영향을 명확히 이해할 수 있도록 해야 한다. 기본 개념에서부터 고급 활용까지 유연하게 설계된 학습 체계는 기업의 전략적 요구와 상황에 맞춰 조정될 수 있으며, 이를 통해 AI 도입 초기부터 실질적인 성과를 도출할 수 있다.
기술적 전문성과 데이터 활용 역량 강화도 중요하다. AI 도입 성공 여부는 기술적 전문성을 확보하고 이를 실제 비즈니스 환경에 적용할 수 있는 역량에 크게 좌우된다. 기술적인 이해와 함께, AI의 한계와 가능성을 명확히 파악하는 것이 중요하다. 이를 위해 고급 AI 기술을 학습하고 실질적인 문제 해결 능력을 배양하는 맞춤형 교육 프로그램이 필요하다. 이 프로그램은 단순히 이론적인 교육에 그치지 않고, 프로젝트 기반의 실무 중심 학습을 통해 직원이 실제로 AI 기술을 업무에서 활용할 수 있도록 설계돼야 한다. 특히 데이터 관리 역량은 AI 성과에 중요한 변수로 작용한다. 데이터 품질은 AI 성능에 직접적인 영향을 미치기 때문이다.
윤리적 리스크 관리 교육도 필요하다. AI가 편향된 데이터를 학습할 경우 그 결과는왜곡될 수 있으며, 이는 기업의 평판과 신뢰도에 심각한 영향을 미칠 수 있다. 따라서 AI 시스템을 도입하는 기업은 편향된 데이터의 식별과 교정 방법에 대한 체계적인 교육을 필수적으로 시행해야 한다. 실무 중심의 사례 학습을 통해 실제 발생한 윤리적 문제를 분석하고, 이를 예방할 수 있는 실질적인 방법을 제공하는 것이 윤리 교육의 핵심이다. 더 나아가 AI와 관련된 법적 규제와 사회적 책임에 대한 교육을 강화해, 직원이 AI 사용 시 발생할 수 있는 윤리적 문제를 명확히 인식하고 이에 대비할 수 있도록 해야 한다.
결국, AI 도입을 성공으로 이끄는 핵심 요소는 단순한 기술 도입이 아닌 그 기술을 활용할 수 있는 조직 역량의 강화에 있다. 앞에서 언급한 세 가지 핵심 교육 요소를 통해 기업은 생성 AI의 잠재력을 극대화하고, 이를 통해 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있다. 이러한 교육 전략은 기업의 장기적인 경쟁력 확보와 디지털 전환의 성공을 위한 초석이 될 것이다.
생성 AI의 도입은 단순한 기술혁신을 넘어 조직과 개인 모두에게 새로운 가능성을 열어주는 중요한 전환점이다. 생성 AI가 반복적이고 소모적인 업무를 처리하는 동안 우리는 더 창의적이고 전략적인 문제에 집중할 수 있게 된다. 진정한 혁신은 생성 AI 자체에 달린 것이 아니라, 이를 얼마나 효과적으로 활용해 가치를 창출하느냐에 달려 있다. 생성 AI와 인간의 협력은 미래를 이끌어갈 필수적인 동력이며, 이를 잘 활용하는 이들이 결국 새로운 경쟁력을 갖게 될 것이다.