전 세계적으로 AI 붐이 본격화되면서 AI 트랜스포메이션(AX)은 단순한 기술 도입을 넘어 기업 생존의 문제로 자리잡았습니다. 기술과 솔루션은 빠르게 발전하고 있지만 기업들은 실제로 어디에, 어떻게 AI를 도입해야 할지 전략적 판단에서 어려움을 겪고 있습니다. 단순한 ‘자동화’ 수준을 넘어 AI를 활용해 어떻게 경쟁 우위를 확보할 수 있을지가 기업의 핵심 고민이 되고 있습니다.
많은 기업들이 AI를 빠르게 도입하지만, 정착 단계에서 어려움을 겪고 있습니다.
EY한영의 AI전문 조직 EY AI Hub가 국내 기업 현장을 분석한 결과, AI 정착 과정에서 흔히 발생하는 난관은 다음과 같습니다.
첫째, 데이터 품질과 가용성 부족입니다. AI 성과의 대부분은 데이터에 달려 있지만 부서별 사일로(Silo) 구조와 시스템 연계 문제로 충분한 데이터 활용이 어렵습니다.
둘째, 조직 변화에 대한 부담입니다. 기술 도입은 빠르지만 사람의 업무 방식과 의사결정 구조를 변화시키는 일은 훨씬 더 어렵고, 조직 차원의 역량 강화 프로그램 마련과 거버넌스 체계 구축이 필요합니다.
셋째, 투자수익률(ROI)의 불확실성입니다. 단기 성과가 가시화되지 않거나 장기적 가치 창출에 대한 내부 공감대가 부족하면 프로젝트가 흔들리거나 중단될 위험이 있습니다.
넷째, 기술 선택의 어려움입니다. 급속한 AI 기술 발전과 수많은 솔루션으로 인해 적절한 기술을 언제 도입할지 판단하기가 어렵습니다.
다섯째, 노동법과 규제 환경의 제약입니다. 국내 고용 안정 중심의 규제 환경은 인건비 절감을 AI 도입의 동기로 삼는 데 제약을 주며, 이는 도입 목적의 명확성에도 영향을 미칩니다.
AI는 기술이 아닌 경영 전략의 핵심 방법론으로 접근해야 합니다.
기업들은 AI를 단순한 기술로 보기보다는, 문제 해결을 위한 전략적 방법론으로 접근해야 합니다. 업무 특성과 밸류체인 단계에 따라 AI 도입의 속도와 효과가 달라지므로 해결하고자 하는 문제를 명확히 정의한 뒤 AI 트랜스포메이션 전략을 설계해야 합니다. 예를 들어, 일반 사무 업무는 즉각적인 효율화를 기대할 수 있으나, 공급망 최적화나 민감 데이터 처리 영역은 보안 및 규제 리스크로 인해 도입 속도가 지연됩니다. 일부 선도 기업 사례에서 알 수 있듯 AI는 내부 업무 효율화뿐 아니라 제품·서비스 혁신을 통해 기업 경쟁력을 높이는 도구로 활용될 수 있습니다.
이제 AI는 IT 부서의 과제가 아니라 CEO의 전략적 의사결정 과제가 되었습니다. AI는 기술 선택과 도입에 그치지 않고 전사적 전략 수립, 조직 문화 변화, 리스크 관리까지 포괄하는 종합 경영 과제입니다. 따라서 CEO와 C레벨 리더십의 직접적인 관여가 필수적입니다. 초기부터 문제 정의를 중심으로 전략과 투자 계획을 정교하게 설계하고, 지속적인 품질 관리와 재학습을 고려한 과제 설계가 필요합니다. 또한 내부 인재 확보와 역량 강화에 투자하여 AI를 장기적 경쟁력의 핵심 자산으로 내재화해야 합니다.
EY AI Hub는 AI 트랜스포메이션의 성공을 위해 5단계 로드맵을 제시합니다.
AI는 기업의 경쟁력에 날개를 달아줄 수 있는 도구입니다. 그러나 기술에 대한 관심만으로는 충분하지 않으며, 전략 수립에서 실행까지 각 단계별로 정교하게 설계된 로드맵이 필요합니다. EY AI Hub는 그간의 프로젝트 경험을 바탕으로 기업이 실질적인 성과를 달성하기 위한 AI 트랜스포메이션의 5단계 실행 로드맵을 제안합니다.
1단계, 문제 중심의 정의
기술 탐색이 아닌 현재 해결해야 할 문제를 먼저 정의해야 합니다. ‘AI를 어디에 적용할지’보다 ‘어떤 문제를 해결해야 하는지’를 먼저 정의하는 것이 효과적인 시작점입니다. 기술은 목적이 아닌 수단이며, 명확한 문제 정의 없이 도입된 AI는 방향을 잃고 표류할 가능성이 큽니다.
2단계, AI 진단과 투자 타당성 평가
외부 전문가와 함께 조직 전반의 AI 도입 여건과 투자 타당성을 검토해야 합니다. 이는 과잉 투자, 방향성 오류, 조직 내부의 기대 불일치 등을 사전에 방지하는 중요한 과정입니다. 초기의 전략 설계가 AI의 전체 여정을 좌우합니다.
3단계, 데이터 기반 실행 점검
데이터 품질과 표준화 수준을 점검하여 실제 실행 가능성을 객관적으로 평가해야 합니다. AI는 데이터 위에 작동하는 기술이기에 도입하려는 영역의 데이터 기반과 표준화 수준, 품질 상태 등을 면밀히 점검해야 합니다. 이 단계는 실제로 ‘할 수 있는 일’과 ‘해야만 하는 일’의 경계를 명확히 구분하고 실패 가능성을 최소화하는 안전장치 역할을 합니다.
4단계, 빠른 기술검증(PoC)을 통한 초기 성과 실증
AI 프로젝트는 한 번에 완성되지 않기 때문에 작지만 의미 있는 성공 사례를 통해 신뢰를 확보해야 합니다. 초기의 작은 성공은 내부 구성원들에게 확신을 주고 경영진의 추가 투자 결정을 이끌어내며, 성공적인 PoC는 조직 내 AI 신뢰 자본을 형성하는 핵심 계기가 됩니다.
5단계, 조직 문화와 일하는 방식의 혁신
기술 도입을 넘어 조직 문화와 업무 방식의 근본적 변화를 추진해야 합니다. AI는 단순히 도구가 아니라 일하는 방식의 패러다임을 바꾸는 전환점이기 때문입니다. 이를 위해 AI 리터러시(Literacy) 교육, AI 윤리 가이드라인 정립, 업무 재설계 등 전사적 변화 관리가 병행돼야 합니다.
AI 도입을 둘러싼 기대가 커질수록, 그 이면에 존재하는 준비 부족의 위험도 함께 커집니다. 이해관계자들의 인식이 충분히 확보되지 않은 상태에서 서둘러 추진할 경우, 기대했던 효과를 입증하지 못하거나 프로젝트가 중단되는 사례가 빈번히 나타납니다. AI의 성패는 기술이 아닌 전략에서 결정되므로, 도입 이전의 문제 정의, 데이터 기반, 조직 수용성에 대한 철저한 준비가 선행되어야만 지속 가능한 AX가 가능합니다. AI는 단순히 기술을 도입하는 것이 아니라, 조직의 ‘생각하는 방식’을 전환하는 과정임을 명확히 인식해야 합니다.
EY AI Hub는 전략과 실행을 아우르는 통합 플랫폼으로 기업의 AI 트랜스포메이션 여정을 지원합니다.
EY는 이렇게 도와드립니다
AI 및 지능형 자동화 도입에 있어 EY의 접근방식은 인간 중심적이고, 실용적이며 결과 중심의 윤리적인 접근법을 지향합니다.
펼치기EY한영은 분산 운영되던 AI 조직을 전사적으로 통합한 EY AI Hub를 기반으로, 전략과 실행을 유기적으로 설계하며 산업별 특화된 AI 솔루션을 제공합니다. 기술, 인력, 인프라를 통합 관리하고 고객 중심의 문제 정의에서 출발하는 AX 전략을 실행합니다. 이를 통해 기업들은 지속가능하고 실질적인 AI 성과를 창출할 수 있습니다.
