AI 가치 실현을 위한 실행 중심 전략 6가지

AI 도입 효과를 극대화하기 위한 실질적인 실행 전략

도입
오늘날 기업들은 생성형 AI 및 에이전틱 AI를 포함한 다양한 인공지능 기술에 대대적인 투자를 벌이고 있습니다. 그러나 투자와 기대가 커지는 만큼, 실제 비즈니스 성과로 이어지지 않는 경우도 많습니다. 2025년 S&P Global은 기업의 42%가 대부분의 AI 프로젝트를 포기하고 있다고 발표했으며, Gartner는 2027년까지 에이전틱 AI 프로젝트의 40% 이상이 취소될 것이라 전망했습니다. 이제는 단순한 기술 실험이 아닌 조직 전체를 아우르는 전략적 전환이 필요한 시점입니다.

본 글에서는 AI 가치를 실현하지 못하는 문제, 이른바 ‘AI 가치 격차(Value Gap)’를 해소하기 위한 실질적인 AI 전략 수립 및 실행 가이드를 소개합니다. 이 과정은 기술 뿐만 아니라 리더십, 인력, 거버넌스, 자동화 프레임워크까지 아우르는 조직 전체의 동기화된 변화가 필요합니다.

핵심 내용 및 사례

1. 비즈니스 리더 중심의 AI 전략 수립
   AI 전략은 기술팀만이 단독으로 추진해서는 안 됩니다. 매출 책임자, 사업부 리더 등 현업의 문제와 고객 니즈를 잘 아는 역할자들이 초기부터 전략 수립에 적극 참여해야 합니다. 예를 들어, 대형 글로벌 투자기관은 AI 전환 추진 시 데이터 및 AI 직무 체계를 구축하고, 운영 모델 프로세스를 재설계, AI 기반 상품 개발 전담 조직을 설립했습니다. 이는 공학 중심이 아닌 비즈니스 중심의 AI 활용으로 가치 창출에 성공한 사례입니다.

2. AI 기반 성과 중심의 인센티브 체계 재설계
   AI는 결과 중심의 접근이 핵심입니다. 진정한 자동화 성과를 이뤄낸 직원이 인정받도록 경력 경로를 재정렬하고, 성과 평가에 자동화 달성을 KPI로 반영한 기업은 AI 활용도를 획기적으로 높일 수 있었습니다. 이는 AI 도입과정에서 ‘활용’에 가치를 부여하는 조직 문화를 조성하는 방법입니다.

3. 인사(HR)팀의 전략적 참여
   AI 관련 변화 관리는 HR 주도 아래 문화와 태도부터 시작됩니다. HR은 AI 도입의 목적 전달, 변화 관리 콘텐츠 제작, 실무 교육 및 지속 성장 플랜을 총괄합니다. 실무 예시로는 글로벌 금융기관에서 HR이 AI 중심의 운영 모델 구축을 위해 실무 임원과 함께 실행계획 및 교육 기획을 주도하여 조직 전반의 수용도를 높였습니다.

4. 철저한 거버넌스와 유연한 보호 장치 마련
   AI에는 빠른 배포가 가능한 프레임워크와 동시에 법적·윤리적 고려가 병행되어야 합니다. 중앙화와 분권화된 거버넌스를 동시에 활용하여 통제와 유연성을 동시에 확보해야 합니다. 금융업 사례에서는 조직별 거버넌스 결정권을 유지하되, 정책 자동화(PoC)를 통해 보안 및 규제 준수를 실현하면서도 개별 AI의 생산성에 주목하는 3단계 구조를 활용했습니다.

5. 신뢰할 수 있는 파트너와의 협업
   AI 전환의 속도와 정확도를 높이기 위해서는 업계 전문성을 갖춘 기술 파트너와의 협력이 필수입니다. 예를 들어 글로벌 보험사는 AWS 기반 파트너와의 협업을 통해 실행 가능한 비즈니스 케이스 기반을 만들고, 자체 강사 양성 전략으로 조직 내 AI 확산 역량을 확보했습니다. 이처럼 ‘가르쳐 낚는 법을 익히게 하는’ 방식은 장기적인 내재화에 효과적입니다.

6. 실행 가능한 성과 기반 측정 프레임워크
   AI 기반 프로젝트의 ROI는 전통적인 비용 예측으로 판단하기 어렵습니다. 조직은 명확한 비즈니스 효과(예: AI가 완결한 고객 응대 수, 추천으로 유입된 매출 등)에 집중한 지표를 도입해 투자와 성과를 전략적으로 연결할 수 있습니다. 예시로는 콘텐츠 로컬라이징에서 AI로 오류를 사전 감지하여 작업 시간을 단축하고 비용을 절감한 사례가 있습니다.

결론
AI 전환은 단순히 기술을 적용하는 작업이 아닙니다. 진정한 전환은 아래 7가지 핵심 영역이 서로 유기적으로 작동할 때 가치를 창출합니다.

1. 데이터 및 AI 전략 수립
2. 비즈니스 프로세스 구조 변경
3. 문화 및 변화 관리
4. 인프라 및 운영 프레임워크 정비
5. AI 역량 및 인재 개발
6. 보안 및 윤리적 거버넌스
7. AI 산업화 및 자동화 구조 내재화

AWS 고객 성공 센터(CoE)는 이 같은 조직 전반의 변화가 가능한 전략 수립, 실행 가이드를 통해 AI 기술 도입이 단순한 실험이 아닌 조직을 바꾸고, 성과를 이끄는 동력으로 작동하도록 지원하고 있습니다.

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[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/practical-implementation-considerations-to-close-the-ai-value-gap/