1. 요즘 AI가 점점 개인과 기업에 확산되고 있다. 직원들의 생산성이 몇 배씩 오른다는 이야기, 마이크로소프트등이 중간관리자 등을 대량 해고 했다는 소식도 들린다. AI가 도입되면 기업들은 직원수도 대폭 줄이면서도 엄청난 성과를 창출할 수 있을 것 같다. 

2. 그런데 이상하다. 직원들의 생산성은 AI 덕분에 몇 배씩 올랐다고 하는데 막상 몇 몇 기업들 외에 실제 AI를 도입해서 매출, 이익, 경쟁력이 엄청나게 향상되었다는 소식을 듣기 어렵다. 왜 일까?

3. 예전에 한 회사에서 디지털 트랜스포메이션 프로젝트를 전사적으로 진행 한적이 있다. 디지털을 도입해서 회사의 비용을 획기적으로 감소하자는 것이었다. 모든 부서들이 다들 이 프로젝트를 통해서 기여했다고 CEO에게 보고한 비용을 합해보니 수 조원이었다. 그러면 실제 수조원이 손익계산서에 반영되어 그해 또는 몇년 간 엄청난  이익향상이 있어야 하는데 흥미롭게도 그 해 뿐 아니라 그 이후도 이익과 비용 성과는 과거에 비해 큰 차이가 없었다. 

4. 도대체 이유가 무엇일까? 다음과 같은 이유가 있을수 있다.

1) 다른 경쟁사들도 다 같이 하니 차별화가 없을 수 있다.

우리 직원들의 생산성도 2-3배가 올랐지만 경쟁사들도 유사하다면 아무 차이가 없을 것이다.

2) 효율화는 했지만 가치 창출의 구조는 바뀌지 않았기 때문이다.

AI로 비용절감을 한다고 해도 그것이 그 기업의 가치 창출을 하는 것이 아니다. 가치 창출이라는 것은 새롭게 고객에게 가치를 제공하거나 시장을 확장해야 하는데 그것이 없이 내부 효율화를 한다고 해서 근본적인 변화가 되는 것은 아니다. 직원 축소하고 AI협업툴 도입했다고 해서 갑자기 고객가치가 증가하고 시장이 확대되는 것이 아니다. 

3) 성과의 정의와 측정이 아웃풋과 효율 중심에 머물러 있기 때문이다.

직원들의 생산성이 2-3배 올라서 동일한 시간에 더 많은 자료를 산출하고 더 많은 보고서를 만들고 더 많은 콘텐츠를 만들지만 그것이 실제 가치를 창출하거나 매출/시장성장 등에 별 효과를 주지 않는다면 오히려 쓸데없는 일만 많아지는 것일 뿐이다. 이에 다들 뭔가 더 바쁘게 더 많이 또 더 빠르게 한 것 같지만 의미있는 변화는 크게 없는 것이다.

4) AI를 도입했지만 비즈니스 모델은 바뀌지 않았기 때문이다.

비즈모델이나 수익 모델이 바뀌지 않았는데 AI만 도입한다고 갑자기 높은 수익이 창출되고 이익이 펑펑 나올리 없다. 

5) 조직의 문화나 리더십이 버틀넥이 된다.

AI로 생산성이 높아지고 속도가 빨라져도 기존의 리더십체계나 업무 방식이 층층의 수직적 의사결정체계, 보고/지시/승인 체계, 정치와 파벌 등으로 구태의연하다면 여기서 병목현상이 일어나서 실제 효과가 별로 없는 것이다. 어짜피 비즈니스 프로세스의 속도란 그 체인에 있어 가장 빠른 것으로 결정되는 것이 아니라 가장 느린 것으로 결정된다. AI를 적극 도입하고 있음에도 불구하고 많은 국내 대기업들이나 전통 기업들이 실제 안고 있는 가장 큰 문제다. 

5. 그러므로 AI로 본질적 성과를 낸다는 것은 AI소프트웨어를 들여오거나 AI프로젝트 몇 개 하거나 돈 많이 들여서 AI인프라를 만들어낸다고 뚝딱 되는 문제가 아니다.  물론, 이런 것이 출발점은 될 수 있다는 점에서 시도해보는 것은 좋다.  그러나  이러한 본질적인 문제를 건드리지 않고 AI시스템 도입이 요술 방망이인 것 처럼 이야기 하는 것을 보면 우려되기도 한다. 

6. AI를 파트너로 함께하지 않으면 기업의 미래는 없음은 분명하다. 그러나  시간과 돈을  많이 쓰고 속도 안난다고 직원들을 push하기 전에 본질과 레버리지 포인트가 무엇인지 먼저 생각해보면 좋겠다.

출처: 페이스북 신수정