AI 도입이 늦어지는 이유 '전문성 부족' 해결책은? [최준형의 직무 종말 시대](17)

인공지능이 일상 속으로 깊숙이 파고들면서 우리의 일터도 급격한 변화를 맞이하고 있습니다. 하지만 세일즈포스의 최근 설문조사에 따르면, CIO의 60% 이상이 조직에서 기대하는 수준보다 AI에 대해 덜 알고 있다고 응답했습니다. 왜 이처럼 AI 도입이 더딜까요?

AI 도입을 가로막는 장벽들

가장 큰 장애물은 전문성 부족입니다. 베일메일의 CTO 세스 블랭크가 지적했듯이, 생성형 AI는 너무나 새로운 기술이라 깊이 있는 전문 지식을 갖춘 인력을 찾기 어렵습니다. "동료 및 다른 조직과 이야기를 나눠보면 AI를 활용하는 경우는 더러 있지만 1~2년 이상 경험을 가진 사람은 없다"는 것이 현장의 목소리입니다.

두 번째 장벽은 끊임없는 학습 부담입니다. 인플럭스 테크놀로지스의 CIO 발터 실바는 "AI가 빠르게 진화하고 있어 항상 학습 곡선이 있다"고 말합니다. 오늘의 전문 지식이 내일이면 쓸모없어질 수 있는 환경에서, 조직과 개인 모두 지속적인 학습에 대한 부담을 느끼고 있습니다.

셋째, 비용과 리스크 관리의 문제입니다. 유리스틱의 CTO 파블로 트키르는 "필요한 수준의 AI 전문성 없이 프로젝트를 진행하면 비용이 많이 드는 실수와 평판 손상 등 다양한 문제에 직면할 수 있다"고 경고합니다.

AI 도입을 위한 전략적 접근

그렇다면 어떻게 해야 할까요? 첫째, 신뢰할 수 있는 파트너십이 필요합니다. 세일즈포스의 CIO 후안 페레즈는 "적절한 AI 파트너를 찾으면 CIO가 사내에서 전문 지식을 갖추거나 직접 AI를 구축하는 데 시간과 자원을 낭비할 필요가 없다"고 조언합니다.

둘째, 체계적인 교육 투자가 필요합니다. 트키르는 "조직이 AI 교육에 더 투자해야 한다"고 강조하면서, 외부 전문가 상담과 내부 역량 강화를 동시에 추진할 것을 제안합니다.

셋째, 실험적 접근이 필요합니다. 블랭크는 "예산의 5%를 다른 팀의 서로 다른 프로젝트 5~10개에 배치한다면, 전문 지식을 쌓고 작동 범위를 이해하며 직관력을 키울 수 있을 것"이라고 제안합니다.

미래를 위한 제언

AI 도입은 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 모든 비즈니스 프로세스를 개선하지 않으면 뒤처질 수밖에 없는 시대입니다. 하지만 성급한 도입은 금물입니다. 보안과 적절한 방향성을 유지하면서 혁신을 거듭해야" 합니다. 이는 단순한 기술 도입이 아닌, 조직문화의 전환을 말합니다.

성공적인 AI 도입을 위해서는 세 가지를 명심해야 합니다. 첫째, 5%의 예산으로 시작하는 점진적 접근이 필요합니다. 둘째, '오늘의 전문성이 내일은 무용지물'이 될 수 있다는 현실을 받아들이고 지속적인 학습을 준비해야 합니다. 셋째, CIO부터 실무진까지 조직 전체의 참여와 이해가 필요합니다.

AI 도입의 성공 여부는 결국 '학습하는 조직'을 만들 수 있느냐에 달려있습니다. 이제 우리에게 필요한 것은 완벽한 전문성이 아닌, 끊임없이 배우고 실험할 수 있는 용기입니다.