AI는 이제 단순한 실험적 기술을 넘어 비즈니스의 핵심 과제로 도약했다. 기업 리더들은 AI의 변혁적 힘을 실현하기 위해 그 어느 때보다 빠르게 움직여야 하며, 그렇지 않으면 더 민첩한 경쟁자에게 뒤처질 위험이 크다.이러한 급격한 전환 속에서, AI 여정을 올바르게 항해하기 위한 나침반과 이정표가 절실하다.
이를 위해 Kearney와 Carnegie Mellon University는 글로벌 경영진을 위한 교육 프로그램을 공동 개발하여, AI 기반 비즈니스 혁신에 대한 깊이 있는 통찰을 제공하고, 리더들이 AI를 통한 경쟁우위를 확보할 수 있도록 돕고 있다.
“AI는 결코 졸업할 수 없는 주제(topic)다.”
Kearney-CMU AI Executive Education Program
학문적 인사이트와 실무 적용 사례를 접목한 이 3일 간의 프로그램은 경영진에게 AI가 주도하는 복잡한 지형을 헤쳐 나갈 수 있도록 돕는 도구를 제공하여, 그들이 AI의 기술적 잠재력과 전략적 실행의 간극을 좁힐 수 있도록 구성하였다.
1. AI를 ‘비전’에서 ‘실행과 가치‘로 전환하다
최근 두바이에서 열린 2기 프로그램에서는 CEO와 정부 장관을 포함한 공공과 민간 부문의 경영진이 AI 전문가들과 함께 모여 AI 전략 및 트랜스포메이션의 핵심 요소, 그리고 AI 비전을 어떻게 실행 가능한 전략과 실질적 가치로 전환할 수 있는지에 대해 심도 있게 논의했다. 아래는 해당 세션에서 도출된 핵심 인사이트이다.
1. 기술 도입이 아니라, 문화적 전환이다
AI 트랜스포메이션은 단순한 플랫폼 전환이 아닌, 조직 문화의 전면적 재구성이다.
AI 도입은 단지 새로운 기술을 적용하거나 기존 프로세스를 최적화하는 문제가 아니다. 이는 인터넷 혁명과 비견될 만큼의 패러다임 전환이며, 선도 기업은 지금 이기회를 포악해 AI를 핵심 운영 체계에 통합해야 한다. 단순한 최적화를 넘어 AI는 기업의 가정과 전제를 근본적으로 흔들며, 가치 창출 방식 자체를 재정의한다. 이제 기업이 던져야 할 중요한 질문은 “우리가 AI를 도입해야 할까?”가 아니라, “AI를 중심으로 조직을 어떻게 재설계 할까?”이다.
2. 테스트하지 않으면, 무엇이 가능한지 결코 알 수 없다
가치 실현의 속도가 완벽함보다 중요하다.
완벽을 추구하다 보면 AI 도입 실행의 타이밍을 놓칠 수 있다. 지금 필요한 것은 ‘벤처 마인드셋’과 ‘실험정신’으로, 작은 시도와 빠른 피드백을 통해 성공 사례를 발굴하고 확장하는 것이다. AI는 ‘모든 걸 완벽히 구축한 후 실행’하는 것이 아니라, ‘작게 시작하고, 빠르게 테스트하며, 효과가 입증된 것을 확장하는 것’이 핵심이다.
3. 정확한 데이터보다 중요한 것은 올바른 질문이다
AI는 마법이 아니라 수학이며, 수학은 곧 데이터다.
성공적인 AI의 핵심은 데이터라는 사실은 잘 알려져 있으며, 동시에 대부분의 조직이 방대한 양의 데이터 자산을 보유하고 있으면서도 이를 제대로 활용하지 못한다. 하지만 진정한 가치는 데이터의 양이나 완벽함에 있는 것이 아니라, 그 데이터를 어떻게 활용하는가에 달려 있다. 완벽하지 않더라도 방향성 있는 데이터는, 없는 것보다 낫다. 대기업은 데이터 측면에서 구조적 우위를 지니고 있지만, 그 또한 적절히 활용할 수 있을 때에만 경쟁력으로 작용한다. 다만 주의해야 할 점은, 가시적인 결과 없이 무겁고 느리게 진행되는 인프라 중심의 데이터 프로젝트는 생산적인 ‘데이터 호수(data lake)’가 아닌, 활용 불가능한 ‘데이터 늪(data swamp)’이 될 수 있다는 것이다.
4. 지금은 전환의 분수령, 멈추지 않는다.
자체적으로 파괴적 혁신을 설계하라.
스타트업의 사고방식을 키우고 기성 조직을 교란시키는 자율적인 ‘악역 쌍둥이’ 팀을 구축하면, 대기업도 파괴 당하는 입장이 아닌 파괴적 혁신을 이끄는 주체가 될 수 있다. 진정한 혁신은 중심이 아니라 과감한 아이디어, 실험적인 활용 사례, 그리고 차별화된 가치가 있는 ‘가장자리’에서 일어난다. 혁신과 AI 투자란, 모든 프로젝트가 성공하는 것이 아니라, 몇몇 파괴적 시도가 압도적 성과를 내어 나머지 실패 비용을 상쇄하는 구조를 만드는 것이다. 현실적으로 AI는 기존 강자에게 유리한 것은 맞지만, 그들이 도전자처럼 행동할 때에만 그렇다.
5. 아무도 하고 싶어하지 않는 핵심 과제부터 시작하라
다음 개척지는 AI 기반 추론과 의사결정이다.
반복적 업무에 AI를 적용하는 것은 AI 전환의 첫걸음이며, 이미 많은 조직에서 시작했다. 앞으로는 AI 기반 의사결정이 기업 민첩성의 핵심 축이 될 것으로 보이며, 이는 사람의 판단만으로는 따라갈 수 없는 속도와 규모로 조직을 운영할 수 있게 만들어 줄 것이다. 사실상 모든 결정을 빠르게 내리기엔 사람의 수가 부족하고, 대부분의 의사결정 프로세스가 지나치게 복잡하다. 이제 AI가 그 운전대를 잡아야 할 때다. 이를 가능하게 하려면, 기업의 내부 전문가들이 실제로 하는 일을 기록해 그 패턴을 AI 모델에 학습시켜야 한다. 이 과정을 통해 AI는 그들의 의사결정을 모사하고 확장할 수 있게 된다. 그리고 만약 AI가 내린 의사결정이 실패했다고 해도, 중단하거나 폐기해서는 안된다. 실패로부터 학습하고 수정하며 계속 앞으로 나아가는 것이 중요하다.
6. AI는 분석가이고 당신은 관리자이다. 책임과 권한은 당신에게 있다
AI는 동료이지 대체자가 아니다.
미래 업무 환경에서 AI는 인간의 역할을 대체하는 것이 아니라, 보완하고 협업한다. 즉, 인간과 AI가 한 팀이 되어 문제를 해결하는 다양성 있는 팀 기반 인력구조로 재편된다. AI가 조직 간 수용 능력 및 역량의 격차를 동시에 해결해주겠지만, 업무에 대한 책임은 여전히 인간에게 있다. 하이브리드 팀 구성은 AI와 인간이 각자 서로가 할 수 없는 일을 맡아 협력하게 함으로써, 생산성의 개념을 재정의할 것이다. AI는 신중하게 설계된 조직 내 통합을 통해 인간 역량을 보완하는 동료가 될 때 그 진정한 가치를 발휘한다.
7. 모든 사람은 존중과 공정한 대우를 원한다 – 윤리는 기본 설계이다.
윤리는 설계 의무 조건이다.
AI 역량이 고도화될수록, 법적·윤리적 프레임워크 역시 함께 진화해야 하며, 이를 위해서는 역할, 책임, 보상 체계, 피드백 루프와 가치 창출이 연결된 거버넌스 구조가 필수적이다. 특히, 윤리는 사후 점검(post-processing)이나 정책적 조항이 아닌, AI의 설계, 배포, 평가 모든 과정에 내재되어 조직 행동에 구체적으로 녹아 들어야 하는 근본 원칙이다. 책임 있는 AI란, 인간의 가치, 책임, 신뢰를 AI 생애 주기별 모든 단계에 심는 것을 의미한다. 윤리나 전략적 의사결정 또는 맥락에 대한 뉘앙스, 그 무엇이 되었든 인간의 가치와 책임이 항상 중심에 있을 때 AI의 긍정적 영향력을 보장할 수 있다.
8. AI의 모든 것은 비즈니스 가치에 뿌리를 두어야 한다.
이미 AI는 조직이 직면한 가장 큰 과제에 해결책을 제공하고 있다.
참가자들은 AI를 활용해 제품 개발부터 고객 경험, 금융 예측, 제조 자동화, 의료 맞춤화, 공급망 분석 등 산업 별 고도화된 적용 사례를 공유했다. 이러한 논의는 AI가 산업, 부문, 기능을 초월해 트랜스포메이션을 이끌 수 있는 잠재력을 가지고 있음을 보여준다.
향후에는 도메인 특화형 AI 전략이 앞으로의 경쟁우위를 좌우할 것이다.
2. 미래형 리더십 구축을 위한 조건
“리더십은, 자신이 보지 못하는 것을 인정하는 용기에서 시작된다.”
AI 전환의 가장 큰 장벽은 기술이 아니라 조직 문화와 리더의 태도이다. 미래 지향적 리더는 파괴적 혁신이 일어날 수 있는 여지를 만들고, 스타트업처럼 사고하며, 완벽을 기다리지 않고 지금 당장 가치를 실현하려는 사람들이다. 이들은 호기심을 드러내고, 모호함을 잘 견디며, 다양한 실험을 장려한다. 즉, 조직 문화와 호기심이 기술보다 더 중요하다. 앞서가는 조직은 AI를 단순한 도구로 도입하는 데 그치지 않고, AI를 전략적 공동 창작자로 삼아 조직의 구조를 재설계해야 한다. 어떻게 해야 할까?
AI를 비전에서 실행과 가치로 전환하는 전략과 전환의 기반에는 다섯 가지 핵심 구성 요소가 있다.
AI 비전 및 포부
기업의 전략적 우선순위 지원 및 강화
AI를 새로운 성장의 수단으로 활용하며, 전기나 인터넷처럼 점점 더 많이 쓰이게 될 당연하고 필수적인 요소로 여겨야 한다.
사고
비즈니스 이슈와 가치 풀
명확한 비즈니스 목표와 사용자 니즈에 연결된 실질적이고 높은 영향력을 가진 문제를 식별해 집중하고, AI 성과가 비즈니스 가치에 연결되도록 해야 한다.
구축
미래 모델을 위한 기반
사람, 프로세스, 기술이 핵심 기반이다. AI가 인간의 역량을 보완하는 하이브리드 팀을 설계하고, AI를 에이전트이자 협업자로 삼아 워크플로우를 새롭게 구상하고 프로세스를 재설계하며, 가치 중심적이며 명확한 의도가 있는 데이터를 활성화해 인프라를 현대화해야 한다.
확장
육성 단계에서 조직 전체로의 통합
완전한 AI 영향력을 실현하려면 팀, 도구, 성과 전반에서 시너지를 낼 수 있도록 AI 시스템을 설계하고, 복잡한 문제를 해결할 수 있는 단계별 AI 접근법을 활용해야 한다.
거버넌스
가치 확보와 리스크 완화
AI는 처음부터 거버넌스, 감독, 가치 기준이 내재된 상태로 설계되어야 하며, AI 투자 성과는 정기적으로 검토하고, 효과가 입증된 부분에 과감히 재투자해야 한다.
3. 생존을 위한 전략적 전환
“변화는 부수적인 프로젝트가 아닌, 생존을 위한 핵심 전략이다.”
AI 시대는 이제 막 시작점이 끝났다. 전례 없는 급변기이자 경제적 전환기인 지금, ‘조금 더 지켜 보자’는 말은 곧 ‘너무 늦었다’는 말과 같다. 바로 지금이 행동할 때다. 미래를 만드는 것은 AI에 대해 이야기하는 사람이 아니라, AI를 의미 있게 활용하는 사람이다. 왜냐하면 단순히 더 빠르게 일하는 것이 아니라, 근본적으로 다르게 그리고 더 똑똑하게 일하는 것이 바로 전략적 가치이기 때문이다.
경영진은 이제 AI에 대한 과도한 환상을 넘어, AI의 기술적, 운영적, 윤리적 복잡성까지 고려해서 어떻게 체계적으로 가치를 창출하고 포착할 것인가를 고민해야 한다.
이제 질문은 하나이다.
당신은 AI 전환의 리더가 될 준비가 되었는가?
