[전문가기고] AI 도입, 준비 격차를 줄여야 성과가 보인다

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[전문가기고] AI 도입, 준비 격차를 줄여야 성과가 보인다

디지털데일리 발행일 2025-02-17 17:27:24

류주복 킨드릴코리아 대표

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AI를 도입하는 기업은 많다. 하지만 AI를 제대로 활용하는 기업은 얼마나 될까? 많은 기업이 AI를 전략적 필수 요소로 인식하고 있지만, 현재의 AI 도입이 미래의 성공으로 이어질 것이라고 확신하는 기업은 많지 않다. 이는 AI 준비도(AI readiness)와 관련된 현실적인 격차에서 비롯된다.

킨드릴 준비 보고서(Kyndryl Readiness Report)에 따르면, 글로벌 기업 임원의 86%가 자사의 AI 구현 수준이 최고 수준이라고 평가했지만, 미래 리스크에 대비할 준비가 되어 있다고 응답한 비율은 29%에 불과했다. 머신러닝부터 생성형 AI까지 다양한 AI 기술에 대한 투자가 활발하게 이루어지고 있음에도 불구하고, 많은 기업이 아직 투자에 대한 확실한 성과를 경험하지 못하고 있다. 이는 데이터 프라이버시 및 보안 문제, 규제 준수 부담, 단기 및 장기적 성과 정의의 불확실성과 같은 장애물 때문이다. 또한 레거시 시스템, 부족한 데이터 인프라, AI 전문 인력 부족 역시 기업이 AI를 전사적으로 통합하는 데 있어 중요한 과제로 작용하고 있다.

이러한 현실은 단순히 AI를 도입하고 투자하는 것만으로는 충분하지 않다는 점을 시사한다. AI를 성공적으로 도입하기 위해서는 기술적인 준비뿐만 아니라 조직적, 문화적 변화가 함께 이루어져야 한다. 킨드릴의 AI 기반 디지털 비즈니스 플랫폼인 킨드릴 브리지(Kyndryl Bridge)에서 수집한 데이터에 따르면, 현재 기업에서 운영 중인 서버, 스토리지, 네트워크, 운영 시스템의 44%가 사용 수명 종료(EOL)에 근접했거나 이미 종료된 상태다. 기업의 IT 인프라가 노후화될수록 AI를 효과적으로 적용하는 것이 어려워지며, 이는 AI가 비즈니스 성과로 연결되는 속도를 저해하는 주요 요인이 된다. 많은 기업이 기존 시스템을 유지하면서 AI를 도입하려 하지만, 이는 단기적인 성과에 초점을 맞추는 데 그칠 가능성이 높다.

이상적인 시나리오는 기존 시스템을 완전히 개편하고 AI 도입을 위한 최적의 환경을 새롭게 구축하는 것이다. 그러나 현실적으로 기업들은 기존 운영 방식을 유지하면서 AI를 효과적으로 통합하는 방안을 모색해야 하는 상황에 놓여 있다. AI 준비도를 높이기 위해서는 CEO를 포함한 경영진이 AI 전략을 조직 전반에 정렬시키는 역할을 해야 하며, 기술 리더들은 AI가 단순한 기술 도입을 넘어 비즈니스 성과를 창출할 수 있도록 방향을 설정해야 한다. 또한 AI가 조직에 성공적으로 정착하려면 변화하는 업무 방식을 적극적으로 수용하는 조직 문화를 구축하는 것이 필수적이다. AI가 최상의 역량을 발휘할 때, 단순한 비용 절감을 넘어 기업의 업무 방식과 운영 모델을 근본적으로 변화시키는 역할을 할 수 있기 때문이다.

킨드릴은 이러한 변화를 직접 경험한 기업 중 하나다. 독립 기업으로 분사하면서 수십 개의 분절된 데이터 솔루션과 1,000개 이상의 애플리케이션을 운영하는 환경을 물려받았으며, 이는 AI를 대규모로 도입하고 전사적인 성과를 달성하는 데 있어 상당한 장애물로 작용했다. 하지만 데이터와 시스템을 대대적으로 단순화하고 목적에 맞게 최적화된 IT 환경을 구축함으로써, 빠른 시간 내에 AI가 효과적으로 활용될 수 있는 기반을 마련했다. 이를 가능하게 한 것은 기술만이 아니라 조직 전체의 변화에 대한 공감대와 실행력이었다.

AI 준비도는 단순한 기술 도입이 아니라 데이터 인프라 구축, 레거시 시스템 현대화, 운영 보안 강화, 신뢰할 수 있는 AI 시스템 마련 등 다양한 요소가 종합적으로 결합된 과정이다. 기업이 AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해서는 조직 내 AI 전략을 명확히 하고, 기존의 사일로(Silo) 구조를 해소하며, 전사적인 협업을 통해 AI를 조직의 핵심 자산으로 자리 잡게 해야 한다. 이를 위해서는 신뢰할 수 있는 파트너와의 협력이 중요한 역할을 하며, 이를 통해 기업들은 AI 도입 과정에서 겪는 다양한 과제를 해결할 수 있도록 지원받을 수 있다.

AI는 무어의 법칙(Moore’s Law)에 따르거나 그 속도를 뛰어넘으며, 예상보다 빠르게 비즈니스 환경을 바꿔 나갈 것이다. 이제 기업은 AI 활용 사례를 적극적으로 테스트하고, 도입을 확장하며, 변화에 대한 리더십을 발휘할 준비를 해야 한다. 미래가 어떤 모습이든, 기업이 이에 대비할 수 있도록 지금 바로 행동에 나서야 할 때이다.