AI 네이티브가 어려운 이유
AI로 제품을 0에서 1로 만드는 것은 너무나 쉬워졌습니다. 하지만 우리가 속한 조직은 제품은 그 정도 완성도가 아닙니다. 적어도 7~8정도의 완성도를 유지합니다. 그리고 그 수준을 유지하는 조건에는 제품 원칙, 시스템, 인프라가 있습니다. 이런 환경에서 AI 네이티브 기업처럼 누구나 제품을 만들고 배포할 수 있는 환경을 만드는 것은 완전히 다른 문제입니다.
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✅기존 프로세스를 버리지 못합니다.
7~8 정도의 완성도를 유지하는 것은 생각보다 어렵습니다. 이 상태를 유지하기 위한 프로세스가 존재하고 있고, 그것은 성공 방정식처럼 여겨집니다. AI로 프로세스를 더 보강할 수는 있지만, 완전한 교체는 쉽지 않습니다. 잘 움직이는 자동차의 성능 강화를 위해 엔진을 뜯어내는 결정을 쉽게 할 수 있을까요? 지금 잘 작동하고 있는 프로세스에는 분명 이유가 있습니다. AI가 더 빠른 방법을 보여준다고 해서 기존의 방식을 쉽게 버릴 수 없는 이유입니다.
✅기초 체력을 다지는 시간을 기다리기 어렵습니다.
기업의 성장은 중요합니다. 지금 당장 매출이 없으면 생존하지 못하는 회사도 존재합니다. 인프라 구축은 단기적으로 임팩트를 주는 개념보다는 성장의 발판을 만드는 개념에 가깝습니다. 발판이 없이 멀리 뛰기 어렵듯, AI 친화적인 인프라 없이는 AI로 일하는 방식을 어떤 것을 가져와도 정착하기 어렵습니다. 문제는 이 기초 체력을 만드는 데 시간이 필요하다는 것입니다. 당장 성과를 만들어야 하는 조직에서 미래의 생산성을 위해 지금의 리소스를 투자하는 것은 생각보다 어려운 결정입니다.
✅책임과 의사결정 구조는 쉽게 바뀌지 않습니다.
AI로 누구나 제품을 만들 수 있게 되는 것과 누구나 제품을 배포할 수 있는 것은 다릅니다. 기존 조직에서는 제품을 만드는 사람, 배포하는 사람, 그리고 결과에 책임지는 사람 구분되어 있습니다. AI가 만드는 속도가 아무리 빨라져도 의사결정과 책임 구조가 그대로라면 조직의 속도는 그만큼 빨라지지 않습니다.
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기존에 잘 작동하고 있는 프로세스와 시스템, 인프라 그리고 조직의 의사결정 구조까지 다시 생각해야 하는 문제입니다. 그래서 AI 네이티브로의 전환은 아주 어렵습니다. 하지만 어쩔수 없이 해야하는 일 중 하나는 확실합니다.🙌