석준희 KT경제경영연구소 전임연구원
석준희 KT경제경영연구소 전임연구원

석준희 KT경제경영연구소 전임연구원

김팀장은 오늘도 혼란스럽다. AI가 기업 경영 환경을 혁신한다고 하는데 우리 기업은 예전과 달라진 것이 없기 때문이다. 주먹구구식 의사결정은 여전하고, 상명하달식 업무지시에도 변화가 없다.
눈 앞의 실적 관리에 급급한 것도 마찬가지다. 무엇이 문제일까? 한국개발연구원(KDI)은 국내 기업의 AI 도입률이 3.6%에 불과하다는 점을 지적한다. 하지만 같은 조사에서 AI 도입으로 긍정적인 효과를 경험했다는 응답은 78%에 달하는 것으로 나타났다. AI를 업무에 도입하면 가시적인 성과로 이어질 수 있다는 것이다. 글로벌 컨설팅 기업인 맥킨지는 AI 도입으로 긍정적인 효과를 기대할 수 있음에도 불구하고 기업이 이를 주저하는 주된 이유로 리더의 의지 부족을 꼽는다. 리더가 변화하고 혁신하려는 의지를 갖지 않으면, AI 기반 디지털 트랜스포메이션은 요원할 수 밖에 없다.

데이터 기반 의사결정 일상화 해야

첫 화면에 노출된 콘텐츠가 90초 내에 이용자의 시선을 끌어야 한다는 것을 인지한 넷플릭스는 최적의 영화 포스터를 제시하기 위해 A/B 테스트를 활용하고 있다. 넷플릭스는 A/B 테스트를 위해 플랫폼에 들어온 고객 중 동질성이 높은 고객군을 통제집단과 실험집단으로 나눈다. 이후 두 집단에게 같은 영화의 다른 버전 포스터를 노출하여 그 반응을 관찰한다. 만약 A와 B라는 포스터를 노출하였는데 A의 클릭률이 B에 비해 높았다면, 이 영화에 대한 최적의 포스터는 A라는 결론을 얻을 수 있다. 이러한 실험은 플랫폼에 들어온 고객의 행동을 추적한 데이터를 활용한다. 넷플릭스를 비롯해 구글, 아마존 등 선도적인 IT기업은 데이터 기반 의사 결정을 기업문화로 정착시켰다. 이들은 모바일 앱 버튼을 이동시키는 제안에서부터 고객에게 상품을 추천하는 시스템 개발에 이르는 비즈니스 프로세스 전반에 데이터를 활용하고 있다. 데이터에 기반한 의사결정이 가능하기 위해서는 리더의 ‘데이터 리터러시(data literacy) ’역량도 필수다. 데이터 활용 기회를 찾고 데이터 속에 숨은 뜻을 읽어낼 수 있는 역량을 뜻하는 데이터 리터러시는 AI 시대에 앞서가는 리더가 되기 위한 필수 요건이다.

애자일(agile) 조직 문화 조성을 위해 노력해야

애자일이란 ‘민첩한’, ‘기민한’ 이라는 뜻을 갖고 있다. 조직 문화가 애자일하다는 것은 유연함을 바탕으로 외부 경영환경에 빠르게 대응할 수 있는 체계를 갖추었다는 것을 의미한다. 오렌지라이프는 수 년 전 소규모 애자일 조직 체계를 도입했다. 수직적인 직급체계를 허물고 3개 트라이브(Tribe, 부족)와 그 아래 9명으로 구성된 18개 스쿼드(Squad, 분대) 단위로 조직을 운영한 것이다.
스쿼드 그룹에는 의사결정 권한까지 부여했다. 변화는 놀라웠다. 과거 2개월 이상 걸리던 신규 서비스 출시 준비 기간은 3~4주로 줄었고, 8~10주가 소요되었던 소프트웨어 개발 주기도 3~4주로 단축되었다. 신규 서비스 개발 주기가 당겨지자 1인당 생산성이 늘었음은 물론, 의사결정 권한을 갖게 된 직원들의 만족도도 높아졌다. 애자일 조직은 다양한 구성원간 협업에 효과적인 구조다.또한 빠른 의사결정과 민첩한 시스템 개발을 가능하게 하여 조직의 효율성을 높인다. 조직의 리더는 애자일 조직 정착을 위해 인식을 전환해야 한다. 애자일 조직문화에서 리더는 상명하는 보스가 아닌, 구성원을 신뢰하고 자율성을 부여하는 동료가 되어야 한다.

명확한 목표로 장기 성과를 지향해야

AI는 단기적인 경영성과에 영향을 미치는 플러그 앤 플레이(Plug & Play) 기술이 아니다. 초기에 계획한 모델이나 방법론을 잘 적용하였음에도 기대한 결과를 얻지 못할 수 있다. 학습 과정이 필요하기 때문이다. 따라서 AI를 성공적으로 도입하기 위해서는 명확한 목표 수립과 함께 장기적 관점의 투자와 실험적 시도가 수반되어야 한다. 아마존 커머스 매출의 35%를 점유한 실시간 추천 시스템은 어느 날 갑자기 만들어진 것이 아니다. 아마존 설립 초기인 1990년대 후반부터 약 20년간 알고리즘 기반 상품 추천 시스템을 지속 개발하고 발전시킨 결과 이 같은 성과를 이룰 수 있었다. AI가 학습 과정을 통해 오류를 줄이고 보다 정확한 답을 찾아 내듯, AI 개발 과정도 실패와 시행착오를 통해 학습하는 과정이 불가피하다. 이러한 관점에서 조직의 리더는 AI 기반 경영 목표를 명확히 설정하고 장기적인 성과를 지향하는 태도를 가져야 한다.

파괴적 혁신 이론의 창시자이자 하버드 경영대학원 교수였던 클레이튼 크리스텐슨(Clayton M.Christensen)은 기업의 경영진에게 타성의 위험성을 경고한다. 기업은 기존 방식에 익숙해질수록 이 방식을 더욱 강화할 뿐, 새롭고 창의적인 도전을 하지 않는다. 하지만 오늘날과 같이 급변하는 경영환경에 대응해야 하는 기업에게 이와 같은 현실 안주형 경영방식은 바람직하지 않다. 기업은 시대의 변화에 맞춰 진화하고 혁신해야만 지속가능할 수 있다. 이 변화를 읽은 선도기업은 이미 AI 기반 의사 결정 시스템을 도입하고 조직 구조를 혁신해 나가고 있다. 변화의 흐름에 뒤쳐지지 않기를 원한다면, 타성에서 벗어나 새로운 시도를 기꺼이 수용하고자 하는 태도를 가져야 할 것이다.

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