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2026년 6월, 포춘(Fortune) 최고 운영 책임자(COO) 서밋에 나이키(Nike)의 COO, 840억 달러 규모 식품 유통업체의 운영 책임자, 그리고 주요 기술 미디어 회사의 CEO가 한자리에 모였습니다.
AI는 일상적인 업무 자동화, 인력 확보, 예측, 물류, 규정 준수, 고객 서비스 처리 등 매력적인 약속을 제시합니다.
AI 기술의 도입은 '무엇을 할 수 있는가'보다 '무엇을 해야 하는가'라는 질문에서 시작되어야 합니다.
2026년 6월, 포춘(Fortune) 최고 운영 책임자(COO) 서밋에 나이키(Nike)의 COO, 840억 달러 규모 식품 유통업체의 운영 책임자, 그리고 주요 기술 미디어 회사의 CEO가 한자리에 모였습니다.
이들은 인공지능(AI)이 가져다줄 속도, 규모 확장, 수익 창출 등 장밋빛 미래에 대해 논할 준비가 되어 있었습니다. 하지만 톰슨 로이터(Thomson Reuters)가 주최한 오찬 원탁회의에서 그들이 묘사한 현실은 '조직화된 혼돈'에 가까웠습니다.
나이키의 총괄 부사장(EVP) 겸 최고 운영 책임자(COO)인 벤카테시 알라기리사미(Venkatesh Alagirisamy)는 “제가 볼 수 있는 가장 큰 과제는 명확성 없는 속도입니다”라고 지적했습니다. 그는 AI에 대한 과장된 기대가 조직 내 도입 에너지를 불어넣지만, 명확한 목적 없이는 잘못된 방향으로 이끌 수 있다고 경고했습니다.
AI는 일상적인 업무 자동화, 인력 확보, 예측, 물류, 규정 준수, 고객 서비스 처리 등 매력적인 약속을 제시합니다. 이로써 인간은 더 전략적인 업무에 집중할 수 있을 것이라는 기대가 큽니다.
그러나 포춘 COO 서밋의 패널들은 이러한 약속과 실제 제공되는 것 사이의 위험한 격차를 '자동화 환상(automation illusion)'이라고 불렀습니다. 스타트업 창업자라면 이 환상에 빠지지 않도록 주의해야 합니다.
나이키 COO의 발언처럼, AI에 대한 엄청난 에너지와 빠른 도입 속도는 때때로 명확한 목적 의식 없이 진행됩니다. 이는 스타트업에게 치명적인 자원 낭비와 혼란을 초래할 수 있습니다.
목적 없는 투자: 단순히 경쟁사나 트렌드를 따라 AI 솔루션을 도입하는 것은 불필요한 비용을 발생시킵니다.
내부 혼란 가중: AI가 무엇을 해결하고 어떤 가치를 줄지 명확하지 않으면, 팀원들은 새로운 시스템에 적응하기보다 혼란을 느끼고 생산성이 저하될 수 있습니다.
잘못된 방향으로의 가속: AI는 강력한 도구이지만, 잘못된 방향으로 가속할 경우 목표에서 더 멀어지게 만듭니다.
AI가 제시하는 이상적인 미래와 스타트업이 실제로 마주하게 될 현실 사이에는 간극이 존재합니다. 이를 정확히 인지하는 것이 중요합니다.
AI의 약속 (기대) | 현실적 과제 (스타트업 관점) |
|---|---|
일상 업무의 완전 자동화 | 초기 설정 및 데이터 정제에 막대한 시간과 비용 소요 |
인력 확보 및 핵심 업무 집중 | AI 시스템 관리 및 유지보수 인력 필요, 새로운 스킬셋 요구 |
정확한 예측 및 효율적인 물류 | 데이터 부족, 예측 모델의 한계, 기존 시스템과의 통합 문제 |
고객 서비스 품질 향상 | AI의 감성적 한계, 복잡한 문의 처리의 어려움, 고객 불만 야기 가능성 |
규정 준수 및 리스크 관리 | 법률 및 규제 변화에 대한 AI의 실시간 대응 능력 한계 |
이러한 현실적 과제를 간과하고 AI를 도입한다면, 기대했던 효율성 증대 대신 오히려 더 큰 운영 부담을 떠안게 될 수 있습니다.
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AI 기술의 도입은 '무엇을 할 수 있는가'보다 '무엇을 해야 하는가'라는 질문에서 시작되어야 합니다. 명확한 목적 의식 없이는 AI가 오히려 조직의 발목을 잡을 수 있습니다.
포춘 서밋의 패널들은 AI 도입에 앞서 명확한 목적 의식과 방향 설정이 필수적이라고 강조했습니다. 스타트업은 제한된 자원을 효율적으로 사용해야 하므로 이 원칙이 더욱 중요합니다.
AI가 모든 문제를 해결해 줄 것이라는 막연한 기대는 위험합니다. 스타트업은 구체적인 비즈니스 문제 해결에 초점을 맞춰야 합니다.
문제 정의의 부재: AI를 도입하기 전에 현재 비즈니스에서 가장 시급하고 중요한 문제가 무엇인지 명확하게 정의해야 합니다.
가치 창출의 불분명함: AI가 어떤 방식으로 고객에게, 혹은 내부 프로세스에 새로운 가치를 창출할 것인지 구체적으로 설명할 수 있어야 합니다.
자원 분배의 비효율성: 명확한 목적 없이 AI 솔루션을 탐색하고 도입하는 과정은 스타트업의 귀중한 시간과 인력을 낭비하게 만듭니다.
AI 도입 전, 다음과 같은 질문들을 스스로에게 던져보세요. 이는 AI 활용의 초점을 명확히 하고, 성공적인 도입 전략을 수립하는 데 도움이 될 것입니다.
어떤 핵심 비즈니스 문제를 해결할 것인가? (예: 고객 이탈률 감소, 신제품 개발 주기 단축, 재고 최적화)
AI가 가져올 구체적인 가치 증대는 무엇인가? (예: 비용 절감, 매출 증대, 고객 만족도 향상, 직원 생산성 증진)
현재 우리 조직의 어떤 데이터가 AI 학습에 활용될 수 있는가? (데이터의 품질과 양을 평가)
AI 솔루션 도입 후 성공을 측정할 핵심 지표(KPI)는 무엇인가? (명확한 목표 설정)
북미 전역 레스토랑에 식품을 공급하는 시스코(Sysco)의 글로벌 고객 서비스 책임자 아유쉬 밧나가르(Aayush Bhatnagar)는 AI의 목표가 수십 년간의 인간 관계에 녹아든 암묵적 지식(tribal knowledge)을 대규모로 제도화하는 것이라고 명확히 밝혔습니다. 이는 AI가 해결할 구체적인 목적이 무엇인지 보여주는 좋은 예시입니다.
단순 반복 업무의 자동화를 넘어, AI의 진정한 가치는 조직 내부에 축적된 암묵적 지식과 인간의 판단력을 스케일업하는 데 있습니다. 스타트업에게 이는 핵심 경쟁력을 강화하는 중요한 기회가 될 수 있습니다.
시스코의 사례처럼, AI는 오랜 경험을 통해 형성된 인간의 통찰력과 노하우를 디지털화하고, 이를 기반으로 더 빠르고 정확한 의사결정을 돕는 역할을 합니다.
시스코의 아유쉬 밧나가르가 언급한 "여러분이 먹는 브로콜리 한 조각은 평균 2,000마일을 이동했습니다"라는 말은 복잡한 공급망이 수년간 사람들의 판단에 의해 운영되어 왔음을 시사합니다. AI는 이러한 인간의 판단과 암묵적 지식을 포착하여 효율성을 극대화할 수 있습니다.
전문가 지식의 디지털화: 특정 분야의 숙련된 직원이 가진 노하우, 의사결정 과정, 문제 해결 방식 등을 AI 모델 학습 데이터로 활용합니다.
패턴 인식 및 예측: AI는 방대한 과거 데이터를 분석하여 인간이 인지하기 어려운 패턴을 찾아내고, 미래 상황을 예측하는 데 기여합니다.
의사결정 지원 시스템 구축: AI가 분석한 정보를 바탕으로 의사결정자에게 최적의 선택지를 제시하여, 인간의 판단력을 보완하고 강화합니다.
스타트업은 대기업보다 민첩하고 특정 분야에 특화된 암묵적 지식을 가질 가능성이 높습니다
이를 AI로 증폭시키는 전략은 강력한 경쟁 우위가 됩니다.
고객 관계 관리 노하우: 영업 및 CS 팀이 고객과 소통하며 얻은 비정형 데이터를 AI로 분석하여 개인화된 고객 경험을 제공하고 이탈률을 낮춥니다.
제품 개발 및 시장 통찰력: 개발팀의 시행착오 과정, 사용자 피드백, 시장 트렌드 분석 등 암묵적 지식을 AI로 학습시켜 신제품 기획 및 개선 속도를 높입니다.
운영 효율성 극대화: 특정 업무에서 숙련된 직원의 작업 방식, 예외 처리 노하우 등을 AI에 학습시켜 운영 프로세스를 최적화하고 비용을 절감합니다.
AI는 단순히 반복 업무를 대체하는 것을 넘어, 조직의 가장 소중한 자산인 '인간의 지식과 경험'을 확장하고 증폭시키는 도구입니다. 스타트업 창업자라면 이 점을 명확히 인지하고 AI 전략을 수립해야 합니다.
AI가 가져올 미래는 이미 우리 눈앞에 와 있습니다. 하지만 그 미래가 혼돈이 될지, 아니면 혁신적인 성장의 기회가 될지는 우리가 AI를 어떤 목적과 명확성으로 활용하느냐에 달려 있습니다.
단순히 '트렌드'를 쫓아 AI를 도입하는 대신, 조직의 핵심 문제를 해결하고 암묵적 지식을 스케일업하는 도구로 AI를 바라봐야 합니다. 당신의 조직은 AI를 통해 어떤 명확한 가치를 창출하고 있습니까?
A1. 가장 먼저 해결하고자 하는 핵심 비즈니스 문제를 명확히 정의하고, AI가 그 문제를 해결하는 데 어떤 구체적인 가치를 제공할지 설정해야 합니다. '무엇을 위한 AI인가'라는 질문에 답하는 것이 중요합니다.
A2. AI의 약속과 현실적 한계를 명확히 인지하고, 과장된 기대 대신 현실적인 목표를 설정해야 합니다. 또한, AI 도입 후 성공을 측정할 구체적인 지표(KPI)를 미리 수립하는 것이 도움이 됩니다.
A3. 먼저 조직 내에서 가장 중요한 암묵적 지식(예: 특정 전문가의 문제 해결 노하우, 고객 응대 방식)을 보유한 사람을 식별하고, 그들의 지식을 문서화하거나 데이터화하는 작업을 시작해야 합니다.
A4. AI 도입의 목적과 기대 효과를 팀원들에게 투명하게 공유하고, AI가 업무를 대체하는 것이 아니라 보완하고 효율성을 높이는 도구임을 강조해야 합니다. 초기 단계부터 팀원들의 의견을 수렴하고 참여를 유도하는 것이 중요합니다.
A5. AI 도입 전 설정했던 핵심 비즈니스 목표(예: 비용 절감률, 매출 증대율, 고객 만족도, 특정 프로세스 처리 시간 단축) 달성 여부가 가장 중요한 지표입니다. 단순히 AI 솔루션이 잘 작동하는지 여부를 넘어, 실제 비즈니스 성과에 미치는 영향을 측정해야 합니다.
