GitHub, 전사 AI 역량 강화 내부 플레이북 공개...기술 문제가 아닌 '변화 관리' 문제로 접근해야 성공 가능

[한국정보기술신문] GitHub가 전 직원의 AI 활용 역량을 체계적으로 강화하기 위한 내부 플레이북을 7월 22일 공개했다. 이 플레이북은 AI 도입을 단순한 기술 문제가 아닌 변화 관리 문제로 접근해야 한다고 강조하며, 8개 핵심 요소를 제시했다.

AI 도입 실패의 근본 원인은 '변화 관리' 부재

GitHub의 AI 프로그램 매니저 디렉터인 Matt Nigh는 많은 기업들이 AI 도구에 막대한 투자를 하지만 소수의 얼리어답터에게만 활용이 제한되는 현상을 지적했다. 그는 "기업들이 AI 도입을 소프트웨어 설치처럼 취급하지만, 실제로는 사람들의 업무 방식을 재구성하는 것"이라며 "성공과 실패의 차이는 라이선스 구매가 아니라 의심스러운 직원들을 파워 유저로 만드는 인적 인프라 구축에 있다"고 설명했다.

GitHub는 성공적인 AI 역량 강화를 위해 8개 핵심 요소를 제시했다. 이는 △AI 챔피언(내부 자원봉사자 네트워크) △명확한 정책과 가이드라인 △학습 및 개발 기회 △데이터 기반 지표 △전담 책임자 △경영진 지원 △적합한 도구 △실무 커뮤니티로 구성된다. 특히 자원봉사자 기반의 AI 챔피언 프로그램과 동료 간 학습을 촉진하는 실무 커뮤니티가 핵심 동력으로 작용한다고 강조했다.

경영진의 명확한 비전 제시가 성공의 출발점

플레이북은 성공적인 AI 도입이 최고 경영진부터 시작된다고 강조한다. 단순히 도구를 제공하는 것을 넘어 리더십이 회사 AI 전략의 '이유'를 적극적이고 일관되게 지지해야 한다는 것이다. GitHub는 개발자들에게는 "AI를 통해 일상 업무의 수고를 없애고 창의적 문제 해결에 집중할 수 있게 하겠다"고, 전 직원에게는 "AI로 고객에게 더 나은 제품을 더 빠르게 제공하겠다"는 메시지를 전달했다고 밝혔다.

GitHub는 명확한 가이드라인 없이는 직원들이 새로운 도구 실험을 꺼린다는 점을 고려해 계층별 도구 정책을 도입했다. 1계층은 엄격한 내부 보안 및 법적 검토를 거친 완전 승인 도구로 기밀 회사 및 고객 데이터 사용이 가능하며, 2계층은 미검증 공개 도구로 공개 데이터만 사용하도록 제한했다. 이러한 단순하고 명확한 지침을 통해 직원들이 회사 데이터를 위험에 빠뜨리지 않으면서도 새로운 기술을 실험할 수 있는 환경을 조성했다.

GitHub는 AI 도입 성과를 체계적으로 측정하기 위해 3단계 접근법을 제시했다. 1단계는 월간 활성 사용자(MAU)와 월간 참여 사용자(MEU)를 통한 기본 도입 범위 측정, 2단계는 사용자를 전용 사용자(월 10일 이상), 간헐적 사용자(월 2-9일), 체험 사용자(월 1일)로 분류한 참여 깊이 측정, 3단계는 개발자 만족도, 코드 품질, 생산성 향상 등 비즈니스 영향 측정이다. 이를 통해 단순한 라이선스 할당을 넘어 AI가 조직 전반에 어떻게, 어디서, 얼마나 깊이 도입되고 있는지 세밀하게 파악할 수 있다고 설명했다.

한국정보기술신문 정보통신분과 송유찬 기자 news@kitpa.org