기업 AI 혁신 95% 실패...단기 성과 집착이 원인

MIT 연구 충격, 기업들 AI 도입 후 ROI 급한 수확이 화근

[한국정보기술신문] 기업들이 앞다투어 인공지능(AI) 도입에 나서고 있지만 95%가 실패하고 있다는 충격적인 연구 결과가 발표됐다. MIT 연구진의 조사에 따르면 대부분의 기업이 AI 혁신 프로젝트를 성공적으로 완료하지 못하고 있는 것으로 나타났다.

이와 관련해 최근 중견 컨설팅 회사에서 2년간 AI 혁신 프로그램을 이끌었던 마크 말로트(Marc Malott)는 자신의 경험을 바탕으로 실패의 근본 원인을 분석했다. 그에 따르면 기업들이 AI 투자 대비 빠른 수익 회수에만 급급해 장기적 성과를 포기하는 것이 주요 원인이라고 진단했다.

성공이 오히려 실패의 시작점

말로트가 근무했던 300명 규모의 컨설팅 회사는 초기 AI 도입에서 괄목할 만한 성과를 거뒀다. 연구 인터뷰에서 인사이트를 추출하는 최고 수준의 AI 도구를 구축해 음성 녹취록 자동 작성과 고객용 요약본 제작을 자동화했다. 이를 통해 4만 시간의 인적 자원을 확보하고 고객들로부터 극찬을 받았다.

하지만 성공이 오히려 문제의 시작이었다. 회사는 AI로 향상된 효율성을 반영해 고객에게 더 높은 시간당 요금을 책정하기로 했다. 더 빠르고 더 나은 업무 수행으로 프로젝트당 소요 시간을 줄이고 투자 수익률(ROI)을 확보하겠다는 논리였다.

하지만 ROI 수확을 시작하면서 예상치 못한 변화가 일어났다. 성과 목표와 시간당 요금이 인상되자 진전이 기하급수적으로 어려워졌다. 모든 직원이 새로운 목표 달성에만 집중하면서 혁신을 위한 여유가 사라졌다.

말로트는 이러한 현상을 게임 이론의 '사슴 사냥(stag hunt)' 문제로 설명했다. AI 시대에서 '사슴'은 지속적인 발전과 복합적 역량이라는 거대한 공동의 상이고, '토끼'는 생산성 향상이나 소소한 성과 같은 즉각적이지만 일시적인 이익을 의미한다.

협력 없이 사슴을 쫓는 사람은 아무것도 잡을 수 없다. 따라서 지속적인 협력에 대한 믿음이 결과를 좌우하는 결정적 요인이 된다. 기업이 수익을 거둬들이기 시작하면 토끼를 쫓고 있다는 신호를 보내게 되고, 이는 공동으로 사슴을 사냥하는 데 필요한 신뢰를 깨뜨린다.

혁신가가 새로운 워크플로우나 자동화 프로세스, 빠른 도구 등을 만들어 모든 사람에게 도움이 되는 것을 학습하고 창조하고 공유하지만, 대부분의 회사에서는 이러한 혁신이 기본 구조 변화 없이 흡수된다. 효율성 향상분은 포켓에 넣고 목표는 높아지며 여유는 사라진다.

맥킨지 보고서도 비관적 전망

MIT 연구와 별도로 맥킨지가 올해 초 발표한 보고서도 비슷한 결과를 보여줬다. 설문에 참여한 경영진의 80% 이상이 생성형 AI가 아직 기업 수준의 수익에 실질적인 영향을 미치지 못했다고 답했다.

업워크(Upwork)가 지난달 발표한 연구에서는 AI를 가장 생산적으로 사용하는 직원들이 퇴사할 가능성이 두 배 높고, 대부분이 자신의 회사 AI 전략을 이해하지 못한다고 나타났다. 응답자의 88%가 번아웃을 겪고 있다고 보고했다.

이 모든 데이터는 같은 근본 원인에서 비롯된다. AI에 투자하는 기업들이 투자금을 회수하려는 조급함 때문에 장기적 성과를 희생하고 있다는 것이다.

가정용품 제조업체 샤크닌자(SharkNinja)는 민첩하고 높은 신뢰 기반의 운영 시스템을 구축한 완벽한 사례다. CEO 마크 바로카스는 기존의 경직된 패러다임을 정면으로 공격했다.

회사 전체 회의에서 그는 "이전에는 어리석게 행동했지만 이제는 어리석지 않기로 결정했다"고 말했다. '어리석은 행동'은 현실이 틀렸다고 증명한 후에도 고집스럽게 계획을 고수하는 것이라고 정의했다. 대신 모든 직원이 잘못된 결정을 바로잡을 수 있는 권한과 책임을 갖는다는 점을 분명히 했다.

이는 분권화된 의사결정을 강화하고 실패를 경로 수정을 위한 데이터 포인트로 재정의함으로써 협력을 촉진하는 민첩하고 높은 신뢰 기반 운영 시스템을 구축했다. 샤크닌자는 최근 분기 실적에서 전년 동기 대비 순이익을 105% 증가시켰고, 이는 주가를 지난달 사상 최고치로 끌어올렸다.

혁신적 비즈니스 모델 전환

더블린에 본사를 둔 비전통적 로펌 존슨 하나(Johnson Hana)는 시간당 청구 대신 기업 고객에게 정액 요금이나 프로젝트 기반 요금으로 주문형 법무 전문가와 관리 서비스를 제공한다. 이 회사의 사명은 더 많은 시간을 청구하는 것이 아니라 법무 전문가의 삶을 "더 좋고 더 행복하게" 만드는 것이다.

"시간 극대화"에서 "인재와 고객 가치 극대화"로 목표를 바꿈으로써 회사는 기술과의 관계를 뒤바꿨다. AI는 인간이나 기술 단독으로는 할 수 없는 더 나은 작업을 가능하게 하기 위해 배송의 모든 측면에 내장됐다.

지난 7월 AI 기반 법률 플랫폼 유디아(Eudia)는 존슨 하나를 5천만 달러에 인수했다. 유디아는 처음부터 구축하기보다는 이미 기술을 수용하고 소화할 수 있음을 증명한 기업의 높은 신뢰, 사슴 사냥 운영 시스템과 강력한 고객 리스트를 샀다.

쇼피파이의 AI 필수 활용 정책

낮은 신뢰 시스템에서 직원들은 합리적으로 AI 사용을 숨기거나 생산성 향상분을 독점하거나 (역설적으로) 자신의 불가결성을 주장하는 수단으로 AI 학습을 거부한다.

진정한 "AI 네이티브" 회사를 구축한다는 신념에 이끌린 쇼피파이 경영진은 이를 다시 연결하기로 했다. 유명한 메모에서 CEO 토비 뤼트케는 채용 관리자가 인간을 고용하기 전에 AI가 해당 업무를 할 수 없다는 것을 증명해야 한다고 명령했다.

반사적이고 효과적인 AI 사용은 이제 성과 평가의 일부가 됐다. 더 이상 일자리를 보호하기 위해 AI를 숨기는 것이 아니라 새롭고 더 가치 있는 일자리를 만들기 위해 AI를 마스터하는 것이 인센티브가 됐다. 이는 조직이 AI가 쉽게 복제할 수 없는 보완적 인간 기술인 창의성, 전략적 사고, 혁신을 위해 채용하도록 강요한다.

지속 가능한 AI ROI에 필요한 것은 운영 시스템의 변화에 다름없다고 말로트는 강조했다. 지난 세기 동안 대부분의 회사는 중앙집중식 전력망처럼 운영됐다. 하향식 통제와 선형적 예측 가능성을 위해 구축됐고, 목표는 종종 규모 확장과 최대 효율성 달성을 위한 복제 가능성이었다.

하지만 AI는 이 오래된 그리드를 위한 더 효율적인 연료가 아니다. 완전히 새로운 형태의 에너지다. 그 힘의 대부분은 개별 직원과 팀이 실험하고 혁신하는 가장자리에서 생성된다.

샤크닌자가 효과적으로 기존 그리드를 구식이라고 부르고, 존슨 하나가 기존의 가치 소비 측정기를 창조도 측정하는 현대적 측정기로 교체하고, 쇼피파이가 모든 사람이 순긍정적 에너지 생산자가 되도록 인센티브를 제공하는 이유다.

이러한 회사들은 가치가 현재 어디서 어떻게 창출되는지에 맞춰 업무의 사회적 계약을 다시 쓰는 새로운 그리드를 구축하고 있다. 그들은 경영진과 직원 간의 신뢰가 실존적임을 인식했다.

신뢰 부족이 그림자 인력 양산

직원의 95%가 AI의 잠재력을 보고 있지만, 가장 큰 우려는 조직이 혜택을 공유하지 않을 것이라고 믿지 않는다는 점이다. 그 결과 그리드에서 분리된 그림자 인력이 생겼다. 모든 사람이 토끼를 사냥하고 있으며, 종종 직장에서 AI를 사용한다는 사실을 숨긴다. 신뢰 없이는 아무도 협력을 위험에 빠뜨리지 않는다.

새로운 그리드는 "우리가 쉽게 예측하거나 통제할 수 없을 때에도 당신이 창조하는 가치를 인정하고 보상하겠다"는 상당히 깊은 신뢰를 요구한다.

운영 모델을 변경해 이러한 신뢰를 구축하는 기업이 일시적인 효율성 향상이 아니라 경쟁업체가 복제할 수 없는 복합적 혁신을 가능하게 하고 활용함으로써 미래를 소유하게 될 것이다. 지속 가능한 ROI는 AI가 할 수 있는 일에서 나오는 것이 아니라 모든 사람이 같은 사냥에 참여하고 있으며 상을 공유할 것이라고 신뢰할 때 사람들이 할 수 있는 일에서 나온다.

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