AI 성숙도 모델이 필요한 결정적 이유

AI(인공지능)와 자동화 기술의 도입이 가속화되고 있습니다. 혁신이 새로운 기회를 창출하고, AI에 대한 기대감이 리더들로 하여금 AI 도입을 서두르게 하고 있기 때문입니다. 새로운 작업 시스템이 등장함에 따라 AI의 진정한 가치는 인간의 역할을 대체하는 것이 아니라 보완하는 데 있다는 것이 분명해지고 있습니다.

지난 몇 년간 AI와 자동화를 기반으로 구축된 새로운 업무 시스템은 반복적인 작업을 자동화하고, 콘텐츠 제작 속도를 높이며, 데이터 기반 인사이트를 제공하는 등 전례 없는 규모로 인간 작업자의 가치를 끌어올리고 있습니다. 사람들은 AI 어시스턴트의 도움을 받아 코딩, 디자인, 작문 등을 훨씬 효율적으로 수행함으로써 더 빠르고 창의적이며 전략적으로 일할 수 있게 되었습니다. 이러한 인간, AI, 자동화의 공생 관계, 즉 협업 지능은 AI와 자동화가 반복적인 작업을 처리하는 동안 사람들이 전략적인 개선과 고차원적인 업무에 집중할 수 있게 하여 더 빠른 혁신 주기를 만들어 냅니다.

협업 지능의 이점을 온전히 활용하려면 기업은 AI가 통합된 운영 모델을 도입해야 합니다. 그리고 이를 위해서는 거버넌스, 구조, 프로세스 변화를 통해 AI와 자동화 통합이 전략적 비즈니스 목표에 맞게 전사적으로 이루어지도록 해야 합니다.

AI의 가치가 계속해서 높아지고 있는 지금, 조직은 잠시 멈춰 서서 기술의 기회와 위험을 이해하고, 기술과 목표를 일치시키며, 성공을 위한 경로를 신중하게 계획해야 합니다. AI 도입의 서부 개척 시대와도 같은 상황 속에서 지속 가능한 성공을 거두려면 보다 체계적인 접근 방식이 필요합니다.

새로운 백서 '협업 지능을 위한 역량 성숙도 모델'을 읽어 보면 AI 통합 운영 모델을 채택하는 기업에 필수적인 프레임워크와 명확한 로드맵을 어떻게 제공하는지 알 수 있습니다.

AI의 성공은 경험 기반 구조에 달려 있다

기술에는 과대 광고가 따르기 마련이지만, AI처럼 빠르게 주류로 자리 잡은 기술은 지금껏 없었습니다. 비교적 최근인 2000년대 초의 클라우드 붐만 해도 수십 년에 걸쳐 진행되었습니다. Salesforce는 1999년, Microsoft Azure는 2010년에 출시되었으며, 현재까지도 클라우드 마이그레이션은 계속 인기를 끌고 있습니다.

하지만 AI는 이러한 클라우드로의 마이그레이션조차 매우 느리게 보이게 합니다. ChatGPT는 출시한지 2년도 채 되지 않아 약 8억 명의 사용자를 확보했고, Google Gemini는 18개월 만에 사용자 수 3억 5천만 명을 돌파했습니다. 이처럼 폭발적인 인기와 함께 AI 열풍은 최고 경영진의 전략 지시와 신규 솔루션 도입을 촉진하고 있습니다. Gartner는 CFO의 90%가 2025년에 AI에 더 많이 지출할 것으로 예상하며, AI 예산 삭감을 예상하는 곳은 전무하다고 말합니다.

하지만 문제는 Accenture 조사에서 경영진의 65%가 AI 기반 전환에 필요한 기술 전문성을 갖추지 못했다고 답했다는 점입니다. AI 기술의 빠른 발전 및 확산 속도와 기업 솔루션으로서 상대적으로 생소하다는 점이 그 주된 원인입니다. 오늘날의 리더들은 아직 AI에 대한 실질적인 경험이 부족한 경우가 많습니다. 이제 AI는 거의 모든 애플리케이션에 적용되고 있기 때문에, 이는 기술의 문제가 아니라 조직의 AI 성숙도에 관한 과제입니다.

AI를 도입하면서 명확한 로드맵 없이 무작정 뛰어드는 조직은 불필요한 위험, 자원의 낭비, 잘못된 투자, 시장 내 입지 상실 등의 결과를 맞이하게 됩니다. 이에 대한 더 나은 대안은 조직이 AI를 인간 감독 하에 단순한 지원 도구로 활용하는 단계부터 완전한 자율 운영이 가능한 단계까지 점진적으로 전환할 수 있도록 설계된 경험 기반 성숙도 모델을 사용하는 것입니다.

CI-CMM(협업 지능 역량 성숙도 모델)은 AI 도입을 책임감 있고, 지속 가능하며, 성공적으로 확장할 수 있도록 하는 실용적인 프레임워크입니다. 앞서 언급했듯이, AI의 성공은 사람과 AI가 시너지 효과를 내어 더 나은 의사 결정을 하는 협업 지능에 달려 있습니다. 이에 대하여 자세히 알아보려면, 블로그 게시물 협업 지능 설명: 사람과 AI가 함께 더 똑똑하게 일하는 방법을 확인하세요.

AI 도입이 실패하는 이유

유망했던 경영진이 잘못된 기업 전환 전략으로 인해 경력 발전에 한계를 경험하고 있습니다. Bain & Company의 연구에 따르면 기업의 12%만이 비즈니스 전환 목표를 달성합니다. McKinsey의 경우, 조금 더 높은 수치인 30%가 전환에 성공한다고 평가합니다. 어느 쪽이든 가능성은 높지 않습니다.

Bain은 경험과 준비 부족을, McKinsey는 비현실적인 목표, 동기를 부여하지 못하는 변화 관리, 그리고 불충분한 투자를 실패의 주요 원인으로 지적합니다.

AI를 둘러싼 빠른 속도, 압박, 경험 부족은 위험을 증폭시키고 경영진에게 새로운 과제를 제시합니다. 특히 AI 및 기술 중심의 전환에 있어, 조직이 광범위하고 지속 가능한 영향을 실현하는 데 방해가 되는 일반적인 장애물은 다음과 같습니다.

공유된 목표의 부족
확장 전략 없는 부서별 파일럿 프로젝트
도전과 시행착오 속에서 팀에 제공되는 지원의 한계
AI의 의사 결정 결과에 대한 신뢰 부족
부서 간 협업을 위한 구조의 부재

CI-CMM은 AI 리더가 AI 성숙도 단계를 거치고 책임감 있게 확장할 수 있도록 체계적인 지침을 제공해 이러한 과제의 극복을 돕습니다.

AI의 성공에 필수적인 가치 실현 도구 및 이를 위한 로드맵

CI-CMM은 조직의 준비 태세, 운영 역량, 기술적 정교함을 향상시켜 AI 자율성을 높이는 동시에 인간 개입을 줄이는 명확한 경로를 제시합니다. AI는 최소의 인간 감독으로 더 많은 업무를 수행할 수 있고, 사람은 전략적이고 지적이며 창의적인, 그 외 인간 중심의 고부가가치 작업에 더 많은 시간을 쓸 수 있습니다.

여기서 핵심은 기술 역량과 조직 및 운영 역량의 균형을 맞추는 것입니다. 조직의 성숙도는 기술적 성숙도와 보조를 맞춰 증가해야 합니다. 구조화된 모델이 없으면 리더들은 기업이 아직 준비되지 않은 도구를 무분별하게 배포할 수 있습니다.

CI-CMM은 리더들에게 다음을 위한 체계적인 로드맵을 제공합니다.

팀 정렬
신뢰 구축
인간과 AI의 협업 증대
프로세스 전반에 걸친 확장
책임감 있는 거버넌스

기술이 성숙해질수록 CI-CMM은 체계적인 거버넌스와 명확한 기준을 통해 직원들이 AI 역량을 강화할 수 있도록 유도하며 이를 통해 리스크는 최소화되고 신뢰는 극대화됩니다. 점차적으로 직원들은 기업 내 다양한 영역에 AI를 적극적으로 통합하게 될 것입니다.

CI-CMM 프레임워크 소개

CI-CMM은 작업자들이 AI 역량에 대한 신뢰를 지속적으로 쌓고 AI 결과물에 대한 감독을 줄여갈 수 있도록 함으로써 작업자와 AI 간의 협업이 증대될수록 자율성이 더욱 강화되는 선순환을 만들어냅니다.

아래에 제시된 CI-CMM의 5단계는 현재 AI 성숙도를 평가하고, 자율적인 기업을 위한 협업 지능을 추구하면서 성숙도를 높이는 지침으로 사용할 수 있습니다.

1단계: 초기 인간 주도의 AI 보조 단계로, 기본적인 AI 도구가 의사 결정을 지원하지만 여전히 사람의 감독이 많이 필요합니다. 유스케이스에는 고객 지원 챗봇, 헬프 데스크 분류 자동화, 직원 복지 셀프 서비스가 포함됩니다.
2단계: AI 보조 의사 결정으로 협업하는 단계로, 가치 있는 인사이트와 보완된 의사 결정 과정을 통해 사람의 의사 결정을 개선하고 가속화합니다. 유스케이스에는 작문 보조 도구, 고객 감정 분석 및 재고 관리가 포함됩니다.
3단계: 사람과 AI가 균형있게 협업하는 단계로 사람과 기술이 함께 전체적인 프로세스를 완수하고 더 큰 목표를 달성하기 위해 협력합니다. 유스케이스에는 보험 계리 분석 및 가격 책정, 문서 검토 및 승인, 그리고 경쟁 시장 조사 및 분석이 포함됩니다.
4단계: AI 주도의 고급 협업 단계로, AI가 정보를 제공하고 프로세스를 실행하며, HITL(인간 개입) 감독을 통해 높은 자율성을 유지하면서도 사람이 여전히 중요한 결정을 내립니다. 유스케이스에는 수요 예측, 재고 및 물류 최적화, 신약 개발, 재무 위험 평가가 포함됩니다.
5단계: 완전히 자율적으로 운영되는 자율 기업이 실현된 단계입니다. 가장 성숙한 단계로, 운영이 독립적으로 이루어지고, 자체 학습 AI 플랫폼이 프로세스를 관리하고 통제하며, 사람의 개입은 최소화됩니다. 유스케이스에는 제품 디자인, 마케팅 캠페인 생성 및 실행, 인수 합병 평가, 그리고 공급망 중단 완화가 포함됩니다.

각 단계를 거치면서 신뢰는 커지고, 거버넌스는 성숙해지며, AI가 접목된 시스템은 더욱 지능적이고 자율적으로 변모합니다.

CI-CMM 프레임워크가 중요한 이유와 지금 바로 시작하는 방법

AI는 기업 환경에서 비교적 최근에 등장한 기술입니다. 대부분의 조직은 효과적으로 AI를 활용하고 발전시키는 데 필요한 경험을 갖추지 못한 상태이며, 기업 규모의 전환은 말할 것도 없습니다. 현명한 리더는 확장 가능하고 책임감 있는 전환을 위해 경험 기반의 청사진에 기대를 걸 것입니다.

CI-CMM은 AI 역량을 단순히 평가하는 수준을 넘어, 리더가 효과적이고 지속 가능한 AI 도입을 실현할 수 있도록 토대를 제공하며, 인간의 역할을 보완하는 AI의 성공적 활용을 촉진합니다. 나아가 성공에 필수적인 전문성, 거버넌스, 플랫폼을 조직의 준비도, 운영 역량, 기술 경쟁력 전반에 걸쳐 체계적으로 육성하고 배치할 수 있도록 지원합니다.

AI는 하나의 개념이자 기술로서 빠르게 발전하고 있습니다. 그러나 AI를 도입해야 한다는 압박이 AI의 성공적인 전사적 배포라는 본연의 목적을 훼손해서는 안 됩니다. CI-CMM은 성숙도 수준에 관계없이 모든 조직에 AI 성공을 위한 공통의 언어, 목표, 그리고 명확한 실행 경로를 제시합니다.

CI-CMM 백서를 다운로드하여 현재 조직이 어느 위치에 있는지 확인해 보세요.