일문일답 | 경제분석가가 말하는 기술 리더십···“CIO는 확실성만 기다릴 수 없다”

인플레이션, 글로벌 지정학적 불안, 지속적인 기술 변화 속에서 최고정보책임자(CIO)는 혁신과 비용 효율이라는 두 과제를 동시에 풀어야 하는 부담을 안고 있다. IT 예산은 갈수록 빠듯해지고, 인재 확보와 유지도 쉽지 않다. 경제 지표는 명확한 방향성을 제시하지 못하는 상황이 계속되고 있다.

이처럼 예측하기 어려운 시대에 CIO는 그 어느 때보다 전략가처럼 사고해야 한다. CNBC 출신 경제 분석가이자 작가인 론 인사나는 “지금과 같은 환경에서는 완벽한 확실성을 기다릴 여유가 없다”라며 “IT 리더는 초기 경제 신호를 읽고, 모든 것이 불확실하게 느껴질 때에도 자신감을 갖고 이끌어야 한다”라고 말했다.

론 인사나는 40년간 CNBC에서 시장과 경제 변화를 분석해온 인물로, 경제 전반에 대한 통찰력으로 잘 알려져 있다. 동시에 인공지능(AI) 분야 스타트업 창업자 출신으로서, 신기술이 실제 비즈니스와 어떻게 맞물리는지에 대한 독자적인 시각도 갖고 있다. CIO닷컴은 그와 함께 기술 혁신과 재정적 신중함 사이에서 균형을 잡아야 하는 CIO의 역할에 대해 이야기를 나눴다.

Q: 정치적 변화, 기술 혁신, 인플레이션 등 다양한 글로벌 불확실성이 겹친 상황에서, CIO가 조직의 리스크와 기회를 예측하기 위해 주목해야 할 경제 신호는 무엇인가?

A: CIO가 경제학자가 될 필요는 없지만, 몇 가지 핵심 지표는 반드시 살펴봐야 한다. 그중에서도 채권 시장은 좋은 출발점이다. 금리와 인플레이션 기대 수준인 ‘브레이크이븐(break-even)’은 향후 물가 흐름에 대한 시장의 전망을 보여준다.

또한 유가, 달러 가치, 금 가격도 인플레이션 압력이나 변동성을 예고하는 신호로 활용할 수 있다. 노동시장 측면에서는 주간 실업수당 청구 건수, 감원 발표, 특히 대학 졸업자를 포함한 채용률이 노동시장 건강도를 판단하는 조기 지표가 된다. 이러한 신호들을 종합적으로 고려하면, 기업의 기술 리더들이 직면할 수 있는 리스크와 기회를 보다 입체적으로 파악할 수 있다.

Q: 디지털 혁신에 대한 수요는 커지고 있지만, 예산은 그 속도를 따라가지 못하고 있다. 신기술 투자를 이어가면서도 재정적으로 신중함을 유지하려면 CIO는 어떤 전략을 취해야 할까?

A: 예산이 빠듯하더라도 혁신은 계속 추진해야 한다. 기술 변화는 적극 수용하되, 데이터의 관리와 활용 방식에서 안전성, 신뢰성, 품질을 우선순위로 두는 ‘스마트한 혁신’이 필요하다. 신기술로 인해 사업 일부가 구식이 될 가능성이 있다면, 경쟁자가 먼저 변화를 주도하기 전에 스스로 그 전환을 이끄는 편이 낫다.

Q: 향후 성장 가능성을 예측하기 어려운 상황에서, 기술 인재 채용과 유지를 위한 장기적 결정을 CIO는 어떻게 내려야 할까?

A: 불확실한 시기일수록 현실적인 시각과 낙관적인 전망을 동시에 갖고 채용 전략을 짜야 한다. 우선 자사 성장률과 수익 예측, 향후 확보 가능한 사업 기회를 중심으로 시작하되, 전체 경제 흐름과 경쟁사 동향도 반드시 고려해야 한다. 경쟁사가 공격적으로 채용을 늘리고 있는가? 해당 산업군에서 감원이 늘어나고 있는가? 이런 흐름을 종합적으로 판단해야 한다.

Q: 수십 년간 경제의 부침을 지켜본 전문가로서, 지금의 비즈니스 환경은 과거와 어떤 점에서 본질적으로 다르다고 보는가? 그리고 그것이 기업 기술 리더의 미래 역할에 어떤 영향을 미칠 것이라 보는가?

A: 위험에 대한 인식과 대응 방식이 확실히 달라졌다. 과거보다 인플레이션 리스크나 예산 제약, 미국 투자에 대한 해외 관심 등 전통적 리스크 요인에 대한 경각심이 줄어든 모습이다.
또 하나 우려되는 것은 미국의 무역 및 지정학적 동맹 관계가 약화되고 있다는 점이다. 이는 기술 리더에게도 중요한 문제다. 디지털 전환이 가속화될수록 미국 기술 기업은 글로벌 시장 의존도가 커질 수밖에 없기 때문이다.

Q: 경제 분석가이자 AI 창업가로서, 생성형 AI, 자동화, 거시경제 트렌드가 교차하는 지점에서 향후 방향성을 어떻게 보고 있으며, 기술 리더는 지금 무엇을 준비해야 할까?

A: AI는 업무 방식과 운영 구조를 근본적으로 바꾸게 될 것이다. 하지만 이를 과장되게 받아들이지는 말아야 한다. CIO는 AI를 경쟁 우위 확보 수단으로 적극 활용하되, 기적을 기대해서는 안 된다. AI의 성과는 주입되는 데이터의 품질에 좌우된다. 양질의 데이터를 기반으로 해야 AI가 생산하는 결과물도 신뢰할 수 있다. 결국 AI는 생산성을 높이고 비효율을 줄이며 수익성을 향상시킬 수 있지만, 잘못된 비즈니스 모델을 AI가 성공적으로 바꿔줄 수는 없다.
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