최고 데이터 책임자(CDO)의 전략적 위상은 ‘변화 중’

비즈니스의 모든 측면에서 데이터가 중심이 되면서 최고 데이터 책임자(CDO)의 전략적 위상이 변화하고 있다. 기존의 CDO는 조직이 데이터를 활용해 성과를 창출할 수 있도록 지원하는 데 중점을 뒀다. 구체적으로는 데이터와 애널리틱스를 모든 부서에 통합하고 모든 직원이 데이터의 가치, 데이터 사용 방법, 데이터 보호 방법을 이해할 수 있는 데이터 중심 문화를 개발하는 것 등이다.

그러나 최근 AI의 발전으로 인해 CDO의 책임과 조직의 영향력을 재편되고 있다. 전략적 혁신에 중점을 두는 방향을 향해서다. 한 포춘 500대 기업에서 데이터 및 분석 최고 책임자를 맡고 있는 제프리 부어히스는 새로운 CDO를 구분짓는 명확한 경계선이 있다고 진단했다. “일회성 성과와 반짝이는 결과물”을 만드는 데 집중하는 기존 CDO들이 있다면, 새로운 CDO들은 “함께 일하는 대상의 언어, 용어, 통화로” 가치를 전달하면서 조직의 전략적 목표에 주목한다는 설명이다.

다양한 부서와 공감할 수 있는 방식으로 소통함으로써 이러한 CDO는 동맹을 얻고 핵심적인 비즈니스 파트너가 될 수 있다. 부어히스는 “자신의 가치를 이해받지 못하면 재정적, 정치적 변화의 파도에 흔들리게 되고 조직에 기여할 수 있는 능력은 제한될 것”이라고 말했다.

다른 한편으로는 AI를 도입하기 위한 투자가 증가하고 있지만, 많은 비즈니스 경영진이 조직의 데이터 역량과 준비 상태에 대해 과신하고 있다. 즉 AI 투자에서 가치를 창출하기 위해서는 전략을 전달하고 추진할 수 있는 강력한 CDO가 필수적이다.

최근 다양한 산업 분야의 CDO 7명이 한 자리에 모여 우선 순위가 높은 안건에 대해 논의하는 자리가 있었다. 부어히스와 함께 프린시펄 파이낸셜 그룹의 부사장 겸 최고 데이터 및 분석 책임자 라제시 아로라, 다우의 최고 데이터 및 분석 책임자 크리스 브루만, 맥도날드의 최고 데이터 및 분석 책임자 미셸 갠슬, 콜린스 에어로스페이스의 부사장 겸 디지털 기술 및 최고 데이터 책임자 라비 카푸르, 브라운 앤 브라운 보험의 최고 데이터 책임자 마이크 본, PRA 그룹의 수석 부사장 겸 글로벌 데이터 책임자인 패트릭 테리 등이 참여했다.

다음은 이들 CDO가 인공지능, 거버넌스, 가치 스토리 창출, 기술 격차 해소 등에 어떻게 접근하고 있는지에 대해 공유한 인사이트다.

책임감 있는 AI: 혁신과 리스크의 균형

생성형 AI의 부상은 기업에게 데이터를 전략적으로 활용하기 위해 해야 할 일을 상기시켰다. 이는 CDO들이 그간 소리 높여 외쳐온 메시지이기도 하다.

경영진의 경우 데이터의 가치를 알아도 거버넌스를 간과하는 경우가 많다. 생성형 AI는 많은 양의 데이터를 활용하지만 규제와 지침 측면에서 미성숙한 특징을 지닌다. 결과적으로 거버넌스에 더 큰 복잡성을 더한다. 리더는 앞날을 예측하는 한편, 기존의 모델링 접근 방식을 이 새로운 영역에 적용하려고 노력해야 한다.

그 중 하나가 책임감 있는 AI 구조 구축이다. 최우선 과제라고도 할 수 있다. 라제시 아로라는 프린시펄 파이낸셜이 2단계 접근 방식을 취하고 있다고 전했다. 첫 번째 계층에는 규정 준수, 개인정보 보호, 보안, 위험 및 도메인 주제 전문가들이 모여 다양한 사용 사례를 통해 업무를 관리하기 위한 프레임워크를 만드는 윤리 및 책임감 있는 AI 워킹 그룹이 있다. 두 번째 계층은 CEO, CIO 및 기타 고위 경영진으로 구성된 운영위원회로, 분기별로 모여 상황을 점검하고 피드백을 받는다.

콜린스 에어로스페이스의 카푸르는 챗GPT 이후 기업의 수요가 급증한 가운데, 규제가 심한 산업에서는 특히 중요한 인공지능 도구의 책임 있는 사용과 인공지능 세대에 대한 이해를 증진하기 위한 사려 깊고 포괄적인 커뮤니케이션 계획의 필요성이 높아졌다고 진단했다.

갠슬은 맥도날드의 여정에서 중요한 부분으로 책임감 있는 AI와 관련된 두 개의 풀타임 직책을 언급했다. 한 명은 법률 및 규정 준수와 변화하는 규정을 파악하는 데 집중하고, 다른 한 명은 커뮤니케이션과 교육을 담당한다.

그는 맥도날드 직원들이 AI의 혜택과 위험의 균형을 맞출 수 있도록 하기 위해서는 커뮤니케이션과 교육이 필수적이라고 강조했다. 맥도날드 내의 교육 다수는 실용적인 활용법에 초점을 맞추었지만, 위험만을 다룬 과정도 있었다. 예를 들어 공급업체와 협력하는 경우의 위험성과 안전한 도입 방안 등이 그것이다. 또 무엇을 물어봐야 하는지에 대한 체크리스트도 위험 교육에 포함돼 있었다.

데이터 해독 능력 개발 및 확장

이러한 CDO들은 교육 프로그램과 대학 스타일의 프레임워크를 활용하여 전사적으로 데이터 통찰력을 높이고, 내부 인재의 역량을 강화한다. 또 AI에 대한 저항을 최소화하고, AI를 사용하여 비즈니스 성과를 창출하는 방법에 대한 인사이트를 더 많이 확보하는 등의 노력을 기울이고 있다.

다우의 브루만은 데이터 및 애널리틱스 리터러시 프로그램에 대한 투자가 상당한 성과를 거뒀으며, ‘구루 네트워크’라는 이름의 정책을 활용해 이를 전파하고 있다. 그는 “프로그램을 시작할 때 모든 사업부와 모든 부서에서 리더를 한 명씩 뽑아 3개월 동안 코호트를 구성하여 D&A 리터러시에 몰입할 수 있도록 했다. 그런 다음 이들에게 나가서 자신의 부서에서 이 분야에 열정적인 사람들을 찾아서 이 전문가 네트워크에 참여하도록 요청했다”라고 말했다.

이 프로젝트에 참여하려는 사람은 많았다. “직원들은 5년, 10년, 15년 후에도 관련성을 유지하려면 디지털과 분석, AI에 대해 더 많이 배워야 한다는 것을 알고 있기 때문에 이에 대해 배우고자 한다. 사람들이 문을 두드리고 있다”라고 그는 말했다.

다우는 또 ‘최고위층’의 통찰력을 키우기 위해 회사의 상위 150명의 고위 리더를 대상으로 AI 몰입 행사를 개최하기도 했다. 이 행사에서 생성형 AI에 대해 교육하고 비즈니스에서 AI를 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 브레인스토밍을 촉진했다.

또한, 브루만의 팀은 매월 사업부 리더들과 함께 디지털 통찰력 세션을 진행한다. 그는 “리더들이 직접 체험하고 브레인스토밍에 참여하도록 하는 데 중점을 두고 있다. 이는 고위급 리더들이 단순히 듣고 프레젠테이션을 보는 것보다 우리가 말하는 내용을 실제로 이해하도록 하는 데 큰 도움이 되었다”라고 말했다.

부어히스는 데이터 해독 능력 프로그램이 AI 기술을 포함하도록 확장함으로써 효과를 거뒀다. 리터러시 프로그램이 인공지능 환경과 기업 전략과의 관계에 대한 경영진의 인식을 고양함으로써 아이디어와 기회에 대한 지속적인 양방향 대화를 만들어냈다는 설명이다.

그는 “결과적으로 인공지능의 역할에 대한 우려를 해결하고 ‘사전 차단’함으로써 변화 관리의 흔한 장벽을 허문다”라며, “데이터 및 AI 리터러시에 대한 이러한 접근 방식은 조직의 모든 수준에서 투자 파트너를 만드는 데 도움이 되며, 직원들이 자신의 의지와 상관없이 끌려가면서 변화가 일어나고 있다는 것을 경험하는 것을 방지한다”라고 말했다.

비슷한 방식으로 데이터 해독 능력 프로그램을 확장한 프린시펄의 아로라는 인간적 요소에 초점을 맞추는 것이 중요하다고 조언했다. “생성형 AI는 사람을 대체하는 것이 아니라 효율성을 높이는 데 도움을 주기 위해 존재한다는 점을 제대로 알려야 한다”라고 그는 말했다.

데이터 여정 주도

CDO는 또한 데이터 및 애널리틱스의 광범위한 조직 내 진화를 이끌어야 하며, 이를 위해서는 기업 전체의 고위 리더 및 기타 이해관계자와의 관계 구축과 동의를 얻어야 한다. 브루만은 협업을 촉진하기 위해 다우가 탈중앙화된 접근 방식으로 전환하고 있다고 전했다. 그는 다음과 같이 설명했다.

“수요가 너무 많고 모든 것이 중앙 집중식 팀을 통해 이루어지다 보니 병목 현상이 발생했다. 그래서 허브 앤 스포크 모델로 전환하고 있다. 각 스포크에는 데이터 및 분석 협의회에 참여하는 선임 리더가 있다. 전략을 개발할 때 ‘이 전략이 회사의 비전에 맞는가? 우리가 놓치고 있는 것은 무엇인가? 무엇을 제거하거나 변경해야 할까?’ 등을 감안한다. 이를 통해 우리가 하고 있는 일의 가치를 이해하도록 할 수 있다. 이는 동의와 지원, 투자를 받는 데 큰 도움이 되었다.”

아로라는 모든 투자에는 비즈니스 사례가 필요하며, 가치 창출이 곧 가치 실현을 의미하지는 않는다는 점을 기억하는 것이 중요하다고 강조했다. “우리의 초점은 모든 것이 비즈니스 사례에 의해 뒷받침되는 체계적인 접근 방식을 구축하는 데 있다. 여기에는 잘 정의된 가치 내러티브와 가치를 효과적으로 추적하고 실현할 수 있는 통합 프로세스가 포함된다”라고 그는 말했다.

가치 스토리 만들기

스토리텔링은 CDO의 업무에서 다소 과소평가되는 측면이다. 팀이 수행하는 업무의 가치를 판매하는 것은 청중의 언어, 상황, 비즈니스 동인으로 소통함으로써 큰 차이를 만들어낼 수 있다.

브라운 앤 브라운의 본은 “고위 경영진이나 이사회에게 기술적 관점에서 데이터 메시나 제품으로서의 데이터와 같은 구조에 대해 이야기하지 않는다. 우리는 데이터로 인한 비즈니스 성과 측면에서 이야기한다. 데이터를 공유하거나 활용할 수 있는 사용 사례를 파악하고, 플랫폼 관점이나 거버넌스 관점에서 투자의 비즈니스 가치를 입증하기 위해 마진이나 수익을 창출하는 방법에 대해 이야기한다”라고 말했다.

본은 이어 “단기적으로 비즈니스 성과를 창출하기 위해 우리가 할 수 있는 몇 가지 일을 구체적으로 보여 주어야 한다. 그리고 비즈니스 전반에서 이러한 작업을 시작하면 장기적으로 어떤 결과가 나타날지 보여주는 것이 바로 가능성의 기술이다”라고 말했다.

어떤 상황에서는 다른 비즈니스 리더들이 가치 스토리를 공유하도록 하는 것이 훨씬 더 효과적일 수 있다. 본은 이미 비즈니스 사례를 승인한 이해관계자가 있다면, 그가 직접 가치 스토리를 전달할 수 있도록 요청할 것을 권장했다.

가치 제안과 관련해 단순히 이야기하는 대신 비유, 일화, 사례를 사용하여 스토리를 만드는 것은 비즈니스 리더의 질문에 답할 수 있는 강력한 방법이다. 맥도날드의 간슬이 말했듯이, 시맨틱 계층과 마스터 데이터 관리에 대해 듣고 싶어 하는 사람은 아무도 없으며, 그것이 자신에게 어떤 의미가 있는지 알고 싶어 한다고 본은 강조했다.

때로는 인내의 가치를 설득해야 할 때도 있다. PRA 그룹의 테리는 즉각적인 재무적 효과를 보여줘야 한다는 압박이 심할 때는 실행이 어려울 수 있다고 인정했다. 그는 “빠르게 움직이겠지만 여러분이 원하는 만큼 빠르지는 않을 것이며, 이것이 바로 그 이유다’라는 메시지를 전달할 방법을 찾아야 한다”라고 말했다.

진화하는 역할

현재 다수의 대기업에서 CDO를 임명했지만, 여전히 비즈니스의 여러 부서에서 이 역할을 잘못 이해하고 있는 경우가 많다. 많은 조직이 적응 기간을 거치고 있는 단계다.

테리는 “보고 라인을 살펴보곤 한다”라며, “그 동안의 관찰에 따르면 업계 내에 일관성이 거의 없다. 이러한 모호성 때문인지 다른 직책의 평균 재임 기간이 최소 4~7년인 데 비해 이 직책의 평균 재임 기간이 28~30개월에 그친다”라고 말했다.

CDO는 비교적 최근에 생겨난 역할임에도 불구하고 이미 핵심적인 전략적 조력자가 되었으며, 앞으로 몇 년 동안 그 발전은 더욱 가속화될 전망이다. 갠슬은 “요즘은 기술보다 데이터 분석이 경쟁 우위가 되고 있다”라고 진단했다.

카푸르는 자신을 끊임없이 재창조할 수 있는 기회가 나타나고 있다고 말했다. 그는 “10년 전 데이터 역할에서 제가 했던 일과 지금 하고 있는 일을 비교해보면 매우 다르다. 나는 요즘 리더들을 찾아가 투자를 위해 제 주장을 설득하고 비즈니스에 도움이 될 수 있는 수익을 약속하곤 한다. 많은 경우 수익률은 예측보다 더 높았다. 때로는 믿음을 가져야 한다”라고 말했다.

역할이 발전함에 따라 브루만은 회사 전반의 중요한 리더들과 일대일 관계를 구축하기 위해 노력해야 한다고 조언했다. 그는 “고위 리더들 앞에 나가서 그들의 의견을 먼저 들어야 한다. 그들을 일찍 불러서 참여를 유도해야 한다. 처음 이 역할을 맡았을 때 상상했던 것보다 더 많은 노력이 필요했던 것은 사실이다. 그러나 그만큼 보람도 컸다”라고 말했다.
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