필자가 아는 모든 CIO는 비슷한 상황을 한 번쯤 겪는다. CEO가 골프 모임이나 업계 콘퍼런스에서 동료 경영진을 만나고 돌아와 “AI가 인사, 마케팅, 재무까지 회사의 모든 것을 자동화할 것”이라는 이야기를 듣는다. 인간의 개입은 필요 없고, AI가 전부 처리한다는 식이다. 그리고 월요일 아침 전사 회의를 소집한 뒤 CIO에게 이를 모두 실현하라고 요구한다.
CEO가 검증되지 않은 주장에 끌리는 것은 경쟁 압박에 대응하는 과정이라는 점에서 이해할 수 있다. 그러나 그 결과, CIO는 기대와 현실 사이의 격차를 메워야 하는 책임을 떠안게 된다. 수십 년간 축적된 프로세스, 권한 체계, 조직 문화의 관성을 가진 기업에서 AI를 실제로 작동시키는 일은 단순한 데모 환경에서 구현하는 것과는 전혀 다른 문제다.
가장 효과적인 대응은 이러한 야심을 반박하는 것이 아니라 방향을 재설정하는 것이다. CEO의 비전을 조직이 도달해야 할 현실적인 실행 로드맵으로 구체화해야 한다. 여기에는 인프라, 거버넌스, 교육 요소가 모두 포함된다. 이를 통해 ‘더 빨리 움직여야 한다’는 즉각적인 압박을 경영진이 공감할 수 있는 구체적인 실행 계획으로 전환할 수 있다.
다음은 외부에서 어떤 논의가 오가든, CIO가 CEO의 기대 수준에 도달하기 위해 실제로 집중해야 할 핵심 과제들이다.
1. AI가 스스로 신뢰를 입증할 수 있는 지점부터 시작해야 한다
과도한 기대는 첫날부터 ‘에베레스트 등반’을 요구한다. 하지만 현실적인 접근은 다르다. 반복적이면서도 익숙한 업무, 즉 팀이 이미 잘 이해하고 있고 결과를 쉽게 검증할 수 있는 워크플로우부터 AI를 적용해야 한다. 신뢰를 쌓을 수 있는 기준이 명확한 영역을 먼저 선택하는 것이 핵심이다.
목표는 팀 내 회의적인 구성원이 실제 성과를 확인하고 인식을 바꾸는 ‘유레카 순간’을 만드는 데 있다. 이러한 경험은 누적되며 확산된다. 자신이 이해하는 업무 맥락에서 AI가 효율을 높이는 것을 직접 경험한 사람일수록 변화 추진에 적극적으로 나선다. 변화 자체를 강요할 수는 없지만, 그런 변화가 자연스럽게 일어나도록 환경을 설계할 수는 있다.
2. 모델은 평준화되지만, 맥락은 그렇지 않다
몇 달 간격으로 더 빠르고 저렴하며 뛰어나다고 주장하는 새로운 모델이 등장한다. 그러나 이 경쟁에 휘둘릴 필요는 없다. 기업 AI의 지속적인 경쟁력은 단순히 어떤 모델을 사용하는지가 아니라, 그 모델에 입력되는 데이터의 품질과 거버넌스, 그리고 의미적 명확성에서 비롯된다.
일관된 비즈니스 정의, 구조화된 데이터, 명확한 데이터 계보를 구축한 기업은 그렇지 않은 기업보다 더 높은 성과를 낸다. 어떤 모델이 유행하든 결과는 달라지지 않는다. 맥락이 곧 경쟁력이다. 이에 집중해야 한다.
3. 권한 체계를 선제적으로 정비해야 한다
기존 대시보드 환경에서는 특정 화면에 어떤 데이터가 표시될지 사전에 알 수 있기 때문에 접근 권한을 미리 설정할 수 있다. 그러나 AI 환경에서는 사전에 설계되지 않은 결과가 생성된다. 그렇다면 예상하지 못한 결과에 대한 접근 권한은 어떻게 정의해야 할까.
요청 제출, 급여 데이터 조회, 기록 생성 등 사용자 대신 행동하는 AI 에이전트를 도입하기 전에, 기존 권한 및 접근 제어 체계가 이러한 새로운 유형의 결과를 처리할 수 있는지 먼저 점검해야 한다. 대부분의 경우 이를 충분히 지원하지 못한다.
이는 CEO가 요구하는 AI 도입의 전제 조건이다. 겉으로 드러나지 않는 인프라 작업이지만, 실제 운영 환경에서 AI의 신뢰성을 결정짓는 핵심 요소다. 확장 이후가 아니라 그 이전에 반드시 해결해야 한다.
4. ‘작성’이 아닌 ‘편집’ 중심 문화로 전환해야 한다
수십 년 동안 엔지니어, 분석가, 운영 조직은 코드 작성, 보고서 작성, 프로세스 설계 중심으로 역량을 키워왔다. 그러나 AI는 이러한 흐름을 근본적으로 바꾸고 있다. 이제 중요한 역량은 ‘편집’이다.
AI가 생성한 결과를 검토하고, 오류를 찾아내며, 필요할 때 수정하거나 반박하는 능력이 핵심이 된다. 문제는 많은 사람이 이러한 편집 역량을 자연스럽게 갖추지 못했다는 점이다. 그동안 이런 역할을 요구받지 않았기 때문이다.
따라서 엔지니어, 분석가, 관리자들이 AI 결과를 평가할 수 있는 판단력을 갖추도록 지원해야 한다. 단순히 결과를 생성하는 능력이 아니라 이를 검증하는 능력이 조직의 핵심 역량으로 자리 잡아야 한다.
5. 도구 도입이 아니라 행동 변화를 측정해야 한다
로그인 수치와 같은 데이터는 의미 없는 지표에 그칠 수 있다. 개발자가 AI 코딩 도구에 접속하더라도 실제 업무 방식이 바뀌지 않았다면 도입 효과는 없다고 봐야 한다.
더 중요한 지표는 생산성이다. 예를 들어 애자일 방식에서 한 스프린트당 20개의 스토리 포인트를 처리하던 팀이라면, AI 도입 이후 약 28개 수준까지 증가하는 것이 정상이다. 이는 도구의 마법 때문이 아니라 반복 작업이 빨라졌기 때문이다.
이러한 변화가 나타나지 않는다면 잘못된 지표를 보고 있는 것이다. 사용량이 아니라 결과에 집중해야 한다.
6. 실패에 대한 조직의 관점을 재정의해야 한다
과거에는 소프트웨어 배포 비용이 높고 되돌리기 어려웠기 때문에 리스크를 최소화하는 전략이 합리적이었다. 그러나 AI는 다르다. 결과는 확률적으로 생성되고, 반복 주기는 빠르다. 지나치게 신중한 접근은 오히려 시간을 낭비하게 만든다.
CIO는 팀이 기존 기업 기준에서는 부담스럽게 느낄 수 있는 수준까지 실험할 수 있도록 권한을 부여해야 한다. 동시에 빠른 실패를 안전하게 만드는 피드백 구조도 구축해야 한다. 이러한 문화 변화는 경영진부터 직접 보여줘야 한다.
AI FOMO는 사라지지 않는다
CEO는 앞으로도 긴박감과 FOMO에 반복적으로 휩쓸릴 가능성이 크다. 그리고 그 압박은 계속해서 CIO에게 전달된다.
실질적인 성과를 내는 조직은 이 에너지를 AI의 신뢰성을 확보하는 인프라 구축, 효과를 명확히 보여주는 측정 체계, 그리고 조직 내 정착을 이끄는 문화 변화로 전환하는 곳이다. 이러한 방향성이야말로 조직을 앞으로 나아가게 하는 핵심 과제다.
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