“AI 도입 지원하기 위해 기초에 집중했다” 벤틀리 CIO가 밝힌 AI 준비 전략

2022년 벤틀리모터스에 CIO로 합류하기 전, 메이슨은 통신, 항공, 보험, 아웃소싱 서비스 등 다양한 산업에서 30년 이상 IT 분야 경험을 쌓아왔다. 그전까지 IT 영역의 거의 모든 상황을 여러 차례 경험했을 만큼 폭넓은 경력을 갖추고 있었다.

그러나 이제 AI와 에이전틱 AI가 새로운 기술 시대를 열고 도입률 또한 크게 증가하고 있다. 이런 상황에서 메이슨은 데이터 시각화 역량을 확보하고 올바른 도구를 적재적소에 활용할 방안을 모색하는 등 AI의 가치를 극대화하기 위한 기반 마련에 집중하고 있다.

최근 IDC 테크 에반젤리스트 리 레닉과의 대담에서 메이슨은 “업무 기능을 지원하는 시스템의 수를 줄여야 했기에 비즈니스 부서와 함께 변화 관리 여정을 이끌어야 했다. 직원들은 자신이 사용하는 시스템에 익숙하고 애착을 가지기 때문에 쉽게 내려놓지 않는 경향이 있다”라고 말했다.

흔히 알려진 것처럼 기업에서 변화는 대부분 환영받지 못한다. 메이슨은 변화를 비즈니스 전반의 프로세스를 간소화하는 방식으로 제시함으로써 비용, IT 운영 부담, 전반적인 시스템 복잡성을 줄일 수 있었다. 이 접근이 훨씬 실현 가능하고 효과적인 전략이었다.

메이슨이 환영하는 변화 중 하나는 개인 사무실을 두지 않는 것으로, 관행을 깨기 위해 의도적으로 그렇게 선택했다. 메이슨은 “다른 직원과 똑같이 책상을 예약한다”라며 “CIO는 단지 하나의 역할일 뿐, 나라는 사람 자체를 의미하지 않는다. 회사에 오면 그 역할을 수행할 뿐이다. 직원 모두가 각자 책임은 다르지만 같은 목표를 공유하는 만큼 그 일부가 돼야 한다”라고 설명했다.

현재 벤틀리에서도 AI에 대한 관심이 높아지면서 직원들이 공통된 목표를 향해 더 많이 배우고 협력하기 시작했다. 메이슨은 “교육은 매우 중요하다. 이 과정에서 늘 역량과 인식이 핵심이라고 말한다. 주의하지 않으면 ‘무의식적 무능’ 상태에 빠질 수 있는데, 그것이 가장 피해야 할 상황”이라고 지적했다.

전략적 파트너 역시 벤틀리의 여정에 함께하며 중요한 역할을 한다. 이는 제품 정의와 비즈니스 가치 창출에 모두 기여하고 있다. 메이슨은 “목표에 도달하기 위해 파트너와 적극적으로 협력하고 있다. 쉽지는 않지만 시작하는 것이 중요하다. 결국 모든 일은 처음이 가장 어렵다”라고 조언했다.

메이슨은 또 기술 분야 여성 인재를 지원하기 위한 직장 내 실질적 행동과, 각 커리어 단계에서 효과적인 롤모델을 찾는 것의 중요성에 대해서도 설명했다. 주요 내용은 다음과 같다.

기술 분야의 여성 인재: “우리가 할 수 있는 일은 정말 많지만, 그중 가장 중요한 것은 자신의 이야기를 나누는 것이라고 생각한다. 누군가의 개인적인 경험과 여정을 들으면 훨씬 더 공감할 수 있고 마음이 끌리기 때문이다. 그래서 이런 활동이 필요하다. 많은 사람이 리더십 역할에 도전하기를 주저하는데, 형식적이거나 딱딱하게 행동해야 한다는 인식 때문이다. 하지만 나는 전혀 그렇지 않다. 꽤 현실적이고 소탈한 편이라서 다른 이들도 ‘더 진짜 같은 사람’으로 본다. 사람들이 자신의 본모습을 직장에 가져올 수 있을 때 리더십에 도전하고 조직에서 성장하는 데 훨씬 편안함을 느낀다.”

“또 인턴이나 연수생이 새로 들어오면, 나 역시 처음 IT 조직에 발을 들였을 때의 시선으로 세상을 바라보곤 한다. 이는 학교나 대학에 있을 때와는 전혀 다르다. 그때의 경험을 떠올리며, 지금 합류하는 이들이 내가 당시 느꼈던 만큼 편안함을 가질 수 있도록 지원해야 한다는 책임감을 갖고 있다.”

도전 의식: “과거 ‘내일의 세계(Tomorrow’s World)’라는 과학 기술 TV 시리즈가 있었는데, 미래와 그 모습이 어떻게 될지에 관한 내용이었다. 어느 한 회차에 등장한 여성 진행자가 큰 영감을 줬다. 그때 ‘나도 저렇게 될 수 있구나’라는 생각을 하게 됐다. 이후 1990년대 중반 소프트웨어 개발 부서에서 첫 직무를 시작했는데, 당시에는 Y2K 문제로 모두가 코드를 다시 짜느라 분주했다. 막 커리어를 시작했을 때도 여성 롤모델이 있었기에 기술 업계가 충분히 다가갈 만한 곳이라고 느낄 수 있었다. 학교 다닐 때 학문적으로 뛰어난 편은 아니었지만, 기술 업계에서 일할 기회를 얻은 것이 행운이었다고 생각한다. 코딩을 배우는 과정은 무척 흥미로웠고, 스스로 루틴을 찾으면서 조직 내에서 차근차근 경력을 쌓아왔다.”

데이터 영역: “항상 ‘데이터 없이는 AI도 없다’라고 말한다. 그래서 지난 2년 동안 데이터 전략에 집중하며 거버넌스, 프레임워크 구축 등 필요한 요소를 마련해 왔다. 특히 조직 전반에서 데이터 이해도와 역량 강화에 초점을 맞췄으며, 이는 AI를 준비하기 위한 과정이었다. 모두가 AI를 원하고 가능한 한 빨리 도입하기를 원하지만 정작 무엇을 위해 필요로 하는지는 명확하지 않은 경우가 많다. 그래서 직원들이 실험하고 학습할 수 있는 안전한 공간을 만드는 것이 핵심이었다. 이를 위해 최고전략책임자(CSO)와 협력해 데이터와 AI 전략을 비즈니스 공동 과제로 설정했다. 단순히 IT 부서의 과제가 아니라 비즈니스 차원에서 AI를 어디에, 어떻게 활용할 것인가를 정의해야 더 빠르게 가치를 창출할 수 있다고 본 것이다. 돌아보면 지난 3년 동안 전사 시스템으로 전환하고, 시스템 수를 줄이며, 회사가 어떤 데이터를 보유하고 있는지 파악해 온 모든 과정이 결국 AI로 향하는 길과 기반을 마련하는 작업이었다.”

효율화: “자동차 업계에 발을 들인 것은 사실상 전혀 다른 언어를 배우는 경험에 가까웠다. 많은 약어가 독일어에서 유래했기 때문에, 알더라도 그 의미를 이해하기 어려웠다. 그래서 한발 물러서서 비즈니스를 다시 바라보며 ‘벤틀리의 본질은 놀라운 제품을 설계하고 만들어내는 데 있다’라고 규정하는 것이 중요했다. 이후 웹이나 앱을 통해 고객을 지원하는 과정도 필요했다. 이를 가치 흐름으로 나누면 설계, 제작, 마케팅, 판매라는 일련의 과정으로 구성된다. 나는 논리를 중시하기 때문에 IT 역량을 검토할 때도 같은 방식을 적용하려 한다. 예를 들어 IT 관점에서 전달 비용을 줄이면 다른 영역에 투자할 수 있는 자금이 늘어나고, 결과적으로 조직을 미래에 대비하도록 준비시킬 수 있다.”
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