생성형 AI가 처음 등장했을 때 그 확산 속도와 파급력은 실로 놀라웠다. 새로운 기능이 하룻밤 사이에 등장했고, 이사회 역시 빠르게 반응했다. 경영진은 위험을 감지하는 동시에 막대한 기회도 포착했고, 그 결과 많은 기업이 같은 선택을 했다. 최고 AI 책임자(CAIO), 혹은 이에 준하는 직책을 신설하고 간단히 “AI를 맡아 추진하라”는 임무를 부여한 것이다.
당시 이러한 반응은 충분히 합리적이었다. AI는 특정 조직이나 개인의 책임으로 방치하기에는 지나치게 중요한 기술이었지만, 기존 역할에 자연스럽게 흡수하기에는 아직 너무 낯설었다. 기술이 운영 지침보다 먼저 등장한 상황에서, CAIO는 불확실성 속에서 책임과 소유권을 설정하기 위한 하나의 해법으로 자리 잡았다.
대규모 언어 모델(LLM) 등이 기업 전반에 확산된 지 몇 년이 지난 지금, 기업의 AI 논의는 분명히 달라졌다. 신기함은 사라졌고, 조직은 기대와 구상에서 실제 구현 단계로 이동하고 있다. 이러한 전환이 2026년을 향해 가속화되면서, CAIO는 상징적인 직책을 넘어 훨씬 더 운영적이고 실질적인 역할로 진화하고 있다.
CAIO 역할이 빠르게 등장한 이유
생성형 AI만큼 경영진에게 강한 긴박감을 안긴 기술은 드물었다. 이전의 기술 혁신과 달리 AI는 비기술 인력도 즉시 활용할 수 있었고, 고객과 직원 모두에게 눈에 띄게 드러났다. 등장 초기부터 판을 바꿀 기술이라는 인식이 강했다.
이러한 가시성은 신선하고 흥미로웠지만, 동시에 부담도 키웠다. 이사회는 경영진이 다가올 변화를 제대로 이해하고 있다는 확신을 원했고, 투자자는 기업이 뒤처지지 않을 것이라는 신호를 요구했다. 내부적으로는 거버넌스 체계가 정비되기도 전에 직원들이 각종 도구를 실험하는 상황이 벌어졌다.
이에 대응해 많은 조직이 관심과 책임을 한데 모을 수 있는 고위 직책을 신설했다. CAIO는 탐색과 학습, 그리고 미래에 대한 기대를 집약하는 중심 역할로 떠올랐다. 당시에는 명확한 방향성이 존재하지 않았기 때문에, 이 역할의 권한과 범위는 의도적으로 넓게 설정됐다.
이는 실행보다 의도의 문제에 가까웠다. CAIO를 임명하는 행위 자체가 고객과 이해관계자 모두에게 “우리는 상황을 인지하고 있으며, 이를 중대하게 받아들이고 있다”는 메시지를 전달하는 신호 역할을 했다.
CAIO 1.0
초기 최고 AI 책임자는 빠르게 변화하는 환경을 탐색하는 개척자에 가까웠다. 이들의 역할은 가능성을 실제 이해로 전환하는 데 있었다.
주요 업무로는 새롭게 등장하는 도구를 추적하고, 개념 검증 프로젝트를 수행하며, 경영진을 대상으로 AI 교육을 진행하고, 장기적으로 AI가 가치를 창출할 수 있는 영역을 발굴하는 일이 포함됐다. 성과는 결과보다는 활동량과 통찰을 기준으로 평가됐고, 운영 지표보다 파일럿과 실험의 비중이 더 컸다.
이 단계는 최고 데이터 책임자나 초기 클라우드 리더십과 같은 과거 역할의 전개 과정과 닮아 있다. 인프라와 표준이 성숙하기 전까지, 이들 직책은 실행보다 전파와 인식 제고에 초점을 맞췄다. AI 역시 동일한 흐름을 따르고 있다.
당시 CAIO는 운영자라기보다 안내자에 가까웠다. 조직이 무엇을 할 수 있는지 상상하도록 돕는 것이 핵심이었지, AI를 대규모로 안정적으로 작동하게 만드는 것이 주된 과제는 아니었다.
새로움에서 운영 현실로
지난 2년간 AI는 중요한 전환점을 넘었다. 데모 단계에서 벗어나 실제 업무 흐름으로 옮겨간 것이다.
이제 조직은 AI를 활용해 운영을 보완하고, 전사적인 의사결정을 지원하고 있다. 그러나 이러한 변화와 함께 새로운 현실도 드러나고 있다.
사용량 기반 요금과 인프라 부담은 더 이상 이론적 논의가 아니라 재무제표에 직접 반영되고 있다. 오류와 편향 문제는 예외적인 사례에서 운영상의 리스크로 전환됐고, 데이터 보안은 사후 고려 사항이 아니라 기본 요건이 됐다. 규제 당국과 법무 조직의 관심도 한층 높아지고 있다.
AI는 신기술의 영역을 벗어나 인프라처럼 작동하기 시작했다. 그리고 인프라는 규율을 요구한다. AI가 실제 운영 시스템과 고객 접점에 연결되면서, 기존의 ‘탐색과 전파’ 중심 역할이 가진 한계도 분명해졌다.
왜 기존의 역할 규정은 더 이상 작동하지 않는가
AI 도입이 확대되면서, 조직은 열정만으로는 확장이 이뤄지지 않는다는 사실을 깨닫고 있다.
명확한 소유권이 없을 경우 AI 관련 시도는 부서별로 쉽게 분산된다. 각 팀이 서로 다른 도구를 선택하고, 각자의 기준에 따라 실험을 진행하다 보면, 혁신으로 출발한 프로젝트가 결국 기술 부채와 닮은 형태로 변질된다.
이러한 괴리는 개별 실무자의 문제라기보다, 역할 설계와 조직의 실제 요구 사이에서 발생한 불일치에 가깝다.
AI가 본래 의도한 방식으로 작동하려면 IT, 보안, 법무, 컴플라이언스, 재무, 사업 리더십 전반에 걸친 조율이 필요하다. 이를 위해서는 단일한 모범 사례 체계와 함께, 우선순위가 충돌할 때 합리적인 선택을 내릴 수 있는 권한을 가진 책임자가 요구된다.
초기 단계에서는 영감이 중요했다. 조직에 추진력을 불어넣었기 때문이다. 그러나 실제 실행 국면에서는 구조와 체계가 필수적이다.
CAIO 2.0
조직의 AI 활용 수준과 이에 대한 이해가 성숙해지면서 최고 AI 책임자 역할도 변화를 맞고 있다.
차세대 AI 리더는 비전 제시에 집중하기보다 운영에 무게를 둔다. 성과 역시 파일럿 프로젝트의 숫자가 아니라, AI가 기업 내부에서 얼마나 안정적으로 가치를 제공하는지를 기준으로 평가된다.
주요 책임도 한층 구체화되고 있다. 실제 운영 환경의 업무 흐름에 AI를 내재화하고, 책임 있는 사용을 위한 가드레일을 구축하며, 효과와 투자 대비 수익(ROI)을 측정할 지표를 정의하고, 모델과 데이터, 플랫폼 활용 방식을 조직 전반에서 조율하는 역할이다.
이 단계의 CAIO는 독립적인 혁신가라기보다 부서 간 협업을 이끄는 조정자에 가깝다. AI가 무엇을 할 수 있는지를 묻는 데서, AI가 안전하게 작동하면서 사업 목표와 조화를 이루도록 보장하는 방향으로 초점이 이동하고 있다.
여러 측면에서 CAIO는 기업 내부에서 지능이 작동하는 방식을 관리·감독하는 역할로 자리 잡아가고 있다.
C레벨에서의 위치
CAIO 역할이 성숙해지면서, 이 직책이 조직 내 어디에 위치해야 하는지를 둘러싼 논의도 함께 깊어지고 있다.
AI는 거의 모든 경영진의 영역과 맞닿아 있다. 시스템과 통합을 책임지는 CIO의 역할과 연결되고, 아키텍처와 플랫폼을 담당하는 CTO의 영역과 겹치며, 거버넌스와 데이터 품질 측면에서는 최고 데이터 책임자의 역할에 의존한다.
또한 운영 효율성과 실행력을 개선해야 하는 COO의 과제에도 직접적인 영향을 미친다.
이처럼 역할이 중첩되는 만큼, 모든 기업에 적용할 수 있는 단일한 조직 모델은 존재하지 않는다. 일부 기업은 독립적인 CAIO 직책을 유지하겠지만, AI가 일상화되면서 그 책임을 기존 리더십에 흡수하는 사례도 나타나고 있다.
역설적으로, 장기적으로 볼 때 이 역할이 성공할수록 직책 자체의 필요성은 줄어들 가능성이 있다. AI가 조직에 자연스럽게 내재화되고 일상적인 기술이 되면, 직함보다는 CAIO가 구축해 온 역량과 거버넌스 구조가 더 중요한 의미를 갖게 되기 때문이다.
2026년을 앞두고 CIO가 주목해야 할 점
CIO와 선임 기술 리더에게 이제 중요한 질문은 CAIO가 존재하는지 여부가 아니다. AI 리더십이 실제로 효과적으로 작동하고 있는지가 핵심이다.
조직이 2026년을 향해 나아가면서 가장 중요한 기준은 명확성과 책임성이다. 누가 AI 실행을 소유하고 있는지, 누가 위험 관리를 책임지는지, 누가 AI 투자가 측정 가능한 사업 성과로 이어지도록 보장하는지가 분명해야 한다.
직함만으로는 이러한 질문에 답할 수 없다. 그러나 명확한 의사결정 권한은 분명한 해법이 될 수 있다.
따라서 CIO는 현재의 AI 리더십 모델이 팀 간 일관성을 확보하고, 실행 속도를 높이며, 기술 전략이 기업의 전반적인 우선순위와 정렬되도록 하는지 점검해야 한다. 올바른 구조란 AI를 단순한 가능성에 머무르게 하는 것이 아니라, 신뢰할 수 있는 운영 요소로 전환시키는 구조다.
열망에서 운영으로
CAIO라는 직책의 탄생은 기술 역사상 이례적인 순간에 대한 합리적인 대응이었다. 명확한 규칙이 정립되기 전, 조직이 AI와 관계를 맺을 수 있는 통로를 제공했다.
이 역할의 진화는 AI가 더 이상 부차적인 시도나 혁신 실험실의 호기심에 그치지 않는다는 사실을 보여준다. AI는 이제 기업 운영 모델의 모든 측면에 스며들고 있다.
CAIO가 독립적인 직책으로 남든, 더 폭넓은 리더십 체계로 흡수되든, 어떤 형태로든 후원과 책임의 필요성은 지속될 것이다. 기업이 AI를 신뢰할 수 있고 효과적으로 활용하려면 강력한 거버넌스와 규율 있는 실행이 필수적이다.
미래의 AI 리더십은 CAIO나 최고 플로 책임자와 같은 직함으로 정의되지 않는다. 지능이 기업의 DNA에 신뢰할 수 있고 책임감 있으며 통합된 방식으로 자리 잡는지가 그 기준이 될 것이다.
dl-ciokorea@foundryco.com
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