모두를 위한 AI 도입, 기술보다 중요한 것은 변화관리

인공지능(AI) 도입은 기업의 기존 업무 방식을 크게 바꾸며, 이에 따른 조직 구성원들의 변화 관리가 성공적인 도입의 핵심이라고 전문가들이 지적했다.

31일(현지시간) 테크크런치에 따르면, 대규모 조직이 모바일, 빅데이터, 클라우드 등 새로운 기술을 도입하려 할 때마다 어려움을 겪어왔다. 오늘날 AI는 기업과 직원들에게 변화를 강요하고 있다. 기술적 부채와 제도적 관성이 변화를 어렵게 만드는 요인이지만, 가장 큰 문제는 변화 관리다.

변화는 모든 사람에게 어렵다. 대규모 조직에서는 더욱 그렇다. 지난 15년간 대규모 조직들이 모바일, 빅데이터, 클라우드, 전반적인 디지털 트랜스포메이션을 수용하려 노력하는 과정에서 이들 기술을 구현하는 데 여러 차례 어려움을 겪는 모습을 볼 수 있었다. 오늘날 AI가 기업과 직원들에게 좋든 싫든 변화를 강요하고 있다.

문제의 일부는 기술적 부채다. 조직의 기술 스택이 이전 시대를 위해 설계된 기술 역량을 사용하는 대신 새로운 기술을 최대한 활용하도록 발전해야 한다는 개념이다. 이미 작동하는 것을 망칠 위험을 감수하지 않고 사업 운영에 근본적인 무언가를 바꾸려는 것은 쉽지 않다. 많은 관리자들이 이런 종류의 변화를 완전히 수용하지 않을 것이다. 실질적인 변화는 엄청난 잠재력과 함께 막대한 위험을 수반한다.

또 다른 문제는 제도적 관성이다. 사람들이 일하는 방식을 바꾸는 것은 어렵다. 오래전 필자가 기술 작가였을 때 작은 마을의 등기소에 컴퓨터 시스템을 구현하던 이야기를 해주겠다. 마을의 등기부는 종이로 되어 있고 캐비닛에 보관됐다. 수동이고 다루기 힘들어서 등기부를 추적하는 데 몇 주가 걸릴 수 있었다. 사람들이 수동으로 서류 더미를 뒤져야 했기 때문이다.

컴퓨터 시스템이 분명히 더 나았지만, 대중을 상대하는 접수처 직원들은 설득되지 않았다. 그들의 업무 중 일부는 완성된 문서에 고무 도장을 찍는 것이었는데, 그들은 이를 매우 열정적으로 했다. 20년 또는 30년 동안 카운터에서 일해온 이 직원들에게 도장은 그들의 정체성과 권력을 상징했다. 그들은 이를 포기하고 싶어 하지 않았다.

결국 시스템 설계자는 그냥 포기하고 그들이 도장을 계속 사용하도록 했다. 온라인 시스템에서는 더 이상 필요하지 않았지만, 이를 통해 그들이 변화를 받아들이게 됐다.

이것이 가장 큰 문제인 변화 관리로 이어진다. 새로운 기술을 구현하는 데 가장 어려운 부분은 쇼핑, 구매, 테스트, 구현이 아니다. 사람들이 그것을 사용하도록 만드는 것이며, 종종 그들이 도장을 계속 사용하도록 해야 한다. 그렇지 않으면 해결책을 구현하는 팀의 최선의 의도마저 무산시킬 수 있다.

이 모든 것을 생각해보고 AI가 가져오는 변화의 수준을 고려하면, 우리가 일하는 방식에 대해 훨씬 더 급진적인 조정이 앞에 있음을 알 수 있다. 도장을 쥐고 있는 사람들은 자신들의 권력이 사라지는 것을 보고 있으며, 그들을 소외시키지 않도록 주의해야 한다. 그렇지 않으면 돈을 낭비하게 될 수 있다.

결국 조직은 사람이고 사람은 복잡하다. 기술을 넘어 최종 목표를 봐야 한다. 사업을 변화시킬 수 있는 새로운 소프트웨어를 구현하는 것이다.

AI는 완전히 새로운 업무 방식이다. 조직 내 대규모 기술 변화는 새로운 것이 아니다. 1980년대 PC의 출현과 스프레드시트, 워드프로세서의 등장이 그런 순간이었다. 인터넷과 월드와이드웹도 그랬지만, AI는 이전의 변화의 물결보다 더 클 수 있다.

하버드 디지털 데이터 디자인 연구소(Digital Data Design Institute) 학부장인 카림 라크하니(Karim Lakhani)는 "인터넷 시대는 정보 전송 비용을 낮췄고, CIO들은 그것을 타고 디지털 기술을 조직 내부로 가져왔다. 하지만 AI는 현저히 다른 유형의 기술이다. 전문성의 비용을 낮추고 있다"고 테크크런치(TechCrunch)에 말했다.

박스(Box)의 CEO 아론 레비(Aaron Levie)는 한 걸음 더 나아가 이것이 컴퓨터가 사람의 일을 더 효율적으로 돕는 것이 아니라 이전에 사람이 하던 일을 하는 첫 번째 사례라고 말했다. "따라서 컴퓨터와의 새로운 관계가 형성되고 있다. 컴퓨터가 판단 결정을 내리고 있다. 정보를 평가하고 있다. 사람처럼 우리의 데이터를 처리하고 있다"고 레비는 말하며, 기업들은 조직 내 컴퓨팅의 역할에 대해 다시 생각하기 시작해야 한다고 했다.

그는 "AI가 이제 기업 맥락에서 할 수 있는 일의 결과로 우리가 발전시켜야 할 전혀 새로운 프레임워크와 패러다임 세트가 있다"고 말했다. 이는 이 기술이 조직 전체에 어떤 영향을 미칠지 생각하기 시작하고 답변의 정확성, 데이터 유출, 모델 훈련에 사용되는 데이터 등의 문제를 살펴보는 것을 의미한다.

물론 레비는 자사의 플랫폼이 이러한 문제들을 다루고 고객들이 이를 해결하도록 돕기 위해 만들어졌다고 생각한다. 하지만 기업들은 비슷한 이야기를 하는 여러 공급업체를 상대하고 있으며, 이는 진정으로 도움이 되고 가치를 더할 수 있는 업체를 찾기 더 어렵게 만든다.

조직이 직면한 큰 문제 중 하나는 생성형 AI가 실제로 생산성 향상 약속을 이행하고 있는지 파악하는 것이다. 현재 생성형 AI 기능과 생산성 증가 사이의 직접적인 연관성을 파악할 좋은 방법이 없다. 이는 AI를 구현하면서 자신의 미래에 대해 우려할 수 있는 회의적인 직원들에게 이를 내부적으로 설득하기 더 어렵게 만든다.

반면에 이러한 새로운 도구를 요구하는 직원들도 있을 것이며, 이러한 긴장은 관리자들이 AI가 업무에 미칠 영향에 대한 다양한 의견을 가진 회사 전체에 AI를 구현하는 방법을 파악하면서 추가적인 조직적 스트레스를 만들 수 있다.

알티미터 캐피털(Altimeter Capital)의 파트너인 자민 볼(Jamin Ball)과 같은 사람들은 이 기술이 너무나 혁신적이어서 기업들은 즉각적인 이익을 보지 못하더라도 도약해야 한다고 썼다. 그는 7월 클라우디드 저지먼트(Clouded Judgement) 뉴스레터에서 "지금 세계는 진화하고 있다. AI는 거대한 플랫폼 변화다. 그리고 이를 채택하지 않거나 투자하지 않음으로써 시장 점유율을 잃고 서서히 무관해질 위험이 있다"고 썼다.

가트너(Gartner)의 분석가 리타 살람(Rita Sallam)은 최초의 워드프로세서 시대를 돌아보면 가치 제안이 사무직 직원들을 줄여 돈을 절약하는 것이 아니었다고 말한다. 그것은 새로운 업무 방식을 만들어냈고, AI도 비슷한 가치 제안을 가져온다.

그녀는 "사무직 직원들을 줄이는 것이 아마도 그 비용을 정당화하지 못했을 것이다. 하지만 아이디어를 쓰고 반복하는 물리적 한계를 제거하고, 그것을 조직의 모든 사람에게 제공하는 것을 생각해보면, 우리가 증명할 수는 없지만 내 추측으로는 그것이 전체적인 잠재적 혁신의 시대를 열었고, 사람들이 이제 완전히 다른 방식으로 자신의 생각을 정리할 수 있는 능력을 unleashed했다"고 말했다. 이러한 종류의 변화는 측정하기 어렵지만, 그럼에도 불구하고 거대한 이점이다.

경영진의 동의를 얻는 것은 항상 디지털 트랜스포메이션 퍼즐의 중요한 부분이었다. PC처럼 클라우드도 기업의 사업 방식을 변화시켰다.

라크하니는 AI가 클라우드와 다른 이유는 CEO들이 이를 사용함으로써 이해할 수 있기 때문이라고 말한다. 그 힘을 보기 위해 실제 기술적 설명이 필요하지 않으며, 이는 조직 내부의 변화를 촉진할 수 있다. 그는 "내 느낌으로는 다른 점이자 과대 선전을 가속화하는 것은 다보스 집단의 CEO들과 이사회 멤버들, 그리고 기업 전략에 영향을 미치는 사람들이 이제 이러한 도구에 접근할 수 있고, 자신들의 문제 중 일부가 이런 식으로 해결되는 것을 보기 시작할 수 있다는 것"이라고 말했다.

하지만 그렇다고 해서 공급업체들이 단순히 조직에 들어와 자신들의 솔루션을 판매할 수 있다는 의미는 아니다. 그들은 어떻게 가치를 보여줄 수 있는지 알아내야 한다. 그는 "대형 클라우드 서비스 공급업체들과 공급업체들은 조직이 실제로 이것을 어떻게 채택할 수 있는지 더 잘 보여줘야 한다"고 말했다.

하지만 인적 문제를 해결하는 것이 더 큰 장애물이 될 것이다. 라크하니는 조직이 이 과제를 수행할 때 세 가지 진실이 존재한다고 말한다. 첫째, 그는 "기계가 인간을 대체하지 않을 것이지만, 기계를 가진인간이 기계 없는 인간을 대체할 것"이라고 말한다. 둘째, "변화 명령을 하향식으로 생각하고 '도장 만드는 사람들'이 실제로 채택하고 그들이 하는 일에 대해 좋게 느끼도록 인센티브를 만들지 않으면 AI는 최전선에서 실패할 것"이라고 한다. 그는 억지로 밀어붙이면 실패할 것이라고 말하며, 모든 사람에게 어떻게 그리고 왜 변화해야 하는지 정의해야 하고 '내가 말했으니까'라는 접근 방식을 사용해서는 안 된다고 말한다.

이것이 쉬울 거라고 말하는 사람은 없다. 조직마다 성숙도와 기술적 준비도가 다르다. 하지만 사람은 사람이고, 대기업 내에서 실질적인 변화는 쉽게 오지 않는다. AI는 과거 어떤 기술보다도 조직의 유연성을 더 많이 시험할 것이며, 일부 기업들이 이를 얼마나 능숙하게 다루느냐에 따라 생존과 몰락이 결정될 수 있다고 말하는 것은 과장이 아니다.

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