기업, AI 도입 난제 풀기… ‘작은 성공’이 핵심 전략

기업들이 인공지능(AI)의 중요성을 인식하면서도 실제 도입 과정에서 가장 어려움을 겪는 부분은 ‘무엇을, 어떻게 시작할 것인가’이다. AI 기술의 잠재력은 크지만, 모든 프로젝트가 성공적으로 실행되지는 않는다. 이에 따라 기업들은 비즈니스 가치, 도입 속도, 기술 리스크, 확장 가능성을 균형 있게 고려해야 한다.

AI 프로젝트의 우선순위를 정하는 데 있어, 기존의 'RICE' 스코어링 모델 등을 변형해 적용하는 방법이 주목받고 있다. 이 프레임워크는 AI의 불확실성을 감안해 실패 가능성을 최소화하고, 실질적인 성과를 도출할 수 있는 프로젝트를 식별하는 데 도움을 준다. 빠르게 실용적인 결과를 얻으면서도 AI 기술의 한계를 고려해 현실적인 접근이 가능하도록 설계됐다.

현재 AI는 소설을 쓰거나 기업을 운영하는 수준에 도달하지는 못했지만, 인간의 업무 속도를 높이고 품질을 개선하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 예를 들어, AI 코딩 도구는 작업 속도를 55% 향상시키고 코드 품질을 82% 개선하는 등 실질적인 효과를 입증하고 있다. 또한, 반복적인 업무 자동화를 통해 직원들이 보다 전략적인 업무에 집중하도록 돕는다. 다만, AI가 제대로 작동하려면 정확한 데이터가 필요하며, 기업들은 데이터 사일로 해소 및 데이터 품질 향상에 힘써야 한다.

AI 프로젝트를 시작하는 가장 효과적인 방법은 ‘작은 성공 경험’을 쌓아가는 것이다. 제품 설명 자동 생성, 고객 리뷰 분석, 내부 회의록 요약 등 명확한 목표를 가진 프로젝트부터 시작하는 것이 안정적인 성과로 이어질 가능성이 높다. 이를 위해 기업들은 비즈니스 가치, 도입 속도, 리스크, 확장 가능성이라는 네 가지 핵심 요소를 기준으로 프로젝트를 평가해야 한다.

이러한 프레임워크를 적용하면, 조직의 리스크 성향에 맞춰 AI 프로젝트의 우선순위를 조정할 수 있다. 예를 들어, 보수적인 기업은 리스크 가중치를 높여 더 신중한 접근을 취할 수 있고, 혁신을 추구하는 기업은 높은 리스크를 감수하더라도 빠른 성과를 내는 프로젝트를 선택할 수 있다. 이를 통해 기업들은 AI 도입 과정에서 시행착오를 줄이고, 성공 가능성이 높은 프로젝트를 효과적으로 추진할 수 있다.