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2025년 04월 18일 14:23 황국상 기자

"데이터·인력·프로세스의 유기적 결합, AI 도입의 핵심"

AI 도입 어려운 이유... "데이터를 AI에 활용할 수 있도록 구조화하지 못한 탓"
"기존 축적한 데이터에서 숨겨진 가치 찾아야"

기업들이 AI(인공지능) 도입을 서두르고 있음에도 제대로 된 성과가 나타나지 않는 것은 가치 있는 데이터를 AI에 맞게 구조화하지 못했기 때문이라는 지적이 나왔다. 또 데이터와 인력, 프로세스를 유기적으로 결합해 AI 기술을 활용해야 한다는 조언도 제시됐다.

염동훈 메가존클라우드 대표는 18일 오전 서울 여의도 FKI타워 컨퍼런스센터에서 열린 한국경제인협회 경영자 조찬 강연에서 '데이터로 시작되는 AI 네이티브'라는 주제의 강연을 통해 이같이 밝혔다.

염 대표는 "AI를 단순한 도구로서 이용하지 않고, 기업의 모든 업무 영역에 녹아들도록 하는 것이 AI 네이티브의 개념"이라며 "기업 운영의 핵심 기반을 AI로 바꾸는 일이기 때문에 최고경영자의 결정이 AI 도입 성공에 가장 중요한 요소"라고 강조했다.

그는 "현재 포춘 500대 기업의 75%가 생성형 AI 기술을 도입했거나 도입을 추진 중"이라며 "글로벌 리더의 79%는 향후 3년 내 생성형 AI가 사업 성공의 핵심 요소가 될 것으로 전망하고 있다"고 소개했다.

또 "하지만 70% 이상의 기업들이 생성형 AI 프로젝트를 개념 증명(PoC) 단계 이상으로 발전시키지 못하고 있다"며, "이는 많은 기업들이 AI를 실질적인 효율화 단계로 전환하는 데 어려움을 겪고 있음을 보여준다"고 말했다.

AI 도입이 어려운 이유로는 많은 기업들이 도구인 AI에 집중한 나머지 변하지 않는 가치인 비즈니스의 목적과의 연계를 간과하거나 가치가 숨겨져 있는 데이터를 AI에 활용할 수 있도록 구조화하지 못했기 때문이라고 진단했다.

염 대표는 "임직원들이 일상적인 업무 속에서 AI를 자연스럽게 활용할 수 있도록 유도하고, 이에 필요한 기술 교육과 역량 강화를 체계적으로 진행하는 것"을 첫번째 조건으로 강조했다. 두번째로는 "영업, 인사, 재무 등 주요 비즈니스 프로세스 전반에 AI를 적용하는 것"이고, 셋째 조건은 "메타데이터와 거버넌스를 기반으로 고품질 데이터를 안정적으로 수집·관리하고, 이를 AI에 효과적으로 공급할 수 있는 데이터 인프라를 구축하는 것"이라고 설명했다

이어 "AI가 실질적 비즈니스 가치를 창출하려면 전 임직원이 데이터의 중요성을 이해하고, 데이터 기반의 의사결정을 실행할 수 있는 문화적 기반도 함께 조성돼야 한다"며 "혁신 기술을 맹목적으로 추종하기보다는, 변하지 않는 고객 가치에 집중하고 여기에 AI 기술을 전략적으로 접목하는 접근이 필요하다. 이를 위해서는 데이터, 인력, 프로세스의 유기적인 결합이 핵심"이라고 했다.

황국상 기자 gshwang@mt.co.kr

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