지난 1장에서 4장까지, 우리는 AX 대전환 시대에 AI 도입을 가로막는 리더들의 가장 큰 고민들을 차례로 검토했습니다.
- 'AX'는 '자율주행 시스템'을 만드는 것(1장)임을 확인했고,
- '최고의 AI 모델 하나'가 아닌 '전문가 팀'으로 조합(2장)해야 한다는 것도 알았습니다.
- 비용 역시 '기성복 구독료'가 아닌 '맞춤 정장 설계비'(3장)로 접근해야 함을 확인했으며,
- 심지어 '잘 정리된 데이터가 없어도'(4장) AI 도입이 가능하다는 결론도 내렸습니다.
그렇다면 이제, AI 도입은 성공해야 하지 않을까요?
하지만 AI 도입 프로젝트의 87%는 여전히 실패합니다.
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AI 도입 사례 87%가 실패하는 진짜 이유는 우리가 리더로서 지금까지 검토했던 AI의 성능, 데이터, 비용 문제가 아닙니다.
이 모든 것을 안다고 생각한 리더가, 파트너사에게 던지는 '첫 질문'이 틀렸기 때문입니다.
오늘은 [PART 1]을 마무리하며, AX 대전환 시대에 87%의 실패를 피하는 CEO의 '최종 실행 체크리스트 3가지'를 공개합니다. 이 3가지 질문이야말로 AI 도입을 결정하기 전, 리더들이 스스로 답을 내려야 할 단 하나의 '올바른 첫 질문'입니다.
<실패를 피하는 CEO의 최종 실행 체크리스트>
- "AI가 해결할 '비즈니스 문제'는 명확한가?" (The Why)
- "그 문제를 풀 '재료(데이터)'는 준비되었는가?" (The What)
- "성공의 '기준'은 무엇인가?" (The Goal)
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그렇다면 87%가 실패하는 '잘못된 첫 질문'이란 무엇일까요?
그것은 바로 '어떤 문제를 풀까(Why)'가 아닌, '무엇을 만들까(What)'부터 묻는 것입니다. 87%의 리더들은 미팅에서 이렇게 질문합니다.
"AI로 우리 회사 제안서를 자동으로 써주는 시스템, 만들 수 있습니까?"
이것이 바로 '실패하는 질문'입니다. '제안서 자동화'는 AI로 구현할 '솔루션(What)'일 뿐, 회사가 해결하려는 '문제(Why)'가 아닙니다.
AI 도입을 '집 짓기'에 비유해 보겠습니다.
- 실패하는 접근: "방 3개짜리 스마트홈을 지어주세요." (솔루션/How)
- 성공하는 접근: "4인 가족인데, 아이들 공간이 부족하고 수납이 엉망입니다." (문제/Why)
문제를 먼저 정의했다면, 굳이 새 집을 짓지 않고 '리모델링(더 저렴한 AI 모듈)'만으로도 문제를 해결할 수 있었을지 모릅니다. '문제 정의'라는 가장 중요한 첫 단추를 건너뛰고 바로 '기술 구현'으로 넘어가는 것이 87% 실패의 본질입니다.
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성공적인 AX 사례로 이어질 '올바른 3가지 질문'
AI 파트너사와 미팅하기 전, 리더는 기술팀이 아닌 스스로에게 인트로에서 제시한 이 3가지 질문을 먼저 던져야 합니다.
1. "AI가 해결할 '비즈니스 문제'는 명확한가?" (The Why)
가장 첫 번째 질문은 '무엇을 만들까'가 아닌 '왜 하는가'입니다.
- (X) "AI로 CS 챗봇을 만들고 싶다." (솔루션)
- (O) "고객 CS 응대 시간이 48시간이나 걸려 이탈률이 높다." (문제)
"신입사원 교육에 2주가 걸린다", "제안서 작성에 3일이 걸린다"처럼 명확하고 구체적인 '문제'를 정의하는 것이 AI 도입의 첫 단추입니다.
2. "그 문제를 풀 '재료(데이터)'는 준비되었는가?" (The What)
문제를 정의했다면, 그 문제를 풀 '재료'가 어디 있는지 확인해야 합니다.
- (X) "우리 회사의 '모든 데이터'를 AI에 학습시키자." (범위 모호)
- (O) "CS 응대 시간 단축을 위해, '지난 1년간의 CS 이메일'을 학습시키자." (범위 명확)
바로 이 지점이 [4장. 데이터 0건]의 내용과 이어집니다. '깨끗한 DB'가 아니라 '흩어진 원유(CS 이메일, PDF)'를 AI의 연료로 인식하고, 그 '범위'를 명확히 하는 관점이 필요합니다.
3. "성공의 '기준'은 무엇인가?" (The Goal)
AI는 마법이 아닙니다. 100% 완벽한 자동화를 기대하면 100% 실패합니다.
- (X) "CS 업무를 100% 자동화한다." (환상)
- (O) "CS 응대 시간을 48시간에서 8시간으로 줄인다." (측정 가능한 목표)
"제안서 작성 3일 → 1일"처럼 구체적인 목표를 잡아야 합니다. AI가 초안을 80% 완성하고, 나머지 20%는 [2장에서 다룬 '휴먼인더루프(HITL)'], 즉 전문가(직원)가 검토하는 것이 가장 빠르고 현실적인 성공 전략입니다.
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[PART 1을 마치며] '기술'이 아닌 '전략'에서 시작하십시오
AI 도입의 87%가 실패하는 이유는 '최신 기술(Tool)'을 쫓다가 '우리 문제(Strategy)'를 잊기 때문입니다.
이것이 바로 [PART 1: AI 도입, CEO가 가장 먼저 알아야 할 것들] 전체를 관통하는 단 하나의 핵심 메시지입니다.
우리는 지난 5개의 챕터를 통해, AI 도입이 '자율주행 시스템(AX)'을 만드는 것(1장)이며, '최고의 AI 하나'가 아닌 '전문가 팀'을 조합(2장)하는 것이고, '기성복 구독료'가 아닌 '맞춤 정장 설계비'(3장)로 접근해야 함을 확인했습니다. 또한 '깨끗한 데이터'가 없어도 '흩어진 원유'(4장)로 시작할 수 있다는 것도 알게 되었습니다.
그리고 오늘 5장에서 다룬 '3가지 올바른 첫 질문(Why, What, Goal)'은, 이 모든 관점을 '실행'으로 옮기는 첫걸음이자 AX 대전환 시대의 우리 회사의 비즈니스 모델을 재점검하는 '전략' 그 자체입니다.
AI 도입, '어떤 AI를 살까'가 아니라 '어떤 문제를 풀까'라는 질문에서 시작하십시오.
이 전략적 질문에 대한 답을 찾으셨다면, 이제 [PART 2]에서는 거창한 계획이 아닌, 당장 '작은 성공'을 만들 수 있는 가장 쉬운 실전 활용 공식에 대해 이야기해 보겠습니다.
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