- 하버드 비즈니스 리뷰(2025년 11월–12월호)에 실린 바라트 N. 아난드(Bharat N. Anand)와 앤디 우(Andy Wu)의 기사 “조직을 위한 생성형 AI 플레이북”(The Gen AI Playbook for Organizations)은 다음과 같이 단언합니다. 기업은 “완벽한 AI”를 기다릴 수 없으며, 배포 속도보다는 전략적 차별화에 초점을 맞춘 즉각적인 생성형 AI 도입 전략이 필요합니다.
- 저자들은 오류 비용(cost of errors)과 필요한 지식 유형(암묵적 – tacit vs. 명시적 – explicit)이라는 두 가지 기준을 기반으로, 생성형 AI를 어디서 어떻게 사용할지 식별하는 2×2 전략 프레임워크를 제안합니다.
- “후회 없는 구역”(No regrets zone) (낮은 오류, 명시적 지식): AI가 전적으로 수행 – 예: 고객 응답, 환불 승인, 이력서 선별.
- “창의적 촉매”(Creative catalyst) (낮은 오류, 암묵적 지식): AI가 아이디어를 지원 – 슬로건 작성, 디자인, 프레젠테이션.
- “품질 관리”(Quality control) (높은 오류, 명시적 지식): AI가 생산 – 인간이 통제 – 예: 계약서 초안 작성, 코드 작성, 재무 분석.
- “인간 우선”(Human-first) (높은 오류, 암묵적 지식): 인간이 주도 – AI가 지원 – 예: 전략, 임원 채용, 의료 진단.
- 저자들은 “AI가 얼마나 똑똑한가”를 묻는 것은 잘못된 방향이며, “경쟁 우위를 창출하기 위해 AI를 어디에 사용해야 하는가”가 올바른 질문이라고 경고합니다.
- 생성형 AI의 진정한 가치는 절대적인 정확도가 아니라 상대적인 효율성을 창출하는 능력에 있습니다. 작은 오류가 있더라도 AI는 여전히 시간을 절약하고, 운영 규모를 확장하며, 운영 비용을 절감하는 데 도움을 줍니다.
- 기업은 모든 직원에게 AI 접근 권한을 보편화하여 IT 또는 느린 승인 프로세스로 인한 “병목 현상”을 해소해야 합니다. 그렇지 않으면 더 민첩한 경쟁자에게 추월당할 것입니다.
- AI를 통한 지속 가능한 이점을 창출하는 세 가지 원천:
- 적절한 작업에 대한 빠르고 선택적인 배포.
- 독점 데이터 – 내부 데이터 자산을 통합, 활용 및 “AI화”.
- 문화와 사람 – AI를 대체 도구가 아닌 가치 증대 도구로 사용.
- 아난드와 우는 조직이 조직 구조를 검토하고 프로세스를 “AI 네이티브 조직”(AI-native organization)에 맞게 재설계할 것을 권고합니다. 인력은 “도구 작동”에서 “AI와 협업”으로 전환될 것입니다.
- 흔한 실수: AI가 100% 정확도에 도달하기를 기다리는 것, 절약된 시간의 가치를 측정하지 않는 것, 또는 생산성 향상을 손익계산서(P&L)상의 실제 이익으로 환산하지 않는 것.
📌 하버드 비즈니스 리뷰(2025년 11월–12월호)의 기사 “조직을 위한 생성형 AI 플레이북”(The Gen AI Playbook for Organizations)은 다음과 같이 단언합니다. 기업은 “완벽한 AI”를 기다릴 수 없으며, 배포 속도보다는 전략적 차별화에 초점을 맞춘 즉각적인 생성형 AI 도입 전략이 필요합니다. 기업은 조직 구조를 검토하고 프로세스를 “AI 네이티브 조직”(AI-native organization)에 맞게 재설계해야 합니다. 인력은 “도구 작동”에서 “AI와 협업”으로 전환될 것입니다. 장기적인 이점은 독특한 AI 사용 방식, 자체 데이터, 그리고 인간-기계 협업 문화에서 비롯될 것입니다.
