많은 리더들이 AI를 “소프트웨어 프로젝트”처럼 배포합니다. 라이선스를 구매하고, 교육을 실시하고, 사내 커뮤니케이션을 진행하며, 사용량을 측정하지만 효과는 미미합니다. 원인은 기술이 아니라 **변화 관리(change management)**에 있습니다. 즉, 기업이 사람과 AI를 조화시키기 위해 작업 방식을 재설계하지 않는 것입니다.
- 저자 트래비스 존스(Travis Jones, Fast Company Executive Board)는 AI가 20세기 초 공장들이 전기화되었으나 프로세스를 개혁하지 않았던 시기와 유사하게 “역사적 갈림길”에 있다고 주장합니다. AI의 진정한 가치는 리더들이 “작업이 수행되는 방식을 재설계”할 때만 나타납니다. 누가 무엇을 하는지, 의사 결정은 어디에서 이루어지는지, 인간과 기계가 어떻게 협력하는지 등입니다.
- AI는 단순히 프로세스를 디지털화하는 소프트웨어가 아닙니다. 이는 의사 결정 구조, 정보 흐름, 그리고 인간이 기술과 상호작용하는 방식을 변화시킵니다. 따라서 변화 관리는 기술 교육을 넘어 AI를 활용하기 위해 조직을 재구성해야 합니다.
실제 사례: 60,000명 직원 – 글로벌 Copilot 도입 한 기술 대기업은 200개국 이상에 걸친 영업팀에 Microsoft Copilot을 배포했습니다. 단순히 라이선스를 배포하는 대신, 그들은 역할별 상세 가이드 자료가 포함된 “Adoption in a Box” (도입 상자) 프로그램을 구축했습니다.
- 내부 커뮤니케이션은 Copilot이 직원을 대체하는 것이 아니라 인간을 지원하는 도구임을 강조했습니다.
- 대시보드와 “저항 스코어카드(resistance scorecard)”는 추가 교육이 필요한 영역을 감지하는 데 도움을 주었으며, 회의와 개방형 지원 시간을 통해 지속적인 피드백을 생성했습니다.
- 결과: 영업팀은 반복적인 업무를 Copilot에 위임하고 고객 관계 구축에 더 집중했습니다. 이는 AI가 도구만 변경하는 것이 아니라 기업이 작업 방식을 변경할 때만 번성한다는 것을 입증합니다.
AI를 진정한 가치로 바꾸는 세 가지 황금률
- 도구가 아닌 프로세스부터 시작: 핵심 워크플로우를 식별하고 AI가 인간과 협력하도록 재설계하여 속도와 정확성을 높이는 데 도움을 줍니다.
- 직원에게 권한 부여: 역할(persona)에 기반한 교육을 제공하고, 실습 기회를 만들며, 각 부서에 “AI 챔피언” 네트워크를 구축하여 아래에서 위로 변화의 에너지를 확산시킵니다.
- 속도와 신뢰 결합: 처음부터 AI 거버넌스 메커니즘을 설정합니다. 안전 경계를 설정함과 동시에 신속한 혁신을 장려하고 관료주의를 피합니다.
- 변화 관리가 부족하면 기업은 “표면적 도입(cosmetic adoption)”만 달성합니다. 라이선스와 사용자는 있지만 진정한 전환은 없으며, 이는 “후회 지출(regret spend)” 또는 투자 낭비로 이어집니다.
리더는 배포된 라이선스 수가 아니라 주기 시간, 자발적 사용률, 생산성 향상을 통해 성공을 측정해야 합니다.
📌 요약: 많은 리더들이 AI를 “소프트웨어 프로젝트”처럼 배포하지만 효과는 미미합니다. 원인은 기술이 아니라 변화 관리입니다. 즉, 기업이 사람과 AI를 조화시키기 위해 작업 방식을 재설계하지 않는 것입니다. 이는 전기가 공장이 조립 라인을 재설계했을 때만 생산에 혁명을 일으킨 것과 같습니다. AI는 단순히 프로세스를 디지털화하는 소프트웨어가 아닙니다. 이는 의사 결정 구조, 정보 흐름, 그리고 인간이 기술과 상호작용하는 방식을 변화시킵니다. 따라서 변화 관리는 기술 교육을 넘어 AI를 활용하기 위해 조직을 재구성해야 합니다.
