기업 리더들은 불편한 현실에 직면해 있다. 직원들은 이미 허가를 받기 전부터 AI를 사용하고 있으며, 조직은 더 민첩한 경쟁자에게 뒤지지 않기 위해 자발적 실험을 전략적 이점으로 전환해야 한다.
AI를 기반으로 처음부터 구축된 AI-native 기업은 단순히 AI를 “도입”한 기업을 크게 앞서고 있지만, 후자 역시 기업 AI 성숙도의 네 단계를 거쳐 AI-native 상태에 도달할 수 있다.
1단계 – 호기심: 직원들이 ChatGPT 같은 대중적인 LLM과 Genspark 같은 에이전트를 자발적으로 사용해 질의응답, 통화 녹음, 기초 연구를 수행한다. 사용 빈도는 경영진 예상의 3배에 달하며, IP·데이터·보안 리스크를 초래한다.
이를 극복하려면 통합된 AI 사용 정책, 모델과 작업에 대한 명확한 경계, 그리고 데이터 보호를 위한 엔터프라이즈급 접근 권한을 갖춘 도구가 필요하다.
2단계 – 단순 자동화: CRM, 헬프데스크, 송장 대사를 자동화하는 전사적 도구를 도입해 생산성 향상이 직접 수익성으로 이어진다. 스탠퍼드 AI Index 2025에 따르면 서비스 분야에서 AI를 사용하는 기업의 약 50%가 비용 절감을 경험했다.
사례: Klarna는 고객 서비스 자동화를 통해 연간 400만 달러를 절감하고 응답 속도를 개선하며 24/7 지원을 제공한다.
3단계 – 지능화: 패키지형 도구에서 벗어나 독점 데이터, CRM, 내부 문서를 연결하는 맞춤형 AI 시스템으로 전환해 예측, 행동 인식, 데이터 기반 의사결정을 수행한다. 데이터 품질이 핵심 요소가 된다.
4단계 – 재창조: AI를 인프라로 삼아 프로세스를 재설계하고, 인간은 전략과 창의성에 집중하며 AI는 실행과 분석을 담당한다. AI-native 기업은 R&D에 예산의 56%를 투자하는 반면 도입 기업은 28%에 그치며, 순달러 유지율은 각각 132%와 108%다.
📌 기업 리더들은 직원들이 허가 이전부터 AI를 사용하고 있다는 불편한 현실에 직면해 있으며, 더 민첩한 경쟁자에게 뒤지지 않기 위해 자발적 실험을 전략적 이점으로 전환해야 한다. 호기심, 단순 자동화, 지능화, 그리고 재창조로 이어지는 조직 AI 성숙도의 네 단계는 AI가 더 이상 편의 도구가 아니라 핵심 역량임을 보여준다. 자동화는 Klarna의 연간 400만 달러 절감처럼 즉각적인 효과를 제공하지만, 지속 가능한 경쟁력은 독점 데이터와의 통합과 운영 모델 재설계를 통해서만 가능하다. 성숙 속도는 규모에 맞춰야 하지만, 지체할수록 AI-native와의 격차는 점점 더 메우기 어려워진다.
