AI는 기업 내의 ‘데이터 섬(데이터 사이로)’을 자동으로 없애주지 않으며, 오히려 대규모로 배포될 때 이러한 문제들을 더욱 뚜렷하게 드러나게 한다.
많은 CEO들은 AI가 부서들을 연결하고, 의사결정을 단순화하며, 조직 내 마찰을 줄여줄 것으로 기대하지만, 실제로는 기업이 어떻게 운영되는지에 달려 있다.
AI가 업무 프로세스에 통합될 때, 수익, 고객, 비즈니스 효율성 같은 개념을 각 부서가 정의하는 방식의 차이는 상반된 결과를 만들어낸다.
예를 들어, 영업 부서는 수익을 미래의 주문으로 볼 수 있는 반면, 재무 부서는 이미 인식된 수익만을 계산할 수 있다.
많은 기업들은 여전히 데이터의 공백을 메우기 위해 스프레드시트와 데이터 대조 회의에 의존하고 있으며, 이로 인해 핵심 문제는 가려져 있다.
AI가 효과적으로 작동하려면 표준화된 데이터, 명확한 데이터 소유권, 그리고 부서 간 통일된 프로세스가 필요하다.
AI가 파일럿 프로젝트에서 전사적 차원으로 확장됨에 따라, 재무, 영업, 운영, 조달, 인사, 고객 서비스 간의 의사결정은 실시간으로 서로에게 영향을 미치게 된다.
두 기업이 동일한 AI 역량을 도입하더라도, 사전에 ‘단일 진실 공급원(Single Source of Truth)’을 구축했는지 여부에 따라 매우 다른 결과를 얻을 수 있다.
저자는 성공적인 기업들이 정의 표준화, 프로세스 단순화, 데이터 거버넌스 체계 구축과 같이 덜 매력적인 작업들을 모두 사전에 마쳤다고 주장한다.
새로운 AI 프로젝트를 시작하기 전에 리더들은 누가 데이터를 소유하고 있는지, 부서들이 비즈니스 지표에 대해 동일한 이해를 공유하고 있는지, 그리고 AI가 상충되는 결과를 도출할 때 누가 이를 처리할 권한이 있는지를 명확히 정의해야 한다.
📌 AI의 가장 큰 장벽은 기술에 있는 것이 아니라 조직 구조와 데이터 거버넌스 품질에 있다. AI는 기업이 비즈니스 정의를 통일하고, 데이터 소유권을 확립하며, 신뢰할 수 있는 단일 정보 소스를 구축할 때만 가치를 발휘한다. 그렇지 않으면 AI는 불일치만을 증폭시켜, 의사결정을 더 빠르게 만드는 동시에 더 많은 혼란을 초래할 뿐이다.
