인공지능의 성공 비결은 기술 그 자체가 아니라 인간의 차이점에 있다.

영국 기업들이 인공지능 도구에 대대적으로 투자하고 있습니다 . 영국 통계청(ONS)의 최신 자료에 따르면, 2026년 6월 기준으로 영국 기업의 29%가 최소 한 가지 유형의 인공지능 기술을 사용하고 있는 것으로 나타났습니다.

하지만 이러한 추세가 증가하고 있음에도 불구하고, 많은 조직들은 여전히 ​​잘못된 질문에 집중하고 있습니다.

대부분의 AI 관련 논의는 기술적인 측면에서 시작됩니다. 어떤 모델을 사용해야 할까요? 어떤 플랫폼을 구매해야 할까요? 얼마나 빨리 배포해야 할까요?

이러한 결정들이 중요하긴 하지만, 성공을 결정짓는 요소는 아닙니다. AI 혁신의 가장 큰 장애물은 기술이 아니라 사람입니다.

코리 에르칸브랙

Vasion의 최고 기술 책임자.

기업들은 클라우드 마이그레이션, 애자일 개발, 제로 트러스트 보안 등 주요 기술 변화를 이미 여러 차례 경험했습니다 . 하지만 인공지능은 다릅니다. 단순히 새로운 도구를 제공하는 것을 넘어, 업무 방식 자체를 근본적으로 변화시키기 때문입니다.

성공하는 기업은 인공지능 도구에 유용하게 사용될 수 있는 맥락을 제공하고, 그 맥락을 활용하는 방법을 아는 인력을 제공하는 기업입니다.

첫 번째 변화: 사고방식의 변화

인공지능 도입에서 가장 두드러진 추세 중 하나는 개인의 활용도와 조직의 준비 상태 간의 격차입니다. 최근 연구에 따르면 영국 근로자 5명 중 1명꼴로 매일 생성형 인공지능을 사용하고 있지만, 영국 기업 중 인공지능을 성공적으로 확장하거나 핵심 운영에 통합한 곳은 10곳 중 1곳에 불과합니다.

직원들은 인공지능을 적극적으로 수용하고 있지만, 기업들은 이러한 열정을 어떻게 지속적인 사업적 가치로 전환할지 여전히 고심하고 있습니다.

가장 큰 성공을 거두는 사람들은 AI를 단순한 업무용 소프트웨어가 아닌, 또 다른 동료처럼 대합니다. 그들은 맥락을 제공하고, 기대치를 설정하고, 결과물을 검토하고, 가정을 검증하고, 결과를 개선하는 방법을 알고 있습니다. 즉, 그들은 AI를 단순히 사용하는 것이 아니라 관리하는 것입니다.

이러한 차이점은 중요합니다. 인공지능은 기존 소프트웨어처럼 작동하지 않고, 오히려 동료처럼 작동합니다. 인공지능을 가장 효과적으로 활용하는 사람들은 인공지능을 이끌고 관리하며 그 결과물을 평가하는 방법을 아는 사람들입니다.

많은 직원들에게 이러한 업무 방식은 아직 정립 단계에 있습니다. 인공지능은 협업을 통해 업무를 구체화 하고 실행하는 도구라기보다는 단순히 정보를 더 빠르게 얻는 수단으로 활용되는 경우가 많습니다. 하지만 앞으로는 모든 직원이 인공지능 관리자가 되어야 할 것입니다 . 직책이나 부서에 관계없이 인공지능을 이끌고 관리하며, 필요한 경우 문제를 제기하는 능력은 핵심적인 업무 역량이 될 것입니다.

두 번째 변화: 직원 역량 개발을 최우선 과제로 삼기.

조직은 단순히 인력 채용만으로는 AI 도입 준비를 완료할 수 없습니다. 활용 가능한 전문가의 수는 제한적이며, 외부 채용으로는 회사 내에 축적된 조직적 지식을 대체할 수 없습니다.

가장 빠르게 변화에 적응하는 기업은 기존 직원에게 투자하는 기업입니다. 이러한 기업들은 직원들이 자신감을 키우고 , 판단력을 개발하며, 인공지능과 일상적으로 협업하는 데 필요한 실질적인 기술을 습득하도록 돕습니다.

직원들에게 AI 도구를 제공하는 것은 단지 시작일 뿐입니다. 조직은 또한 체계적인 교육, 명확한 거버넌스, 그리고 실무 경험 기회를 제공해야 합니다. 진정한 기회는 사람들에게 AI 사용법을 가르치는 데 있는 것이 아니라, AI를 이해하고 활용하는 방법을 알려주고, 비판적 사고와 인간의 전문성을 접목하여 AI 자체만으로는 결코 달성할 수 없는 훨씬 강력한 결과를 이끌어내는 데 있습니다.

인공지능 기능이 지속적으로 발전함에 따라, 일회성 교육 프로그램이 아닌 지속적인 학습 과정으로 여기는 조직이 변화에 가장 잘 대비할 수 있을 것입니다.

세 번째 변화: 기관의 조직 구조 재설계

이번 변화는 조직 구조와 관련된 것입니다.

수십 년 동안 기업들은 기능, 부서, 그리고 명확하게 정의된 업무를 중심으로 조직되어 왔습니다. 이러한 모델은 책임감과 전문성을 확보하기 위해 고안되었지만, 마찰을 야기할 수도 있습니다.

인공지능이 팀과 시스템 전반에 걸쳐 작동하기 시작하면서 기존의 경계가 모호해지고 있습니다. 이전에는 부서 간 업무 인계에 의존했던 프로세스가 연결된 디지털 작업자에 의해 조정될 수 있습니다. 또한, 여러 사람과 애플리케이션, 승인 절차가 필요했던 활동도 연결된 디지털 작업자를 통해 조정될 수 있습니다.

조직 구조는 여전히 중요하겠지만, 리더들은 업무 조직 방식과 가치 창출 방식에 대해 다시 생각해 봐야 할 것입니다.

기업들은 점차 일자리 중심이 아닌 성과 중심의 조직으로 변화할 것입니다. 인공지능(AI)이 조정 업무를 담당하게 되면, 이전에는 불가능했던 훨씬 적은 직원으로 막대한 가치를 창출할 수 있는 기업들을 포함하여 완전히 새로운 운영 모델들이 등장할 수도 있습니다.

인공지능은 맥락에 따라 달라집니다.

많은 조직들이 최신 AI 기능에 집중하고 있지만, AI는 주어진 맥락 안에서만 작동할 수 있습니다. AI가 접근할 수 있는 관련 맥락이 많을수록 그 결과물의 가치는 더욱 높아집니다.

이러한 이유로 인공지능 시대에도 디지털 전환은 여전히 ​​중요합니다. 모든 조직이 직원들의 업무 방식을 하룻밤 사이에 완전히 바꿔야 한다는 의미가 아니라, 모든 부서 간에 정보가 더욱 자유롭게 흘러가야 하기 때문입니다.

변혁은 흔히 대대적이고 포괄적인 개편으로 여겨집니다. 그러나 가장 효과적인 개선은 기존 워크플로를 더욱 스마트하게 만드는 데서 비롯되는 경우가 많습니다.

오랫동안 기업들은 인쇄물을 디지털 전환의 장애물로 여겨왔습니다. 하지만 인쇄물을 최신 워크플로, 클라우드 플랫폼, 비즈니스 시스템과 통합하면 오히려 전환을 촉진하는 촉매제가 될 수 있습니다. 인쇄물은 프로세스를 시작하고, 정보를 전달하고, 시스템을 연결하여 직원과 인공지능 모두를 지원할 수 있습니다.

때로는 변화가 대대적인 계획에서 시작되기도 하고, 때로는 익숙한 프로세스를 더욱 스마트하게 만드는 것에서 시작되기도 합니다. 두 경우 모두 목표는 동일합니다. 바로 인간과 인공지능 모두가 정보에 더 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 만드는 것입니다.

인공지능의 변화는 인간의 변화이다.

기업들이 인공지능 도입에 박차를 가하면서, 성공 여부가 기술 자체에 달려 있다고 쉽게 단정지을 수 있습니다.

하지만 진정한 결정적 요인은 조직이 직원들을 얼마나 효과적으로 준비시키고 회사 전체에 이미 존재하는 지식을 얼마나 잘 활용할 수 있도록 하느냐에 달려 있습니다.

인공지능은 자신에게 주어진 맥락 내에서만 작동할 수 있으며, 그 맥락의 상당 부분은 여전히 ​​문서, 워크플로 및 일상적인 운영 속에 존재합니다.

인공지능으로부터 가장 큰 가치를 얻을 조직은 반드시 가장 발전된 모델을 보유한 조직이 아닐 것입니다. 오히려 정보 접근성을 용이하게 하고, 직원들이 다양한 방식으로 일할 수 있도록 지원하며, 인간과 인공지능이 함께 기여할 수 있는 환경을 조성하는 조직이 될 것입니다.