기업 내 AI 전담 조직을 만들 때, 제가 정말 중요하게 생각했던 것들

안녕하세요. 라이선스쩐입니다.

최근 AI에 대해서 엄청난 관심이 많기에 저도 조사해 보고 정리 해 보았습니다. 참고가 되었으면 좋겠습니다.

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요즘 기업마다 AI, AI 하는데… 저도 처음엔 솔직히 좀 막막했어요. 'AI 전담 조직을 만든다'는 말은 거창한데, 실제로 뭘 어떻게 해야 하지? 조직만 만든다고 AI가 저절로 굴러가진 않잖아요.

 

제가 몸담고 있는 회사도 몇 년 전부터 AI 도입을 본격적으로 고민하기 시작했는데, 그때 제가 직접 뛰어들어서 AI 전담 조직을 만드는 프로젝트에 참여하게 됐거든요. 그 과정을 겪으면서 느낀 점을 오늘은 좀 털어보려고요.

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1. 명확한 목표 없이 시작하면 백퍼 실패해요

AI가 요즘 핫하다고 해서 무작정 '우리도 AI 하자!' 이런 식으로 시작하면 정말 큰일 나요. 저희도 처음엔 그런 유혹이 있었는데, 다행히 초기에 브레이크를 걸었죠.

"우리 회사에 진짜 필요한 AI는 뭘까?"
이 질문부터 시작했어요. 단순히 '챗봇 하나 만들자'가 아니라, 비즈니스에 어떻게 도움이 될지를 먼저 따져봤죠. 예를 들면 고객 데이터를 분석해서 이탈률을 줄이거나, 공정 데이터를 활용해서 불량률을 낮추는 식의 구체적인 목표가 있어야 해요.

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2. 기술자만으로는 안 됩니다. 도메인 전문가가 꼭 필요해요

AI 조직이라고 하면 흔히 개발자나 데이터 과학자만 생각하기 쉬운데요, 진짜 중요한 건 현업을 잘 아는 사람이에요.

예를 들어 생산 관리팀에서 어떤 데이터를 어떻게 쓰고 있는지 모르면, 아무리 모델을 잘 만들어도 써먹지를 못하더라고요. 그래서 저희는 처음부터 각 부서에 있는 실무진과 협업 구조를 만들었어요. AI팀에 도메인 지식을 가진 사람들을 같이 투입해서, 기술과 현업이 자연스럽게 이어질 수 있게 한 거죠.

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3. 빠르게 시도하고, 빠르게 실패해볼 수 있는 문화

AI 프로젝트는 초반에 실패할 확률이 높아요. 모델을 만들었는데 정확도가 형편없거나, 데이터 품질이 안 좋아서 다시 처음부터 해야 하는 경우도 많거든요.

그래서 조직 문화도 바뀌어야 했어요. "이거 실패하면 큰일 나!" 이런 분위기보다는, "한번 해보자, 안 되면 다른 방법 찾자" 이런 유연한 마인드셋이 필요했어요. 저희는 '파일럿 프로젝트'를 소규모로 자주 돌려보면서 배운 게 진짜 많았어요.

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4. 탑다운도, 바텀업도 함께 가야 해요

경영진이 AI의 필요성을 충분히 이해하고 있어야 조직이 움직이더라고요. 동시에 현장에서도 AI가 실제로 도움이 된다는 걸 체감해야 하고요.

저희는 대표님이 직접 AI TF 회의에 참석하셨고, 또 팀장급 리더들과도 자주 대화하면서 방향을 맞췄어요. 그 덕분에 'AI는 위에서 시켜서 억지로 하는 게 아니라, 우리가 필요해서 하는 거다'라는 공감대가 생겼던 것 같아요.

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5. 무엇보다 중요한 건… 좋은 팀원

이건 정말 뼈저리게 느꼈어요. 기술보다 중요한 게 사람이더라고요. AI를 잘 아는 것도 중요하지만, 협업하고 소통할 줄 아는 사람, 그리고 조직과 함께 성장하려는 마인드를 가진 사람이 필요해요.

저희 팀에서도 처음엔 외부 인재를 스카우트하거나, 내부에서 재교육을 많이 했어요. 그리고 정기적으로 AI 관련 스터디를 열면서 팀 분위기를 계속 끌어올렸죠. 이게 생각보다 진짜 효과 좋았어요!

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마무리하며

AI 전담 조직을 만든다는 건 단순히 '새로운 부서를 하나 만든다'는 뜻이 아니었어요. 회사 전체의 일하는 방식, 생각하는 방향까지 바꾸는 일이더라고요. 그게 쉽지는 않지만, 제대로 방향을 잡고 하나씩 해나가면 분명히 의미 있는 변화가 생깁니다.

혹시 지금 AI 조직을 만들려고 고민 중이시라면, 제 경험이 조금이라도 도움이 되었으면 좋겠어요. 어려운 길이지만, 같이 힘내보자고요! 😊

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