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AI라는 거대한 패러다임 전환이 찾아왔지만, 막상 이를 어디서부터 어떻게 도입해 비즈니스에 연결해야 할지 몰라 막막해하는 기업이 여전히 많습니다.
단순한 기술 도입에 대한 고민을 넘어, 조직을 근본적으로 혁신하는 진짜 ‘AI 트랜스포메이션(AX)'은 과연 어디서부터 시작되어야 할까요?
AI를 통해 전사 조직과 업무 방식을 성공적으로 뒤바꾸고 있는 글로벌 모바일 게임 및 콘텐츠 테크 기업 슈퍼센트의 공준식 대표님과 만나 막연한 AI 도입의 난제를 풀어낼 핵심 전제 조건과 리더가 설계해야 할 미래 조직의 판에 대한 이야기를 들어보았습니다.
Q1. AI 트랜스포메이션을 위해 조직이 먼저 확보해야 할 세 가지 핵심 자산은 무엇일까요?
AI를 통해 전사 조직과 업무 방식을 성공적으로 뒤바꾸고 있는 글로벌 모바일 게임 및 콘텐츠 테크 기업 슈퍼센트의 공준식 대표님과 만나 막연한 AI 도입의 난제를 풀어낼 핵심 전제 조건과 리더가 설계해야 할 미래 조직의 판에 대한 이야기를 들어보았습니다.
결국 ‘사람, 데이터, 시스템’으로 귀결됩니다. AI는 이 세 가지 자산의 결합을 극대화하는 촉매일 뿐이죠.
먼저 인공지능이 영리한 판단을 내릴 수 있도록 회사의 맥락과 경험이 축적된 독점적 ‘도메인 데이터’가 있어야 하고, 이를 바탕으로 윤활유처럼 돌아가는 ‘시스템’이 구축되어야 합니다. 그리고 최종적으로 시장의 맥락을 읽고 창의적인 방향성을 지휘하는 ‘사람’이 준비되어야 하죠.
단순히 AI 기술 자체를 도입하는 것보다 중요한 것은, 소수의 스타 디렉터에 의존하는 개인의 경험을 넘어 이 세 자산의 역량을 결합해 전사가 집단지성으로 움직일 수 있도록 명확한 방향성을 셋업하는 리더십입니다.
Q2. AI의 성공적인 도입을 위해 조직 구조나 업무 방식은 어떻게 다듬어야 할까요?
철저하게 ‘Structure First, AI Second’ 원칙으로 가야 합니다. 내부 시스템과 업무 골조가 단단하지 않은 상태에서 최신 AI 툴만 들여오는 건 생산성을 높이기는커녕 오히려 조직의 혼란만 키우게 됩니다.
모든 업무에는 창의적인 영역이 존재하지만, 그 이면의 워크플로우는 철저히 규격화할 수 있습니다. 평균 성공률이 0.5%에 불과한 시장에서 슈퍼센트가 성공률을 5%로 10배 이상 끌어올릴 수 있었던 핵심도 여기에 있습니다. 기획 통과 이유부터 마케팅 성과, 실패 원인까지 업무 과정을 명문화하고 구조화한 시스템(PSL)을 먼저 구축했기 때문입니다.
실패의 비용을 통제하고 실패로부터 배우는 구조적 시스템이 세워져야, 그 위에 AI를 얹었을 때 사람의 판단력이 증폭되고 실행 속도가 극대화되는 폭발적인 시너지가 나기 시작합니다.
Q3. AI가 단순한 보조 도구를 넘어, 비즈니스 성장을 주도하는 자율적 파트너로 잠재력을 폭발시키려면 어떤 단계가 필요할까요?
단절된 자동화 툴을 몇 개 쓰는 수준을 넘어, 전사적인 정보를 하나로 통합해 AI에게 ‘뇌(Brain)'와 ‘신체(Body)'를 모두 부여해야 합니다.
슈퍼센트는 지난 5년간 검토한 1만 개 이상의 아이디어와 연간 1억 달러 규모의 퍼포먼스 마케팅 데이터가 축적된 AI Brain 플랫폼 ‘CENT’를 컨트롤타워로 세웠습니다. 그리고 그 아래에 A/B 테스트 분석, 실시간 마케팅 리스크 감지 등 실제 업무 흐름 안에서 작동하는 약 180개의 AI Body 에이전트 ‘NAVI’를 유기적으로 연결했습니다.
그 결과 현재 약 550명의 사람이 수행해야 할 업무를 에이전트들이 처리하며 월 수만 시간의 생산성을 만들어내고 있습니다. AI를 단순한 도구가 아닌 회사의 ‘운영체계(OS)'로 전환하여 실무 파이프라인과 완벽히 연결할 때, AI는 비로소 비즈니스를 함께 리드하는 진정한 파트너가 됩니다.
Q4. 성공적인 AX를 추진하는 과정에서 리더들이 앞으로 가장 경계해야 할 점과 나아가야 할 방향은 무엇일까요?
과거의 성공 공식과 익숙해진 조직 구조를 고집하는 태도, 그리고 AI를 단순한 ‘인력 감축 및 비용 절감’ 도구로 바라보는 단기적인 시각을 가장 경계해야 합니다.
AI는 인원을 줄이는 기술이 아니라, 경쟁사가 1천 번 실험할 때 우리 팀이 1만 번의 가설 검증과 실험을 감당할 수 있게 돕는 ‘증폭기’입니다. 실험이 늘어나 실패 데이터가 쌓일수록 AI는 더 똑똑해지고, AI가 똑똑해질수록 사람은 더 높고 창의적인 문제 정의에 집중하는 ‘사람-AI 성장 플라이휠’을 만들어야 합니다.
AI로 사람을 줄이는 순간 이 플라이휠은 멈추게 됩니다. 인재의 역량과 AI의 실행력을 동시에 격상시켜 생산성을 10배, 100배 폭발시킬 수 있는 조직의 판을 짜는 리더만이 AX 시대를 주도할 수 있습니다.
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