기업 AI, 실험 넘어 전면 배치… ‘운영 모델 재설계’가 성패 갈랐다

기업들의 인공지능(AI) 도입이 ‘실험’ 단계를 지나 핵심 업무에 직접 적용하는 전면 배치 국면으로 빠르게 넘어가고 있다. 특히 여러 작업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전틱 AI’가 확산하면서, 단순한 생산성 도구를 넘어 기업 운영 방식 자체를 재설계하는 흐름이 뚜렷해졌다는 분석이 나온다.

타타컨설턴시서비스는 최근 미국 라스베이거스에서 열린 구글 클라우드 넥스트 행사에서, 기업 AI 확장은 기술 도입만으로 해결되지 않으며 조직 운영 모델 전환이 함께 이뤄져야 한다고 강조했다. 아미트 카푸르 타타컨설턴시서비스 최고 AI·서비스 전환 책임자는 경영진이 AI의 잠재력을 보고서나 설명으로만 이해하는 데 그쳐서는 안 된다고 짚었다. 그는 직접 사용해본 경험이 있어야 AI의 실제 위력을 체감할 수 있고, 그 과정에서 이것이 단순한 도구가 아니라 훨씬 더 큰 변화라는 점을 인식하게 된다고 설명했다.

카푸르는 이런 변화의 핵심을 ‘운영 모델의 전환’으로 규정했다. 기업이 AI를 일부 부서의 보조 수단으로 쓰는 것과, AI를 중심에 놓고 조직을 다시 설계하는 것은 전혀 다른 문제라는 의미다. 실제로 많은 기업이 개별 업무 수준에서는 빠르게 성과를 확인하고 있지만, 전사 차원의 확장 단계에서는 기대만큼 속도를 내지 못하고 있다.

“기업 규모 AI는 규율이 먼저”… 보안·데이터·통제가 확장의 조건

가우라브 시알 타타컨설턴시서비스 유럽·중동·아프리카 지역 AI·클라우드·인프라 서비스 총괄 부사장은 기업 AI를 대규모로 운영하려면 훨씬 더 엄격한 접근이 필요하다고 말했다. 개인 사용자가 몇 분 만에 결과물을 만들 수 있는 것과, 대기업이 실제 업무 프로세스에 AI를 안정적으로 탑재하는 것은 완전히 다른 과제라는 설명이다.

그는 기업이 AI를 효과적이면서도 안전하게 활용하려면 적절한 ‘가드레일’, 즉 통제 장치와 보안 체계, 그리고 견고한 데이터 기반이 필요하다고 강조했다. 특히 에이전틱 AI가 제대로 작동하려면 각 에이전트가 신뢰할 수 있는 데이터를 바탕으로 서로 연결돼야 하며, 그래야 여러 시스템이 함께 움직이며 실제 업무를 수행할 수 있다고 덧붙였다.

이는 최근 기업 시장에서 AI 도입의 초점이 성능 경쟁에서 ‘신뢰 가능한 배치’로 이동하고 있다는 흐름과도 맞닿아 있다. 생성형 AI가 빠르게 확산한 뒤, 기업들은 이제 정확성, 보안, 데이터 거버넌스, 내부 시스템 연동 문제를 더 중요하게 보고 있다. 결국 기업 AI의 확장은 모델 자체보다 이를 둘러싼 운영 환경이 좌우할 가능성이 크다는 의미다.

12~16주 ‘래피드 빌드’로 검증… “작동하는 가치 보여줘야 확장 가능”

타타컨설턴시서비스는 고객사와의 협업에서도 이런 ‘기초 우선’ 철학을 적용하고 있다고 설명했다. 먼저 경영진과 주요 의사결정자들이 AI를 직접 써보는 세션을 통해 체감도를 높이고, 이후 조직이 해결하려는 구체적인 비즈니스 문제 한 가지로 범위를 좁히는 방식이다.

그 다음 단계는 12주에서 16주가량 진행되는 ‘래피드 빌드’다. 이 기간 안에 실제 운영 가능한 수준의 ‘가치 검증’ 환경을 만들어 고객에게 제시하고, 해당 솔루션이 현업에서 작동한다는 확신을 심어준다는 것이다. 카푸르는 이런 확신이 있어야 기업이 본격적인 확장에 나설 수 있다고 밝혔다.

이 접근은 AI 도입 전략이 아이디어 발굴 중심에서 실행 중심으로 이동하고 있음을 보여준다. 과거에는 개념검증(PoC)이 주된 목표였다면, 이제는 운영 환경에서 실제 성과를 입증하는 ‘가치 검증’이 더 중요한 단계로 떠오르고 있다. 기업 입장에서는 AI가 ‘될 수 있다’는 가능성보다, ‘우리 조직에서 실제로 작동한다’는 증거가 훨씬 중요해졌기 때문이다.

AI-native 기업 전환 본격화… 도입보다 ‘재설계’가 성패 가른다

이번 발언은 기업 AI 시장의 경쟁 구도가 이제 단순 도입 여부가 아니라, 얼마나 빠르게 ‘AI 네이티브’ 운영 체제로 전환하느냐로 옮겨가고 있음을 시사한다. 모든 기업이 AI를 말하고 있지만, 실제 차이는 기술을 얹는 수준에 머무는지, 아니면 업무 흐름과 의사결정 구조까지 다시 짜는지에서 갈릴 수 있다는 뜻이다.

특히 에이전틱 AI가 확산할수록 기업은 개별 직원의 생산성 향상을 넘어, 부서 간 협업과 반복 프로세스 자동화, 고객 대응 체계 전반의 재편을 고민할 수밖에 없다. 시장에서는 이런 변화가 클라우드, 데이터 인프라, 보안, 컨설팅 수요를 함께 끌어올릴 것으로 보고 있다.

결국 기업 AI의 다음 단계는 기술 시연이 아니라 조직 전환에 가까워지고 있다. AI를 ‘배치’하는 기업과 AI 중심으로 ‘재설계’하는 기업의 격차가 앞으로 더 크게 벌어질 가능성이 있다는 점에서, 지금은 도입 속도보다 적용 방식이 더 중요해지는 구간으로 해석된다.