AI 도입 성패는 기술이 아니라 ‘조직의 맥락’에서 갈렸다

인공지능(AI) 기술이 빠르게 고도화하고 있지만, 실제 기업 현장에선 기술 자체보다 이를 받아들일 ‘조직의 준비도’가 성패를 가르고 있다는 진단이 나왔다. 협업 소프트웨어 기업 아틀라시안은 연례 행사 ‘팀(Team)’에서 사람, 업무, AI를 하나로 묶는 플랫폼 전략을 전면에 내세우며 이제 기업들이 실험 단계를 넘어 실행 단계에 들어섰다고 강조했다.

이번 행사는 미국 캘리포니아주 애너하임에서 열렸다. 아틀라시안은 이 자리에서 새 제품군을 공개하고, ‘팀워크 그래프’를 개방형 표준으로 확장하겠다고 밝혔다. 또 지라(Jira), 컨플루언스(Confluence), 로보(Rovo)에 ‘에이전트형 AI’ 기능을 대거 추가했다. 핵심은 단순한 AI 도구 제공이 아니라 기업 내 흩어진 정보와 의사결정 흐름을 연결해 실제로 작동하는 협업 체계를 만드는 데 있다.

더큐브 리서치의 크리스토프 베르트랑은 기업들이 더는 ‘샌드박스’ 성격의 AI 실험에 머물러선 안 된다고 평가했다. 그는 AI가 이미 업무 환경에 자리 잡았고, 앞으로 앞서가는 기업은 기술 도입보다 조직 기반을 먼저 갖춘 곳이 될 것이라고 봤다. 즉 사람과 AI가 함께 일할 수 있도록 ‘연결 조직’을 만드는 일이 더 중요해졌다는 의미다.

지식이 정리되지 않으면 AI도 무용지물

아틀라시안이 포뮬러원(F1) 팀 윌리엄스 그랑프리 엔지니어링과 협업 사례를 소개한 것도 같은 맥락이다. 초 단위 판단이 필요한 F1 경기 운영 환경조차 이메일, 스프레드시트, 구전 지식에 의존하면 필요한 정보가 분산될 수밖에 없다는 것이다. 회사 측은 이런 단절된 정보 구조에선 AI가 맥락 없는 일반론적 답변만 내놓게 된다고 설명했다.

이는 많은 기업이 겪는 공통 문제이기도 하다. 문서화가 부족하고 데이터 접근 권한이 분산된 조직에선 AI 정확도가 떨어질 수밖에 없다. 결국 AI 경쟁력은 모델 성능보다 내부 지식을 얼마나 구조화해 연결했는지에 달렸다는 해석이 나온다.

개발 생산성도 ‘코딩 밖’에서 갈린다

아틀라시안은 개발자의 실제 코딩 시간이 전체 업무의 16%에 불과하다고 짚었다. 남은 시간은 요구사항 조율, 문맥 파악, 코드 검토, 협업 조정 등에 쓰인다. 이 때문에 AI의 역할도 단순 코딩 보조를 넘어 팀 전체의 맥락을 연결하고 반복 업무를 조율하는 방향으로 옮겨가고 있다.

이 같은 변화는 지라의 진화에서도 드러난다. 아틀라시안은 지라가 단순히 업무를 기록하는 공간에서 벗어나, 여러 AI 에이전트와 팀원이 함께 움직이는 ‘오케스트레이션’ 중심 툴로 바뀌고 있다고 설명했다. 특히 에이전트형 AI가 제품 전면에 배치되면서 향후 소프트웨어 개발 방식 자체가 달라질 가능성이 커졌다는 평가가 나온다.

AI 네이티브 전환의 최대 장벽은 사람

아마존웹서비스의 사라 쿠퍼는 자동차, 유틸리티, 헬스케어 기업들이 AI 도입에 적극적인 배경으로 불확실한 시장 환경을 꼽았다. 중장기 계획을 수개월 단위로 압축해야 하는 상황에서 AI 활용이 필요해졌다는 것이다. 다만 그는 기술 구현 자체보다 더 어려운 과제가 사람과 프로세스의 변화라고 지적했다.

실제로 아틀라시안은 인사(HR) 부문이 엔지니어링 조직보다 먼저 첫 상용 AI 에이전트를 구축한 사례를 소개했다. 이는 AI 전환이 꼭 개발 조직 주도로만 이뤄지는 것은 아니며, 조직 내 문제를 가장 절실히 느끼는 부서가 오히려 더 빠르게 움직일 수 있다는 점을 보여준다.

또 아틀라시안은 채용 결정과 성과 평가는 AI 활용 금지 영역으로 남겨두고 있다고 밝혔다. 인간의 책임과 판단이 필요한 영역까지 자동화하는 데는 선을 긋겠다는 의미다.

전략과 실행이 연결된 기업은 11%뿐

아틀라시안에 따르면 실제로 업무와 전략이 직접 연결된 기업은 11%에 그친다. 많은 조직이 우선순위는 정해 놓고도, 정작 핵심 질문에 답하려면 별도 자료를 만들고 보고 체계를 거쳐야 하는 구조적 비효율을 안고 있다는 설명이다.

회사는 이를 해결하기 위해 ‘전략 컬렉션’을 제시했다. 목표는 새로운 변수에 대응하는 시간을 수개월에서 하루 수준으로 줄이는 것이다. AI가 단순 업무 자동화를 넘어 조직의 ‘피벗 속도’를 높이는 방향으로 쓰여야 한다는 메시지다.

AI 시대, 개인은 ‘실행자’에서 ‘조율자’로

인간과 AI 협업이 확산하면서 개인의 역할도 변하고 있다. 앞으로 직원들은 혼자 모든 일을 처리하기보다 여러 AI 에이전트를 지시하고 조율하는 역할을 맡게 될 가능성이 크다. 아틀라시안은 이를 새로운 업무 표준으로 보고 있으며, 시각적 협업 도구인 트렐로(Trello)를 여러 에이전트 활동을 관리하는 조정 레이어로 활용하는 방안도 제시했다.

실제 회사 내부에선 월간 AI 에이전트 호출이 500만건에 이른다고 한다. 문제는 에이전트를 배치하는 것보다 이들이 각각 무엇을 하고 있는지 사람이 파악할 수 있도록 만드는 데 있다. 정확도, 속도, 비용 사이 균형을 어떻게 잡을지도 앞으로 기업 운영의 중요한 판단 기준이 될 전망이다.

‘생각 파트너’가 된 AI, 차별화는 결국 맥락

아틀라시안은 AI를 단순 반복 업무 처리기가 아니라 ‘생각 파트너’로 활용하는 팀이 더 큰 성과를 낸다고 분석했다. 다만 이를 위해선 팀 내 심리적 안전감, 리더의 개방적 질문 문화, 공통된 워크플로 재설계가 필요하다고 봤다. 각자 따로 AI를 붙이는 방식으론 생산성 개선 효과가 제한적일 수 있다는 뜻이다.

이와 맞물려 회사는 ‘팀워크 그래프’를 개방형 표준으로 공개했다. 모든 기업이 비슷한 AI 모델에 접근할 수 있는 시대에는, 차이를 만드는 요소가 결국 조직 내부의 ‘맥락’이라는 판단에서다. 어떤 정보를 축적하고, 어떻게 연결하고, 어떤 의사결정 체계 위에 올려놓느냐가 AI 품질을 좌우한다는 설명이다.

디자인 영역도 예외는 아니다. 아틀라시안은 AI 덕분에 누구나 일정 수준의 시제품을 만들 수 있게 됐지만, 그만큼 시장 기대치도 함께 높아졌다고 진단했다. 기본선이 올라간 만큼 진짜 경쟁력은 더 정교한 관찰과 높은 전문성에서 나온다는 얘기다.

결국 이번 아틀라시안 행사가 던진 메시지는 분명하다. AI 경쟁의 본질은 더 좋은 모델을 먼저 붙이는 데 있지 않다. 조직의 지식, 협업 구조, 책임 체계를 얼마나 정돈해 사람과 AI가 함께 일하도록 만들었는지가 앞으로 기업의 성과를 가를 가능성이 크다. AI 도입이 기술 프로젝트에서 조직 혁신 과제로 옮겨가고 있다는 점에서, 시장의 관심도 점차 ‘무슨 AI를 쓰느냐’에서 ‘어떤 조직이 이를 제대로 굴리느냐’로 이동하는 분위기다.