AI 시대에 성공하는 기업은 단 5%에 불과하다고 합니다. 지식텔러 조용민 대표는 그 차이가 기술력이 아니라 조직 설계 방식과 리더의 태도에 있다고 말합니다. 이 글에서는 AI 비즈니스 실행 전략의 핵심 세 가지를 구체적으로 살펴봅니다.
AI 거버넌스는 슈퍼스타 팀 구성에서 시작된다
많은 기업들이 AI 트랜스포메이션을 추진할 때 가장 흔히 저지르는 실수가 있습니다. 바로 각 부서 조직장에게 "AI화할 수 있는 업무를 가져오라"고 지시하거나, AI 거버넌스 팀에 소속될 팀원을 보내달라고 요청하는 방식입니다. 조용민 대표는 이 방식이 거의 예외 없이 실패로 이어진다고 단언합니다.
그 이유는 명확합니다. 팀장은 자기 팀의 핵심 인력을 보호하려는 본능이 있기 때문에, 실제로는 업무 워크로드가 가장 적거나 디지털 트랜스포메이션 경험이 있는 직원, 혹은 막내급 인력을 중앙 AI 팀에 파견합니다. 그 결과 초기 산출물의 질이 낮아지고, 정작 일을 잘하는 직원들이 그 산출물을 비판하는 역설적인 상황이 발생합니다. AI 트랜스포메이션에 대한 조직 전체의 피로도와 불신이 누적되는 악순환입니다.
이에 대해 조용민 대표가 제시하는 역발상이 바로 '슈퍼스타 전략'입니다. 팀장이나 조직장에게 "당신 부서에서 당신 없으면 팀장을 맡길 수 있는 사람, 혹은 동료들한테 가장 인정받는 사람을 알려 달라"고 요청하는 것입니다. 그리고 그 인물에게 AI 거버넌스 팀의 감투를 씌워버립니다. 이 방식의 핵심은 단순히 인재를 모으는 것이 아니라, 각 팀의 슈퍼스타들이 한 자리에 모였을 때 서로가 서로를 확인하며 생기는 심리적 동력에 있습니다. "아, 우리 조직이 진짜 AI를 드라이브하려는구나"라는 신뢰가 생기는 것입니다.
여기서 더 중요한 것이 있습니다. 이렇게 모인 슈퍼스타들에게 부서 간 이슈를 끄집어내게 한다는 점입니다. 자기 부서 업무의 슈퍼스타였기 때문에 타 부서와 협업하는 근육도 갖고 있는 이들이 교차 지점에서 기존에 정의조차 되지 않았던 문제들을 발굴해 냅니다. 그렇게 만들어진 AI 산출물은, 설령 초기 품질이 낮더라도 조직 내에서 불평이 거의 나오지 않습니다. 만든 사람들이 바로 조직 내 최고 인재들이기 때문입니다. 이것이 AI 트랜스포메이션 퍼스트 스텝의 본질입니다. 결국 조직 설계의 역발상이 기술보다 먼저라는 이 통찰은, 단순히 흥미로운 팁을 넘어 AI 프로젝트 성공 여부를 가르는 구조적 원리에 해당합니다.
파운데이션 래핑으로 진짜 문제를 해결하는 기업들
AI 비즈니스에서 성공하는 5% 기업의 두 번째 공통 역량은 기술 자체를 보유하는 것이 아니라, 보유한 기술을 진짜 문제에 플러그인하는 근육입니다. 조용민 대표는 이를 설명하기 위해 두 가지 사례를 제시합니다. 첫 번째는 디지털 트윈 기술을 활용한 인플루언서 마케팅입니다. 실제 인플루언서와의 계약에서 IP 노드만 따와 프로젝트를 진행하거나, TV 광고에서 셀럽의 목소리를 별도로 계약하는 방식처럼 기술을 비즈니스 현실에 정밀하게 결합하는 사례입니다.
두 번째 사례가 바로 '파운데이션 래핑'입니다. Gemini, GPT, Claude, Grok 등 여러 파운데이션 모델 중 하나만을 고집하는 것이 아니라, 이 파운데이션들을 래핑해서 특정 질문이 들어왔을 때 최적의 답을 도출하는 구조를 만드는 것입니다. 이 개념을 OTT 사례로 구체화하면 더욱 명확해집니다. 실제 OTT 플랫폼에서는 드라마나 영화 한 편당 16장의 이미지를 제너레이션합니다. 그리고 조용민이라는 시청자가 어떤 이미지에 반응하는지, 궤도라는 시청자가 아이유 얼굴 포스터에 터치할지 박보검 얼굴에 터치할지를 학습 공간에서 파이어링합니다. 이를 통해 각 시청자에게 최적화된 썸네일을 노출하고 반복 시청을 끌어냅니다.
이 과정에서 이미지 제너레이션 단계에서도 래핑을 쓰고, 파이어링 단계에서도 래핑을 활용합니다. 파운데이션 래핑의 핵심은 "어떤 문제를 풀 것인가"가 고해상도로 설정되어 있어야 비로소 파운데이션을 제대로 취사선택할 수 있다는 점입니다. 결국 기술을 나열하는 것이 아니라 문제를 중심으로 기술을 조합하는 능력, 그것이 성공하는 기업들이 내재화하고 있는 진짜 역량입니다.
이 대목은 현장감이 매우 높습니다. 특히 OTT 사례는 파운데이션 래핑이라는 다소 추상적인 개념을 "내가 매일 쓰는 서비스 안에서 이미 작동하고 있다"는 방식으로 체감하게 만들어 줍니다. 스타트업이든 대기업이든 이 원리는 동일합니다. 최소 제품(Minimum Product)을 작게 구현한 뒤 프로덕트 마켓 핏 테스트를 반복하고, 시장을 스스로 정의하지 않고 테스트로 읽어내는 것. 이 반복 실험 구조를 애자일하게 짜는 조직이 결국 AI 시대의 생존자가 된다는 것입니다.
유연성 리더십이 AI 조직 문화를 바꾼다
세 번째 핵심은 리더의 태도, 즉 유연성 리더십입니다. 조용민 대표는 리더에게 요구되는 덕목으로 흔히 언급되는 '경청'을 다시 정의합니다. 단순히 힘들어도 들어주는 것이 경청이 아니라, "이미 아는 이야기에서도 무언가를 끄집어낼 수 있는 유연성"이 진짜 경청이라는 것입니다. 제조업 기업 강연에서 "제조 쪽 AI 사례를 많이 들려 달라"고 요청하는 대표는 유연성이 없는 것입니다. 동종 산업에서 AI 케이스를 찾는 것은 패스트 팔로어가 되거나 기존에 이미 존재했던 문제를 반복하는 일에 불과합니다. 반면 이종 산업의 사례를 끌고 와서 자기 산업의 문제에 적용하려는 노력, 그것이 진짜 유연성입니다.
레고의 사례는 이를 극적으로 보여줍니다. 레고 임원들은 경쟁사를 장난감 회사라고 정의했습니다. 그러나 실제로 레고의 경쟁사는 어린아이들이 레고를 할 시간을 빼앗아 가는 모든 것, 즉 유튜브와 마인크래프트였습니다. 당시 레고가 그 유연성을 발휘하지 못한 것이 위기의 원인이었습니다. 2026년, 2027년에는 리더들이 지금까지 쌓아온 지식이 모두 플립되고 있습니다. 유연성은 더 이상 '있으면 좋은 것(nice to have)'이 아니라, 없으면 공룡(dinosaur)이 되는 생존의 본질입니다.
조직 문화 차원에서는 JP모건의 제이미 다이먼 사례가 인상적입니다. 그는 뉴욕에 거대한 사옥을 짓고 단 하나만 요구했습니다. "다 모여라." 페이스투페이스 접촉의 회복입니다. 코로나 이후 조직 스킨십이 무너진 시대에 크로스펑션 이슈를 발견하려면 부서 간 사일로가 먼저 제거되어야 하고, 이를 위해 팀장들끼리 친한 연기라도 해야 한다는 조언은 다소 과격하게 들리지만 현실적입니다. 부서 간 점심 한 끼로는 해결이 안 된다는 것, 팀장들이 먼저 교류하는 모습을 보여야 팀원들 사이의 협업도 자연스러워진다는 것입니다.
성과 지표 설계에서도 마찬가지입니다. 결과(아웃컴)만 측정하는 조직에서는 AI 시도가 일어나지 않습니다. 시도 자체에 소액이라도 보상하는 아웃풋 매트릭스 구조를 함께 설계해야 합니다. 성과에 100만 원을 거는 것이 아니라, 시도하는 조직에 1만 원씩 주는 구조. MIT가 제시한 18개월 윈도우 안에 이 시도들이 누적될수록 조직의 AI 성숙도는 빠르게 올라갑니다. 리드바이프(Lead by Example)라는 리더십 모델, 그리고 구성원 모두가 레벨플러스원으로 KPI를 잡고 AI 문제를 파악하는 조직. 이것이 전체 프로젝트의 10%에 해당하지만 성패의 90%를 좌우하는 영역입니다.
AI 비즈니스 성공은 결국 기술의 문제가 아닌 사람과 조직의 문제입니다. 슈퍼스타 팀 구성, 파운데이션 래핑을 통한 문제 중심 사고, 그리고 유연성 리더십은 서로 긴밀하게 연결된 하나의 실행 프레임입니다. "5% 기업"이나 "18개월 결판론"이 다소 단정적으로 들릴 수 있지만, 그 안에 담긴 조직 설계와 리더 태도의 본질적 통찰은 실질적 설득력을 가집니다.
[출처]
AI 토피아 / 지식텔러 조용민 대표 출연: https://youtu.be/fS6mV6Hy_PE?si=vzTY4GnL6g13l6GU