AI 이야기를 하면 대부분 기술부터 떠올린다. 어떤 모델을 써야 하는지, 얼마나 성능이 좋은지, 업무 속도가 얼마나 빨라지는지가 먼저 언급된다.

그런데 현장에서 실제로 문제가 되는 지점은 기술 그 자체가 아닌 경우가 훨씬 많다.
AI를 도입하지 못해서 생기는 문제보다 AI를 이미 쓰고 있는데 기준이 없어서 생기는 문제가 더 크다.

많은 기업과 1인사업자가 AI를 ‘보조 도구’ 정도로 인식하며 사용을 시작한다. 문서 작성, 광고 문구, 이미지 제작, 자료 정리 같은 작업에 부담 없이 투입된다.
문제는 이 과정에서 누가 책임을 지는지, 어디까지 허용되는지에 대한 정리가 거의 이루어지지 않는다는 점이다.

AI를 썼다는 이유만으로 모든 문제가 발생하는 것은 아니다.
같은 AI를 사용해도 문제가 되는 경우와 그렇지 않은 경우는 분명히 갈린다.
차이는 기술이 아니라 사용 방식에 있다.

예를 들어 AI로 작성한 문구를 내부 참고 자료로 쓰는 것과 외부 광고나 홍보물로 사용하는 것은 전혀 다른 문제다. AI가 만든 이미지를 아이디어 스케치로 활용하는 것과 제품 패키지나 상세페이지에 그대로 사용하는 것도 마찬가지다. 이 구분이 명확하지 않으면 문제가 될 수 있는 사용과 그렇지 않은 사용이 현장에서 뒤섞이게 된다.

AI 리스크가 눈에 띄지 않는 이유도 여기에 있다. 처음부터 사고로 드러나지 않기 때문이다. 문제는 대부분 누군가 문제를 제기하거나, 외부에서 지적을 받거나, 이미 결과물이 나간 뒤에야 표면으로 올라온다. 그때는 이미 되돌리기 어렵다.

그래서 AI 리스크는 사후 대응보다 사전 정리가 훨씬 중요하다. 하지만 많은 조직에서는 이 정리 작업이 계속 뒤로 밀린다. 지금 당장 급한 일은 아니라고 판단되기 때문이다.

AI 리스크 관리는 AI를 막기 위한 작업이 아니다. 오히려 계속 쓰기 위해 필요한 최소한의 기준을 만드는 일에 가깝다. 어디까지는 괜찮고, 어디서부터는 조심해야 하는지 현실적인 선을 긋는 작업이다.

앞으로  AI를 사용하는 과정에서 사람들이 가장 많이 헷갈려 하는 지점, 그리고 그 혼선이 어떻게 리스크로 이어지는지를 하나씩 짚어보려 한다.

첫 번째로 짚고 싶은 결론은 분명하다. 요즘 기업들이 AI를 쓰면서 가장 먼저 부딪히는 문제는 기술의 한계가 아니라 기준 없는 사용에서 비롯된 관리의 공백이다.

다음 글에서는 같은 AI 사용인데 왜 어떤 경우는 문제가 되고 어떤 경우는 아무 일도 없었는지, 그 차이가 어디에서 생기는지를 조금 더 구체적으로 살펴보려 한다.

와이에스엠경영컨설팅 윤AI세이프티랩 윤수만 소장