AI는 이미 우리의 일터 깊숙이 들어왔습니다.

하지만 현장에서 기업 대표, 실무자, 프리랜서들이 가장 많이 하는 질문은 의외로 단순합니다.

“AI를 어떻게 잘 쓰는지 모르겠어요.”
“우리 회사 AI 사용은 안전한 건가요?”

대부분의 기업이 이 두 질문을 같은 문제로 생각합니다.
하지만 저는 지난 1년간 수십 개 기업의 AI 도입을 직접 돕는 과정에서 하나의 사실을 확신하게 됐습니다.

AI를 ‘잘 쓰는 법’과 ‘안전하게 쓰는 법’은 완전히 다른 길이라는 것.

그리고 이 지점을 해결하기 위해, 저는 두 개의 랩을 만들었습니다.
오늘 그 이야기를 처음으로 공개합니다.

AI를 도입하는 기업들이 겪고 있는 두 가지 큰 문제

문제 1. “AI를 활용해야 하는 건 알겠는데, 어디서부터 해야 하지?”

많은 기업이 AI를 도입하려 하지만
정작 실무에서 어떻게 적용해야 할지는 감을 잡지 못합니다.

• 직원 개개인이 AI를 제각각 활용

• 회의록 정리, 자료 분석, 마케팅 문서 작성 등은 여전히 수동

• 교육은 받아도 ‘업무 변환’이 일어나지 않음

즉, AI 활용이 일상의 업무로 연결되지 않는 것이 문제입니다.

문제 2. “우리 회사 AI 사용은 안전한가요?”

AI 활용이 늘어날수록 기업 리스크도 함께 커집니다.

• 민감정보 유출

• 품질 검증 부재

• AI 결과물의 정확성·신뢰성 문제

• 책임 있는 사용 원칙 부재

• 규제 대응을 못해 발생하는 비용

지금은 체감하지 못해도,
이 문제는 머지않아 모든 기업의 ‘리스크 비용’으로 돌아옵니다.

그래서 저는 결론을 내렸습니다.

활용과 안전을 한 플랫폼에 넣으면 실패한다.
두 개의 트랙으로 분리해야 제대로 해결할 수 있다.

**그래서 만든 두 개의 랩:

윤AI세이프티랩 & AI 활용 코칭랩**

두 랩은 분명히 다른 성격을 가집니다.
그러나 두 축이 함께 있을 때 비로소 “완성된 AI 도입”이 가능합니다.

 ① 윤AI세이프티랩 (AI Safety / Governance Lab)

AI를 안전하게 만드는 곳입니다.

• AI 리스크 진단

• 품질·정확성 검증

• 내부 AI 사용 기준(AI Policy) 설계

• AI 책임성·거버넌스 구축

• 기업 맞춤형 안전성 체크업

슬로건:
“안전성 검증을 설계하는 AI 기술 파트너”

AI가 빠르게 확산되는 지금,
기업은 이제 ‘책임 있는 AI 활용’을 하나의 규범으로 갖춰야 합니다.
윤AI세이프티랩은 바로 그 역할을 합니다.

② AI 활용 코칭랩 (AI Productivity Coaching Lab)

AI를 잘 쓰게 만드는 곳입니다.

• 실무형 AI 코칭

• 직무별 활용 템플릿 제공

• 자동화 워크플로 설계

• 마케팅·운영·CS 업무 효율화

• “직원 1명 몫 AI” 실전 로드맵 제공

슬로건:
“AI 활용의 정답을 제시하는 실전 코칭 스튜디오”

단순한 교육이 아닙니다.
업무가 실제로 줄고, 결과가 빨라지는 ‘실전형 변화’를 목표로 합니다.

두 랩은 서로 다르지만, 결국 하나의 미션을 향합니다

AI는 안전할 때만 자산이 되고,
AI는 잘 쓸 때만 성장의 도구가 됩니다.

그래서 윤AI랩은 이렇게 선언합니다.

“우리는 활용과 안전을 분리해 더 정확하게 돕는다.”

이것이 윤AI세이프티랩과 AI 활용 코칭랩이 함께 존재하는 이유입니다.

앞으로 공개할 내용들

블로그에서는 앞으로 다음 콘텐츠를 연재할 예정입니다.

• 기업이 반드시 알아야 할 AI 리스크 7가지

• 직원 한 명 몫을 해내는 AI 세팅 3단계

• AI 품질 검증 체크리스트

• 업종별 AI 활용 템플릿 50선

• AI 안전성 규범이 왜 기업의 경쟁력이 되는가

• 실제 기업 도입 사례 분석

AI를 제대로 알고 활용하고 싶다면 앞으로의 포스팅이 큰 도움이 될 것입니다.

AI 시대의 새로운 기준을 함께 만들어가고 싶습니다.

와이에스엠(YSM)경영컨설팅 윤수만 소장

AI 사용이 기업 전반으로 확산되면서 ‘AI를 잘 쓰는 법’보다 ‘AI를 책임 있게 쓰는 법’이 더 중요한 화두로 떠오르고 있습니다. 특히 생성형 AI의 급속한 도입으로 인해 데이터 관리, 보안, 법적 위험, 윤리 기준, 내부 통제 체계 등 새로운 리스크가 동시다발적으로 발생하고 있습니다. 이 지점에서 빠르게 성장하는 분야가 바로 AI 거버넌스 컨설팅입니다.

국내외 기업들이 AI 거버넌스 체계를 구축하기 위한 투자를 확대하면서, 관련 컨설팅 수요는 2024년 이후 본격적으로 증가하고 있습니다. 단순한 AI 도입을 넘어, AI를 안전하게·지속적으로·규제에 맞게 활용하는 전략이 필수 경영 요소로 자리 잡고 있기 때문입니다.

규제가 시장 성장의 핵심 동력

EU AI Act는 2025년부터 단계적으로 시행되며, 고위험 AI 시스템에 대한 엄격한 요구사항을 적용합니다. 금지된 AI 사용에 대해서는 글로벌 연 매출의 최대 7%까지 벌금이 부과될 수 있어, 기업들이 거버넌스 투자를 서두르고 있습니다.

미국에서도 주 단위로 AI 규제가 확산되고 있으며, NIST AI 위험 관리 프레임워크가 업계 표준으로 자리잡고 있습니다.

생성형 AI가 새로운 도전과제

기업의 80%가 50개 이상의 생성형 AI 사용 사례를 파이프라인에 보유하고 있지만, 실제 프로덕션 단계에 도달한 사례는 소수에 불과합니다.

프로젝트가 도입 단계에서 프로덕션까지 6~18개월이 소요되며, 44%의 리더들이 거버넌스 프로세스가 너무 느리다고 응답했습니다. 이는 효율적인 거버넌스 프레임워크에 대한 수요가 매우 크다는 것을 의미합니다.

거버넌스 예산 대폭 증가

기업의 98%가 내년도 AI 거버넌스 예산을 증액할 계획이며, 평균 24% 증가가 예상됩니다. IT 리더들은 올해 AI 위험 관리에 약 37% 더 많은 시간을 할애하고 있습니다.

특히 고급 AI를 도입한 기업의 86%가 가시성, 협업, 정책 집행에서 격차를 발견했다고 답했습니다.

1. AI 거버넌스 컨설팅 수요가 급증하는 4가지 이유

① 규제의 본격화(EU AI Act 영향)

EU AI Act가 2024년부터 단계적으로 시행되면서 글로벌 기업은 물론 국내 수출 기업들까지 대응 전략이 필요해졌습니다. AI 위험 등급 분류, 데이터 품질 검증, 로그 관리, 투명성 보고 등 요구 조건이 많아 전문 컨설팅 의존도가 높아지는 추세입니다.

② 생성형 AI 확산으로 리스크 급증

• 내부 정보 유출 가능성

• 저작권 논란

• 편향된 결과 생성

• 설명 불가한 모델이 경영 판단에 사용되는 위험

이러한 위험 요소를 최소화하기 위해 기업들은 AI 리스크 프레임워크와 내부 정책 수립을 외부 전문가에게 의뢰하고 있습니다.

③ 대기업 중심에서 중견·중소기업으로 확산

초기에는 금융, 제조, IT 대기업 중심으로 진행되던 AI 거버넌스 컨설팅이2024~2025년에는 중견기업·스타트업으로 본격 확대되고 있습니다.
클라우드 기반 AI 활용이 보편화되면서, 기업 규모와 관계없이 AI 안전성 규정 준수와 내부 통제가 필수 요소가 되고 있기 때문입니다.

④ ESG·컴플라이언스와 연계

AI 거버넌스는 단순한 기술 정책이 아니라 ‘책임경영’의 한 부분으로 인식되며 ESG 평가에도 영향을 미치고 있습니다.
이에 따라 기존 컴플라이언스 컨설팅 영역과 자연스럽게 통합되며 시장이 빠르게 커지고 있습니다.

2. 글로벌 AI 거버넌스 컨설팅 시장 동향

● 북미: NIST AI RMF 기반의 실무적 컨설팅 수요↑

미국은 이미 NIST의 AI 위험관리 프레임워크(RMF)를 중심으로 실무형 컨설팅 시장이 활성화되고 있습니다.
빅테크뿐 아니라 헬스케어, 금융, 교육 영역에서 AI 책임성 평가 지원 수요가 증가하고 있습니다.

● 유럽: 규제 기반 컨설팅의 폭발적 성장

EU AI Act 요구사항을 충족시키기 위한:

• 위험 평가 체계 구축

• 데이터 거버넌스 시스템 설계

• AI 시스템 검증 및 문서화

등의 수요가 가장 빠르게 증가하는 지역입니다.

● 아시아: ‘AI 도입 컨설팅’에서 ‘AI 관리 컨설팅’으로 전환

한국, 일본, 싱가포르 중심으로 AI 관리를 위한 내부 정책 수립, AI 인증 준비, 개인정보 보호 대응 등의 컨설팅이 확산되고 있습니다.

3. 국내 AI 거버넌스 시장의 특징

4. 2025년 이후 전망: 왜 AI 거버넌스는 ‘필수 인프라’가 되는가

① 규제는 계속 강화되고 적용 대상은 확대된다

금융 → 의료 → 제조 → 공공 → 모든 산업으로 확장될 가능성이 매우 높습니다.

② 생성형 AI 도입 속도는 통제할 수 없을 만큼 빠르다

기업 내부에서 승인받지 않은 생성형 AI 사용(Shadow AI)을 통제하기 위한 정책이 필요합니다.

③ 투자자와 고객은 ‘책임 있는 AI 사용’을 요구한다

ESG, 브랜드 신뢰도, 데이터 보호 측면에서 AI 거버넌스는 기업 이미지와 직결됩니다.

④ AI가 경영의 핵심으로 들어갈수록 ‘리스크 관리’는 전문성 있는 영역이 된다

기술 이해력 + 규제 이해력 + 윤리적 판단이 모두 필요한 복합 전문 분야이기 때문입니다.

5. 향후 전망과 시사점

2025년 이후 주요 트렌드

AI 주권과 데이터 거버넌스 기업들은 자체 데이터, 모델, 배포 환경에 대한 완전한 통제를 요구하고 있으며, 특히 금융, 의료, 공공 부문 같은 규제 산업에서 이러한 경향이 두드러집니다.

설명가능성과 투명성 강조 캡제미니 보고서에 따르면 조직의 73%가 책임있는 사용을 지원하기 위해 AI 시스템이 설명 가능하고 책임질 수 있기를 원함을 나타냅니다.

자동화된 거버넌스 도구 거버넌스 프로세스 자체가 AI로 자동화되는 추세입니다. 실시간 모니터링, 자동 편향 탐지, 컴플라이언스 체크 자동화 등이 확산되고 있습니다.

산업별 특화 솔루션 범용 거버넌스 프레임워크보다는 금융, 의료, 제조 등 산업별로 특화된 솔루션과 서비스가 주목받을 것입니다.

6. AI 거버넌스 컨설팅의 주요 제공 서비스

• AI 리스크 진단(편향·보안·데이터 품질·투명성 평가)

• AI 정책 및 내부 가이드라인 수립

• AI 안전성 점검 체계 구축(감사·모니터링)

• AI 활용 프로세스 표준화

• 임직원 AI 윤리·보안 교육 체계 구축

• 규제 대응 컨설팅(EU AI Act, 개인정보보호법 등)

• ISO 42001 기반 AI 관리시스템 구축

• 생성형 AI 도입 대응 가이드라인 설계

기업이 AI를 도입하기 시작하면, 필연적으로 이러한 관리 체계가 필요해지기 때문에 AI 거버넌스 컨설팅 시장은 장기적으로 안정적인 성장 곡선을 그릴 것으로 예상됩니다.

① 기술기업 + 컨설팅기업의 협력 모델 증가

SI 기업, 클라우드 기업, AI 솔루션 기업이 기존의 경영컨설팅 회사와 협력해 AI 정책·프로세스·기술 검증을 통합 제공하는 구조가 늘어나고 있습니다.

② 정부·공공기관 중심의 초기 수요

공공 데이터와 AI 시스템 운영이 다양한 기관에서 확산되면서 AI 윤리, AI 안전성 평가, AI 위험관리 프레임워크 구축 관련 프로젝트가 빠르게 증가 중입니다.

③ ISO 42001(AI 관리시스템) 인증 준비 붐

ISO가 2023년 말 AI 관리시스템 표준(ISO/IEC 42001)을 발표하면서
기업들이 인증 준비 컨설팅을 찾는 비율도 크게 늘고 있습니다.
특히 글로벌 공급망에 참여하는 기업일수록 인증 수요가 빠르게 증가하는 추세입니다.

마무리

AI의 영향력은 마케팅, 고객 관리, 제조, 물류, 인사 등 거의 모든 경영 프로세스에 확산되고 있다.
이제 AI를 빨리 도입하는 것보다 중요한 것은 ‘위험을 통제하며 안정적으로 활용하는 능력’입니다.

AI 거버넌스 컨설팅 시장이 급성장하는 이유는 바로 여기에 있습니다.
기업은 앞으로 AI 도입 여부를 고민하는 것이 아니라,
어떻게 안전하게, 규제에 맞게, 지속 가능한 방식으로 사용할 것인지를 고민하는 시대에 들어섰기 때문입니다.

와이에스엠경영컨설팅 윤수만 소장

와이에스엠경영컨설팅 윤수만 소장입니다.

ChatGPT의 등장 이후, 지난 몇 년간 전 세계 기업들은 "누가 더 똑똑한 AI를 만드나"를 두고 속도전을 벌여왔습니다. 하지만 2024년을 기점으로 이 경쟁의 판도가 완전히 바뀌고 있습니다.

이제 시장의 질문은 "얼마나 빠른가?"에서 "얼마나 믿을 수 있는가?"로 이동했습니다. 오늘은 왜 지금 전 세계가 'AI 거버넌스(Governance)'에 주목하고 있는지, 그리고 이것이 우리 기업들에게 왜 필수 생존 전략인지 정리해 드립니다.

1. 개발 경쟁의 시대는 끝났다, 이제는 '검증'의 시대

과거에는 AI의 정확도(Accuracy)를 0.1% 올리는 것이 지상 과제였습니다. 하지만 AI가 실제 산업 현장과 우리 일상에 깊숙이 들어오면서 예기치 못한 문제들이 터져 나오기 시작했습니다.

• 환각 현상(Hallucination): AI가 거짓말을 사실처럼 답변하는 문제

• 편향성(Bias): 특정 성별이나 인종, 문화에 대한 차별적 데이터 학습

• 보안 이슈: 기업의 민감 데이터 유출 우려

이제 투자자와 소비자는 "신기한 AI"가 아니라 "사고 치지 않는 안전한 AI"를 원합니다. 이것이 바로 AI의 안전성을 진단하고 관리하는 'AI 거버넌스'가 급부상하는 이유입니다.

2. 규제가 곧 새로운 '무역 장벽'이 된다

가장 큰 변화는 법적인 강제성입니다. AI 규제는 단순히 기업을 옥죄는 것이 아니라, 글로벌 시장 진출을 위한 '입장권'이 되고 있습니다.

• EU AI 법(EU AI Act): 세계 최초의 포괄적 AI 규제법이 유럽 의회를 통과했습니다. AI를 위험 수준에 따라 분류하고, 고위험 AI에 대해서는 강력한 품질 관리와 투명성을 요구합니다. 이를 지키지 못하면 유럽 수출길이 막히는 셈입니다.

• 미국 행정명령 & NIST 표준: 미국 역시 AI 안전성 연구소(AISI)를 설립하고, 기업들이 지켜야 할 안전 표준을 만들고 있습니다.

대한민국 기업이 해외로 나가려면, 이제 기술력 증명서 옆에 안전성 증명서를 반드시 첨부해야 하는 시대가 온 것입니다.

3. 정부지원사업의 평가 기준이 바뀌고 있다

국내 상황도 빠르게 변하고 있습니다. 저는 다수의 정부지원사업 평가위원으로 활동하며 현장의 변화를 체감하고 있습니다.

과거에는 "혁신적인 기술인가?"가 선정의 핵심이었다면, 최근에는 다음과 같은 질문들이 평가의 당락을 가르고 있습니다.

"학습 데이터의 저작권 문제는 해결했습니까?" "AI가 오작동했을 때 안전장치(Fail-safe)는 무엇입니까?" "결과에 대한 설명이 가능합니까(XAI)?"

이제 AI 거버넌스 체계를 갖추지 못한 기업은 정부 과제 수주도, 공공기관 납품도 어려워지고 있습니다. 거버넌스는 선택이 아닌 필수 스펙입니다.

4. 위기를 기회로 바꾸는 'AI 거버넌스 컨설팅'

많은 중소기업과 스타트업 대표님들이 이러한 규제 변화를 '위기'로 느낍니다. 당장 개발하기도 바쁜데 복잡한 법규와 검증까지 신경 쓸 여력이 없기 때문입니다.

하지만 반대로 생각하면, 제대로 된 거버넌스 체계를 먼저 갖춘 기업은 독보적인 경쟁력을 갖게 됩니다.

와이에스엠경영컨설팅은 기업이 AI 리스크라는 파도를 넘어, 안전하게 비즈니스 목표에 도달할 수 있도록 돕습니다.

• AI 비즈니스 모델의 법적/윤리적 리스크 진단

• 정부 과제 및 인증 대비를 위한 신뢰성 검증 전략 수립

• 글로벌 표준(ISO/IEC 42001 등)에 맞춘 관리 체계 설계

AI 도입, '속도'보다 중요한 것은 '방향'과 '안전'입니다. 여러분의 AI 비즈니스가 흔들리지 않도록 단단한 뼈대를 세워드리겠습니다.

와이에스엠경영컨설팅 윤수만 소장

1. AX란 무엇인가? (용어 정의)

AX는 크게 두 가지 의미로 통용되지만, 비즈니스 전략에서는 이 두 가지를 합쳐서 이해해야 합니다.

① AI Transformation (인공지능 전환)

• 개념: DX(Digital Transformation)가 아날로그 데이터를 디지털로 바꾸는 '전산화'였다면, AX는 그 데이터에 AI라는 '두뇌'를 달아 비즈니스의 체질 자체를 바꾸는 것입니다.

• 비유:

  • DX: 종이 장부를 엑셀 파일로 바꾸는 것.

  • AX: 엑셀 파일이 스스로 매출을 분석하고, "내일 재고가 부족할 것 같으니 주문할까요?"라고 제안하는 것.

② AI Experience (인공지능 경험)

• 개념: 사용자가 AI를 통해 겪는 새로운 경험을 말합니다. 기존의 복잡한 메뉴 클릭(GUI) 방식에서 벗어나, 사람과 대화하듯 자연스럽게 기계를 제어하는 경험을 뜻합니다.

• 핵심: "사용자가 기술을 배우는 것이 아니라, 기술이 사용자의 언어를 배우는 것."

2. 최근 AX의 핵심 트렌드 (Current Trends)

2024~2025년 현재, AX는 '신기함'을 넘어 '실용성'으로 넘어가고 있습니다.

버티컬(산업 특화) AI의 부상

범용 AI가 아니라 특정 산업에 특화된 AI 솔루션이 각광받고 있습니다. 의료, 금융, 제조, 법률 등 도메인 특화 AI 모델 개발이 증가하고 있으며, 업스테이지의 버티컬 AI 전략이 대표적 사례입니다.

금융권에서는 한국 금융 서비스 분야 생성형 AI 시장이 2024년 2,590만 달러에서 2030년 2억 2,040만 달러로 연평균 43.9% 성장이 전망됩니다. 단순히 고객 상담만 하는 것이 아니라, 대출 심사, 리스크 분석, 자산 관리까지 AI가 담당하는 시대가 오고 있습니다.

MCP(Model Context Protocol) 표준의 확산

AI 에이전트와 관련해 주목할 흐름은 미국의 앤스로픽이 지난해 오픈소스로 공개한 MCP(Model Context Protocol) 표준입니다. MCP는 거대언어모델(LLM)과 외부 도구를 연결하는 표준으로, 'AI용 USB 포트'라 할 수 있습니다.

앤트로픽은 클로드 에이전트에 MCP를 통합해 Gmail, 구글 드라이브, 슬랙, 깃허브와 연동했고, 오픈AI는 챗GPT와 API에 MCP를 통합했습니다. 이제 AI 에이전트들이 서로 다른 시스템을 자유롭게 넘나들며 협업할 수 있게 된 것입니다.

개인화된 AI 비서의 진화

LG유플러스는 'AI 기술이 아닌 고객가치를 제공하는 회사'를 'AX 컴퍼니'로 정의하고, 내재화된 AI 역량과 빅테크와의 협력을 바탕으로 실질적으로 고객이 경험할 수 있는 AX 서비스를 만들어 갈 것을 강조했습니다.

B2C 영역에서는 더욱 개인화된 AI 에이전트가 등장하고 있습니다. 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 사용자의 대화를 기억하고 패턴을 학습하며, 사용자의 필요를 미리 예측하는 수준까지 발전하고 있습니다.

AI 인프라 경쟁 심화

구글은 2026년까지 버지니아 지역에 90억 달러를 투자하고 있으며, 오픈AI는 오라클과 함께 5000억 달러 규모의 슈퍼팩토리 프로젝트 '스타게이트'를 진행 중입니다. 엔비디아는 2030년까지 연간 4~5조 달러의 AI 지출이 이루어질 것이라고 전망했습니다.

이러한 대규모 투자는 AI 에이전트의 대규모 배포와 상용화를 가속화할 것입니다.

① Chatbot에서 'AI Agent(에이전트)'로 진화

• 단순히 질문에 대답만 하는 챗봇(Chatbot)은 이제 옛날이야기입니다.

• 트렌드: AI가 스스로 계획을 세우고 도구를 사용해 실질적인 업무를 수행합니다. (예: "제주도 여행 일정 짜줘"라고 하면 항공권 검색, 호텔 예약, 식당 예약까지 끝내고 결제창만 띄워주는 식)

② Vertical AI (버티컬 AI)의 부상

• 모든 걸 다 아는 '제너럴리스트(예: 챗GPT)'보다, 특정 분야에 깊이 있는 '스페셜리스트'가 돈이 되기 시작했습니다.

• 예시: 법률 전용 AI, 의료 영상 판독 AI, 제조 공정 최적화 AI 등 **특정 산업 도메인에 특화된 소형 모델(sLLM)**들이 각광받습니다.

③ On-Device AI (온디바이스 AI)

• 인터넷 연결 없이 기기(스마트폰, 노트북, 자동차) 자체에서 AI가 돌아갑니다.

• 이유: 보안 문제(데이터 유출 방지)와 반응 속도, 비용 절감 때문입니다. 삼성 갤럭시 S24의 실시간 통역 기능이 대표적입니다.

3. 향후 전망 (Future Outlook)

AX는 앞으로 기업의 생존을 가르는 '기본값(Default)'이 될 것입니다.

• Zero UI (인터페이스의 소멸): 키보드나 마우스가 필요 없어집니다. 목소리, 시선, 손짓만으로 AI와 소통하는 시대가 옵니다. 사용자는 뒤단에 AI가 있는지조차 모를 정도로 기술이 공기처럼 스며듭니다.

• 자율 경영(Autonomous Business)의 태동: 단순 업무 자동화를 넘어, 마케팅 예산 집행이나 재고 관리 같은 중간 관리자급의 의사결정을 AI가 자율적으로 수행하고, 인간은 최종 승인만 하는 구조로 바뀝니다.

• HCI (Human-Centric AI) 강화: 기술력보다 '인간 중심'이 강조됩니다. "AI가 얼마나 똑똑한가"보다 "AI가 인간의 의도를 얼마나 잘 파악하고, 윤리적으로 안전한가"가 기업의 리스크 관리 핵심이 됩니다.

1단계: 반복 업무부터 AI에게 맡기기

첫 단계는 가장 쉽고 효과가 빠른 영역부터 시작하는 것입니다. 바로 반복적이고 패턴이 명확한 업무들이죠.

우리 팀에는 어떤 반복 업무가 있을까요? 고객 문의 답변, 데이터 정리, 회의록 작성, 이메일 분류, 간단한 보고서 작성 등이 대표적입니다. 이런 업무들은 AI가 가장 잘하는 영역입니다.

예를 들어 고객센터에서 매일 수십 건씩 들어오는 비슷한 질문들을 생각해보세요. "배송은 언제 되나요?", "환불은 어떻게 하나요?" 같은 질문들 말입니다. 이런 걸 AI 챗봇에게 맡기면 직원들은 정말 복잡하고 중요한 고객 문제에만 집중할 수 있습니다.

이 단계에서 중요한 건 너무 욕심내지 않는 것입니다. 한 번에 모든 걸 바꾸려고 하면 실패하기 쉽습니다. 한두 가지 업무부터 시작해서 성공 경험을 쌓는 게 중요합니다. 직원들이 "아, AI가 이렇게 도움이 되는구나"라고 느끼게 해야 다음 단계로 자연스럽게 넘어갈 수 있습니다.

2단계: AI를 업무 파트너로 만들기

이제 AI를 단순한 도구가 아니라 실제 협업 파트너로 활용하는 단계입니다. 1단계에서 반복 업무를 자동화했다면, 이제는 창의적이고 전략적인 업무에도 AI를 접목하는 거죠.

마케팅 팀을 예로 들어볼까요? 과거에는 캠페인 아이디어를 내기 위해 회의실에서 몇 시간씩 브레인스토밍을 했습니다. 이제는 AI에게 "30대 여성을 타깃으로 한 친환경 제품 캠페인 아이디어 10가지"를 요청하면 몇 초 만에 다양한 아이디어를 받을 수 있습니다. 물론 그걸 그대로 쓰는 건 아닙니다. 그 아이디어들을 바탕으로 팀이 더 깊이 있는 논의를 하는 거죠.

영업 팀이라면 AI가 고객 데이터를 분석해서 "이번 주에 연락하면 좋을 고객 리스트"를 추천해줄 수 있습니다. 인사팀은 AI를 활용해 채용 공고를 작성하거나, 면접 질문을 준비하거나, 직원 만족도 조사 결과를 분석할 수 있습니다.

이 단계에서는 직원 교육이 정말 중요합니다. AI를 어떻게 활용하면 좋을지, 어떤 질문을 해야 좋은 답을 얻을 수 있는지 알려줘야 합니다. 프롬프트 엔지니어링이라고 거창하게 부를 필요는 없습니다. 그냥 "AI와 대화하는 법"을 익히는 거죠. 명확하게 물어볼수록, 구체적인 맥락을 줄수록 더 좋은 결과를 얻을 수 있다는 것만 알려줘도 충분합니다.

3단계: AI 중심의 업무 프로세스 재설계

마지막 단계는 가장 어렵지만 가장 큰 변화를 만들어내는 단계입니다. 기존 업무 프로세스를 아예 AI 중심으로 재설계하는 것입니다.

1, 2단계가 "기존 업무에 AI를 더하는 것"이었다면, 3단계는 "AI가 있다는 전제로 업무를 다시 짜는 것"입니다. 이건 단순히 효율성을 높이는 수준이 아니라, 비즈니스 모델 자체를 바꿀 수 있는 변화입니다.

한 법률 사무소의 사례를 보면, 과거에는 변호사가 직접 수백 페이지의 계약서를 검토했습니다. 이제는 AI가 먼저 계약서를 스캔해서 위험 요소나 특이 사항을 추출하고, 변호사는 그 부분만 집중적으로 검토합니다. 업무 프로세스 자체가 완전히 바뀐 거죠. 덕분에 같은 시간에 3배 많은 케이스를 처리할 수 있게 됐습니다.

제조업체에서는 AI가 실시간으로 생산 라인 데이터를 모니터링하면서 품질 이상을 예측합니다. 문제가 생기기 전에 미리 알려주는 거죠. 예전에는 불량이 발생하면 원인을 찾느라 생산을 멈춰야 했지만, 이제는 예방적으로 관리할 수 있습니다.

이 단계에서 가장 중요한 건 조직 문화입니다. AI를 일자리를 빼앗는 경쟁자가 아니라, 함께 일하는 동료로 받아들이는 문화 말이죠. 직원들이 "AI 때문에 내 자리가 없어지는 거 아니야?"라고 불안해하면 어떤 변화도 성공할 수 없습니다.

오히려 "AI가 반복 업무를 해주니까 나는 더 창의적이고 의미 있는 일에 집중할 수 있어"라고 느끼게 해야 합니다. 실제로 많은 기업들이 AI 도입 후 직원들의 업무 만족도가 높아졌다고 보고합니다. 지루한 일은 줄고, 성취감 있는 일은 늘었으니까요.

성공의 핵심은 '속도'가 아니라 '방향'

세 단계를 읽으면서 "우리 회사는 언제쯤 3단계까지 갈 수 있을까?"라고 생각하셨을 수도 있습니다. 하지만 중요한 건 빨리 가는 게 아닙니다. 제대로 가는 거죠.

어떤 회사는 1단계에 6개월이 걸리고, 어떤 회사는 3개월 만에 2단계로 넘어갑니다. 업종도 다르고, 규모도 다르고, 직원들의 기술 수용도도 다르니까요. 우리 회사 상황에 맞는 속도로 가면 됩니다.

다만 한 가지는 확실합니다. 지금 시작하지 않으면 경쟁사와의 격차는 계속 벌어진다는 것입니다. AI는 더 이상 미래 기술이 아닙니다. 지금 당장 쓸 수 있는, 그리고 써야 하는 현재의 도구입니다.

우리 회사는 지금 어느 단계에 있나요? 아직 시작하지 않았다면 오늘부터 1단계를 준비해보시는 건 어떨까요? 작은 시작이 큰 변화를 만들어냅니다.

요즘 어딜 가나 AI 이야기가 들리시죠? 뉴스를 보면 AI가 사람을 대체한다느니, 업무 효율이 몇 배가 오른다느니 하는 말들이 쏟아지는데, 정작 우리 회사 사무실을 둘러보면 먼 나라 이야기처럼 느껴지실 때가 많으실 겁니다. 남들은 다 앞서가는 것 같은데 나만 뒤쳐지는 건 아닌지 불안한 마음이 드시기도 할 테고요.

거창한 기술 용어나 복잡한 시스템 구축 이야기 대신, 우리가 늘 해오던 ‘채용’에 빗대어 설명해 드릴게요. AI 도입을 ‘똑똑한 신입사원 한 명을 우리 회사에 채용하는 과정’이라고 생각하면 모든 게 훨씬 명쾌해지거든요.

가장 먼저 하셔야 할 일은 우리가 사람을 뽑을 때와 똑같습니다. 바로 ‘어떤 일을 시킬지’를 명확히 정하는 것입니다.

우리가 신입사원을 뽑을 때 그냥 “아무거나 열심히 해봐”라고 하지는 않잖아요? “매일 아침 업계 뉴스를 스크랩해 줘”라거나 “고객 문의 메일에 대한 초안을 작성해 줘”처럼 구체적인 역할이 있어야 합니다. AI도 마찬가지입니다. 막연하게 “업무 좀 도와줘”라고 하면 AI는 멍하니 있을 수밖에 없습니다. 대표님이 평소에 반복적으로 하는 일, 혹은 직원들이 시간을 너무 많이 뺏기는 단순 업무가 무엇인지 리스트를 적어보는 것, 그것이 바로 AI라는 직원을 위한 직무 기술서(JD)를 쓰는 첫걸음입니다.

할 일이 정해졌다면 이제 그 일을 가장 잘 해낼 ‘선수’를 뽑아야겠지요.

재미있는 건 AI라고 해서 다 똑같은 녀석들이 아니라는 점입니다. 사람마다 특기가 다르듯 AI들도 저마다 잘하는 게 다릅니다. 만약 글을 매끄럽게 잘 쓰고 아이디어를 정리하는 직원이 필요하다면 ‘클로드’나 ‘챗GPT’ 같은 친구들이 제격이고, 최신 정보를 빠르고 정확하게 찾아줄 리서치 직원이 필요하다면 검색에 특화된 AI를 선택해야 합니다. 남들이 좋다고 해서 무작정 결제하는 것이 아니라, 내가 시킬 일에 딱 맞는 도구를 고르는 안목, 이것이 바로 우리 회사에 맞는 인재를 가려내는 면접 과정인 셈입니다.

자, 이제 직무도 정했고 딱 맞는 AI도 골랐습니다. 그렇다면 바로 실전 투입이 가능할까요? 아닙니다. 가장 중요한 마지막 단계가 남았습니다. 바로 업무 교육, 흔히 말하는 OJT입니다.

갓 입사한 신입사원에게 “이거 보고서 써와”라고만 던져주면, 엉뚱한 결과물을 가져오기 십상입니다. “자네는 이제부터 우리 회사의 10년 차 마케팅 팀장이야. 우리 고객은 주로 40대 남성이고, 문체는 정중하면서도 위트가 있어야 해.” 이렇게 구체적인 맥락과 우리 회사의 분위기를 알려줘야 비로소 원하는 결과물이 나옵니다. 요즘 말로 ‘프롬프트 엔지니어링’이라고 부르지만, 사실 이건 어렵게 생각할 것 없이 ‘친절하고 상세하게 업무를 지시하는 것’과 다를 바가 없습니다.

결국 AI 도입이라는 건, 값비싼 프로그램을 설치하는 게 아니라 우리 일을 도와줄 믿음직한 파트너를 기르는 과정입니다. 무엇을 시킬지 정하고, 알맞은 녀석을 골라, 우리 회사 스타일대로 잘 가르치는 것. 이 세 가지 흐름만 놓치지 않으신다면, 대표님은 월급 한 푼 안 받고 24시간 불평 없이 일하는 최고의 직원을 얻게 되실 겁니다.

와이에스엠경영컨설팅 윤수만 소장

2009년 창업 이후 국내외 마케팅 전문가라는 타이틀로 일반 기업을 컨설팅 하였으며, 소상공인 대상 컨설팅은 2024년 포함 3년 정도의 경험이 있습니다. 특히 2024년은 스마트상점 컨설턴트로 활동하였는데 대상은 일반식당에서 미용실, 안경점, 휘트니스센터까지 다양합니다. 기존에 제가 맡았던 영역과 크게 다르다보니 방문전부터 부담을 느끼기도 했고 한편으로는 컨설팅하는데 보람도 느꼈습니다. 소상공인 대상 컨설팅을 하는데 있어서 일반 기업과 다른 점이 있다면 여유가 없었다고 할까요? 상담 도중에 손님이 오면 잠시 쉬었다가 이어나가기도 하고 손님이 들어올까봐 눈치를 보게 되는 상황이 종종 발생하고는 했으며 업종마다 분위기가 달라 당황스럽기도 했습니다.

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올해 소상공인 컨설팅을 하면서 많이 느꼈던 점은 우리나라 자영업 환경이 과거에 비해 더 어려워지고 있다는 것입니다. 높은 임차료에 재료비, 인건비까지......날이갈수록 살아가기가 참 힘들다는 생각이 드네요.

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아무쪼록 2024년 소상공인 컨설팅을 계기로 좀 더 전문성을 키워 2025년에는 소상공인에 도움이 되는 컨설턴트로 거듭나고자 열심히 해보려 합니다. 마침 2024년 처음 시범적으로 실시하는 디지털닥터 시험에도 무사히 합격했으니까 내년에는 스마트상점 전문가로 거듭나겠습니다.

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와이에스엠경영컨설팅 / 대표

윤수만