[AI 인사이트④] AI 실패 원인은 기술이 아니다… 애덤 브로트먼이 짚은 ‘리더십 격차’ 작성일 05-12 38 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="B8jPccway1"> <div contents-hash="2be57d68fdfcd54201d1013fa1d6e6578961acfd7a0c97d6fddc1a8edf471fbb" dmcf-pid="b6AQkkrNC5" dmcf-ptype="general"> <h5>AI를 IT 프로젝트로 넘기는 순간 변화는 멈춘다</h5> <h5>개인화·KPI·매출 구조까지 다시 쓰는 AI</h5> <h5>“한국은 조건을 갖췄다”… 남은 것은 실행력과 조직 전환</h5> </div> <hr class="line_divider" contents-hash="06644b0e95794abb7a7eb5bb1e4cf8f3523f0a76bce70248e6ad07871e8d1c71" dmcf-pid="KPcxEEmjWZ" dmcf-ptype="line"> <p contents-hash="b70a3d01cce44fd019aef54d07dec6178b3ab58e279cf72aac584491955b06fe" dmcf-pid="9QkMDDsASX" dmcf-ptype="general">편집자 주 </p> <div contents-hash="8149613d0f1c2bb1c3dde2dc5432e4ad78cc6f3081fa4bef83ea6146a634edd5" dmcf-pid="2HKZ228BTH" dmcf-ptype="general"> AI는 이제 기술 부서의 도입 과제가 아니라, 기업 전체의 생존 전략이 됐다. 생성형 AI의 확산은 업무 효율을 높이는 수준을 넘어 조직 운영체계, 고객 경험, 수익모델, 시장 경쟁의 규칙을 빠르게 바꾸고 있다. 중요한 것은 기술의 등장이 아니라, 그 변화에 기업이 얼마나 빠르게 적응하느냐다. 테크42는 ‘AI 최전선’ 공동 저자인 앤디 색(Andy Sack)과 애덤 브로트먼(Adam Brotman)의 인터뷰를 4편 시리즈로 소개한다. 두 저자는 스타트업 투자, 액셀러레이션, 브랜드 전략, 디지털 전환과 대기업 혁신 현장을 두루 경험한 실무형 리더들이다. 이들은 샘 올트먼, 빌 게이츠, 리드 호프먼, 이선 몰릭 등 AI 시대를 움직이는 인물들과의 대화를 바탕으로, 왜 지금 ‘AI 퍼스트’가 선택이 아니라 생존 조건이 됐는지, 그리고 어떤 기업이 다음 시장의 승자가 될 것인지에 대한 통찰을 제시한다. </div> <hr class="line_divider" contents-hash="9a861f62cd77e9352ab430b258c1b28fd8beefc8f246ad8a97d146429c7dd6fb" dmcf-pid="VX95VV6bvG" dmcf-ptype="line"> <div contents-hash="25aac9b97946f887a286e18cb11ca71d89ab76c0223f18940034225438f78687" dmcf-pid="fZ21ffPKyY" dmcf-ptype="general"> <div> </div> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6c1cef801ba3b34b4f9c65d541113b348cae0863ad28e2eacd7fd32ce981fe61" dmcf-pid="45Vt44Q9CW" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="브로트먼은 이번 인터뷰의 후반부에서 이 질문에 대해 비교적 단호한 답을 내놨다. 그의 판단에 따르면 기업의 AI 도입 실패 원인은 기술 부족이 아니다. 오히려 리더십의 숙련도 격차, AI를 IT 프로젝트로 다루는 관성, 그리고 조직이 변화의 속도를 흡수할 구조를 아직 갖추지 못한 데서 원인을 찾을 수 있다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/12/552816-OGTrtXj/20260512083032790khvj.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="Uy9KnnaeCp" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/12/552816-OGTrtXj/20260512083032790khvj.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 브로트먼은 이번 인터뷰의 후반부에서 이 질문에 대해 비교적 단호한 답을 내놨다. 그의 판단에 따르면 기업의 AI 도입 실패 원인은 기술 부족이 아니다. 오히려 리더십의 숙련도 격차, AI를 IT 프로젝트로 다루는 관성, 그리고 조직이 변화의 속도를 흡수할 구조를 아직 갖추지 못한 데서 원인을 찾을 수 있다. </figcaption> </figure> <div contents-hash="690d89d84d41585ff7563e07b090b0c0dced14e00d89005c2d79e141586ac2df" dmcf-pid="81fF88x2Ty" dmcf-ptype="general"> <div> </div> </div> <p contents-hash="b2738bf84698396a9811a3618b936f2064bdac72c6ec4461773edac3bf22e33e" dmcf-pid="6t4366MVWT" dmcf-ptype="general">애덤 브로트먼(Adam Brotman)은 앞서 인터뷰에서 이번 AI 전환을 “더 좋은 도구의 등장”이 아니라 “플레이어 자체를 바꾸는 변화”라고 규정했다. 스타벅스의 모바일 주문·결제와 리워드 생태계를 설계하며 리테일 업계의 대표적 디지털 전환 사례를 만든 그가 AI를 더 빠르고 급진적인 변화로 읽는 이유도 여기에 있다. 그렇다면 다음 질문은 ‘왜 많은 기업이 AI의 잠재력을 알면서도 여전히 변화에 실패하는가’가 아닐까. </p> <p contents-hash="bcaa436085da1f96174a161ee9dac7001e5c5de06f7e4817721d532e90e60f5f" dmcf-pid="PF80PPRfvv" dmcf-ptype="general">브로트먼은 이번 인터뷰의 후반부에서 이 질문에 대해 비교적 단호한 답을 내놨다. 그의 판단에 따르면 기업의 AI 도입 실패 원인은 기술 부족이 아니다. 오히려 리더십의 숙련도 격차, AI를 IT 프로젝트로 다루는 관성, 그리고 조직이 변화의 속도를 흡수할 구조를 아직 갖추지 못한 데서 원인을 찾을 수 있다. 동시에 그는 AI가 더 이상 효율화의 문제가 아니라, 고객 경험과 수익 모델, 성과 지표를 다시 쓰는 단계로 들어서고 있다고 본다. </p> <div contents-hash="b98864631fcce8fe879d4b6324ad24c9957d25c5c62e160c24b49835dbcdcdf0" dmcf-pid="Q36pQQe4TS" dmcf-ptype="general"> <strong>AI를 IT 프로젝트로 넘기는 순간 변화는 멈춘다</strong> <div> </div> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="71a5485c17512ffbd229bf55373de35e9e6253d0a66e79d11dbfac55fa36ef75" dmcf-pid="xzeBJJoMll" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="AI 도입은 IT 부서의 파일럿으로 머물 때 조직 안에서 고립되기 쉽다. 반면 경영진이 실제 워크플로와 사업 전략, 성과 지표를 함께 연결할 때 AI는 개별 기술 실험을 넘어 전사적 전환의 로드맵으로 작동한다. (이미지=AI로 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/12/552816-OGTrtXj/20260512083034434mnpd.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="uhNaSSWIh0" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/12/552816-OGTrtXj/20260512083034434mnpd.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> AI 도입은 IT 부서의 파일럿으로 머물 때 조직 안에서 고립되기 쉽다. 반면 경영진이 실제 워크플로와 사업 전략, 성과 지표를 함께 연결할 때 AI는 개별 기술 실험을 넘어 전사적 전환의 로드맵으로 작동한다. (이미지=AI로 생성) </figcaption> </figure> <div contents-hash="38a536b2adf5ff298cb09611c1d3e5a33b2a5ae1b7c6f9787640c97fe06a8038" dmcf-pid="yEGwXXtWyh" dmcf-ptype="general"> <div> </div> </div> <p contents-hash="15f667d051bc2a565e7b339e6a98f8b0b5f84a05bed1f49f77a77da091435c2f" dmcf-pid="WDHrZZFYCC" dmcf-ptype="general">브로트먼은 기업이 AI 도입에 실패하는 가장 큰 이유를 묻는 질문에 “거의 대부분의 경우 기술 부족은 아니다”라고 답했다. 모델은 이미 충분히 강력하고, 도구도 접근 가능하다. 문제는 AI를 판단하고 조직 안에 흡수해야 할 리더십이 정작 기술을 충분히 이해하지 못한다는 데 있다. 브로트먼이 말하는 첫 번째 실패 원인은 그래서 기술이 아니라 ‘리더십의 숙련도 격차’다. </p> <p contents-hash="1e558d87b3a3ee80c770eab13d9b85671db0b00b233794949daf88d44a4dcca7" dmcf-pid="YwXm553GWI" dmcf-ptype="general">“기업이 AI 도입에 실패하는 가장 큰 이유는 기술 부족이 아닙니다. 모델은 이미 충분히 강력하고, 도구도 누구나 접근할 수 있습니다. 진짜 문제는 리더십 차원의 숙련도 격차와 수동적인 도입 태도입니다. 우리가 만난 리더의 80%는 챗GPT를 일상적으로 쓰지 않거나 GPT-3.5 무료 버전만 쓰고 있었습니다. 대부분은 GPT-4를 사용하지 않았고, 기본적인 글쓰기 보조 이상의 현재 역량도 제대로 이해하지 못하고 있었습니다. 리더 본인이 AI가 무엇을 할 수 있는지 이해하지 못한다면 AI 전환을 이끌 수는 없습니다.” </p> <p contents-hash="af2c33630635dbfcaf25b398299ac5a418ac02d84c773caa9bb54e8b833f1b09" dmcf-pid="GrZs110HWO" dmcf-ptype="general">그는 또 하나의 실패 패턴으로, 기업이 AI를 IT와 법무 부서에 넘겨버리는 관성을 지목했다. 많은 기업이 AI를 ‘새로운 시스템 도입’쯤으로 간주하고 IT와 법무가 검토해 좁은 해법을 만드는 방식으로 접근한다는 것이다. 그렇게 1년 가까이 시간을 쓰고 난 뒤에도 조직은 왜 아무 변화가 없느냐고 되묻는다. 브로트먼은 이 점에서 “AI가 전략 그 자체는 아니지만, 분명히 사업 전략을 지지하고 확장하는 구조 안에 들어와야 한다”고 강조했다. 다시 말해 ‘우리의 AI 전략이 무엇인가’라는 질문보다 ‘우리 사업의 가장 큰 과제를 AI가 어떻게 풀 수 있는가’라는 질문이 먼저 나와야 한다는 것이다. 이는 앤디 색이 수지(Suzy)의 맷 브리튼 사례를 통해 설명했던 문제의식과도 맞닿는다. </p> <p contents-hash="2ad78989ce6a5e80a2565e16c4f0302699b3633c13d037b156b52e7f10a5ccd9" dmcf-pid="Hm5OttpXls" dmcf-ptype="general">“AI는 전략 그 자체가 아니라 사업 전략을 지원해야 합니다. 그래서 직능별 대표가 참여하는 AI 위원회가 필요하고, 실험을 막는 대신 가능하게 하는 AI 활용 정책이 필요합니다. 산발적인 파일럿의 나열이 아니라, 조직 전환으로 접근하지 않으면 계속 어려움을 겪게 될 겁니다.” </p> <p contents-hash="7673ed5c2fbdd839de9ee60eeb43a52911b2048bec05aea72ba9bf527400a4c7" dmcf-pid="Xs1IFFUZCm" dmcf-ptype="general">AI 프로젝트가 POC 단계에 머무는 문제를 두고도 브로트먼의 답은 명확했다. 그는 많은 기업이 파일럿을 ‘AI가 작동하는지 보는 실험’으로 다루는 것부터가 잘못이라고 본다. AI가 작동하는지는 이미 증명됐다. 브로트먼은 “진짜 질문은 조직이 AI를 실제 워크플로에 통합할 준비가 돼 있는지, 그리고 그 변화가 사업 성과로 이어지는지 측정할 수 있는지에서 시작된다”며 말을 이어갔다. </p> <p contents-hash="5df250664384a6812da67ece046e3f02936ab317ef2fa46ad7dc366ad470aad6" dmcf-pid="ZOtC33u5yr" dmcf-ptype="general">“많은 기업이 파일럿을 ‘AI가 실제로 작동하는지 확인하는 실험’으로 여깁니다. 하지만 그것은 틀린 질문입니다. AI는 이미 작동합니다. 진짜 질문은 조직이 AI를 실제 워크플로에 통합하고, 사업 영향을 측정할 준비가 되어 있는가 하는 점입니다. 먼저 교육과 숙련도를 확보해야 하고, 그다음 거버넌스를 세워야 하며, 그 이후에야 파일럿을 고르고 실행해야 합니다. 이때도 책임자를 특정하고, 전후 성과를 비교하고, 90일 제한을 두는 규율이 필요합니다.” </p> <p contents-hash="56c80d1782bfb2181e53c9148b0b8ad9aa9252ecbc0450aab50ba8ba59adb21e" dmcf-pid="54N6AADgCw" dmcf-ptype="general">그가 더 중요하게 본 것은 이른바 ‘로드맵 갭’이다. 많은 기업이 파일럿을 돌리지만, 그것을 더 큰 AI 전환 로드맵과 연결하지 못한 채 툴을 따로따로 시험하는 수준에 머무른다는 것이다. 그래서 브로트먼은 지금은 거의 작동하지만 다음 세대 모델이 나오면 본격적으로 실행 가능한 과제를 미리 파이프라인에 넣어두는 조직만이 ‘늘 뒤쫓는 파일럿’에서 벗어날 수 있다고 본다. </p> <p contents-hash="d5cd5ebc445c59f679eec036b1d41f2a99c279f8a5121c1d4dbe192113dc7e6d" dmcf-pid="18jPccwaCD" dmcf-ptype="general">“더 큰 문제는 많은 기업이 파일럿을 더 큰 AI 로드맵과 연결하지 못한다는 데 있습니다. 툴을 따로따로 테스트할 뿐, 이 파일럿이 전체 전략과 어떻게 연결되는지, 확장 단계에서 성공은 어떤 모습인지, 거기에 가려면 어떤 조직 변화가 필요한지를 묻지 않죠. 와튼스쿨의 이선 몰릭 교수도 대부분의 기업 접근 방식에서 빠져 있는 것은 역동성이라고 지적했습니다. 지금은 거의 작동하지만 다음 세대 모델이 나오면 본격적으로 실행 가능한 과제를 두세 개는 파이프라인에 넣어두어야 합니다. 그래야 늘 따라잡는 파일럿이 아니라 한발 앞서가는 조직이 될 수 있습니다.” </p> <div contents-hash="113af1e5093d18af8e54223fe8ac51d1ea59b58483bcb49f9cda9527539d399c" dmcf-pid="t6AQkkrNlE" dmcf-ptype="general"> <strong>개인화·KPI·매출 구조까지 다시 쓰는 AI</strong> <div> </div> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4cbc309b1b46465addb1d76f3e1321dcf422b591bf707a7e9d51df5ed4a8f423" dmcf-pid="FPcxEEmjCk" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="AI 전환은 기술 프로젝트가 아니라 조직 운영 방식의 재설계다. 고립된 파일럿을 넘어 리더십·고객 경험·성과 지표가 연결될 때 비즈니스 성과로 이어진다. (이미지=AI로 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/12/552816-OGTrtXj/20260512083036146hikk.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="7cqEGG5TW3" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/12/552816-OGTrtXj/20260512083036146hikk.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> AI 전환은 기술 프로젝트가 아니라 조직 운영 방식의 재설계다. 고립된 파일럿을 넘어 리더십·고객 경험·성과 지표가 연결될 때 비즈니스 성과로 이어진다. (이미지=AI로 생성) </figcaption> </figure> <div contents-hash="e38e937588836108f4d4af0c4d45644b1aa8124e3ea8c90379763f575000ea8b" dmcf-pid="3QkMDDsASc" dmcf-ptype="general"> <div> </div> </div> <p contents-hash="9c7bd37eb2f2ef8624e3e11d835a4499a0ee5e3dd0ea58d6a28f111bf1f5d7e4" dmcf-pid="0xERwwOcWA" dmcf-ptype="general">브로트먼은 고객 경험을 둘러싼 오해 가운데 하나로, 기업들이 여전히 ‘개인화’와 ‘자동화’를 혼동하고 있다는 점을 짚었다. </p> <p contents-hash="1acac42e7f2037d3cd1921bec4ba8f346c244052ffcb64cff8d33c942a3959ae" dmcf-pid="pMDerrIkTj" dmcf-ptype="general">“많은 기업은 자신들이 개인화를 하고 있다고 생각하지만, 실제로는 타깃팅된 자동화를 하고 있을 뿐입니다. 광고 버전 몇 개를 만들어 두고, 그것을 고객 세그먼트에 맞춰 배포하는 것은 모두에게 같은 메시지를 뿌리는 것보다는 낫지만, 진정한 개인화는 아닙니다. 진짜 개인화는 콘텐츠, 메시지, 타이밍, 이상적으로는 상호작용 자체까지도 개별 고객에 맞게 조정하는 것을 뜻합니다. 지금까지 그것이 어려웠던 것은 정교한 분석과 크리에이티브 생산, 다채널 실행, 측정 루프에 엄청난 인력과 예산이 필요했기 때문입니다.” </p> <p contents-hash="f6719e3e69ba5f8f5524dd142b6f6e18d095fb2ebbe90e9d70eb0b2d471c5388" dmcf-pid="URwdmmCEvN" dmcf-ptype="general">이는 그가 앞서 인터뷰에서 설명한 ‘라이브 개인화’ 개념과도 다시 연결된다. AI는 단순히 세분화된 자동화를 더 잘하게 만드는 수준이 아니라, 고객과 브랜드 사이에 실제 대화형 상호작용을 가능하게 함으로써 개인화의 정의 자체를 확장한다는 것이다. 이 변화는 곧바로 기업이 무엇을 성과로 볼 것인가의 문제로 이어진다. 브로트먼은 대다수 경영진이 여전히 AI를 비용 절감 수단으로만 보고 있지만, 이는 위험할 만큼 불완전한 시각이라고 지적했다. AI는 더 적은 자원으로 더 많은 결과물을, 더 높은 품질로 만들어내는 힘이기 때문에 결국 마진 개선을 넘어 매출 구조와 KPI 자체를 다시 쓰게 만든다는 것이다. </p> <p contents-hash="be6537ef1d762f250f8ba2df24eb375c27fbb1076445ca54a26446d2900c3e29" dmcf-pid="uerJsshDWa" dmcf-ptype="general">“AI는 이 공식을 근본적으로 바꿉니다. 이제 마케터는 AI에게 잠재력이 가장 높은 고객 세그먼트를 분석하게 하고, 각 세그먼트에 맞춤형 크리에이티브를 만들게 하고, 가상 페르소나로 테스트하게 하고, 여러 채널에 배포한 뒤 실시간으로 최적화하게 만들 수 있습니다. 더 흥미로운 것은 개인화의 정의 자체가 확장된다는 점입니다. 앞으로는 고객에게 타깃팅 광고를 보여주는 것이 아니라, AI 기반 브랜드 대표가 고객과 실제 대화를 나누고 질문과 맥락에 실시간으로 반응하는 ‘라이브 개인화’의 시대로 갈 것입니다. 그것은 자동화가 아니라 완전히 새로운 고객 참여 패러다임입니다.” </p> <p contents-hash="5e5f862563fe449538f6a30a2d9e0d1524c571e359fcfa8abe92340cd5b05d84" dmcf-pid="7iOLCCvmhg" dmcf-ptype="general">브로트먼이 제시한 KPI 재정의의 핵심은 그가 인용한 빌 게이츠의 설명, 즉 생산성의 세 축인 양(quantity), 질(quality), 효율(efficiency)을 동시에 봐야 한다는 말과도 연결된다. 지금까지 많은 기업은 셋 중 마지막 항목, 즉 효율만을 AI 활용의 핵심으로 봐왔다. 그러나 AI는 더 많은 결과물을 만들고, 더 높은 품질로, 더 적은 자원으로 해내는 세 축을 동시에 변화시킨다. 그렇다면 더 이상 산출물당 비용이나 인건비 절감만으로는 AI의 효과를 설명할 수 없다. 사람이 단독으로 수행한 작업과 AI로 보강한 작업의 전환율과 품질을 비교하고, 신제품과 캠페인의 출시 속도, AI 기반 상호작용에서의 고객 경험 점수, 조직 안에서 전략적 업무와 운영 업무의 비율까지 측정해야 한다는 것이다. </p> <div contents-hash="d05c8b44fc7969e01cf393b8e60e8b54036e1dd2484deb35df8b21f096b16b2c" dmcf-pid="znIohhTsWo" dmcf-ptype="general"> “그래서 KPI도 달라져야 합니다. 단순히 산출물당 비용을 보는 대신, 사람이 단독으로 수행한 작업과 AI가 보강한 작업의 품질과 전환율을 비교해야 합니다. 새 캠페인이나 신제품의 출시 속도도 봐야 하고, AI 기반 상호작용에서 고객 경험 점수도 측정해야 합니다. 또 팀 안에서 전략적 업무와 운영 업무의 비율을 봐야 합니다. AI가 반복 업무를 더 많이 맡을수록 사람은 전략, 창의성, 관계 형성에 더 많은 시간을 써야 하기 때문입니다.” <div> </div> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a8fbb08effa96c7d6ecf5201a3767484376ed24691fd1dc7402338194bbb98d1" dmcf-pid="qLCgllyOyL" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="AI 기반 마케팅 혁신은 단순한 자동화를 넘어 고객 세그먼트 분석, 맞춤형 크리에이티브 제작, 다채널 실행, 실시간 성과 최적화를 하나의 흐름으로 연결하는 데서 시작된다. 고객과 브랜드의 상호작용을 실시간으로 개인화할수록 KPI는 새롭게 정의되고, 매출 확대 가능성도 함께 커진다. (사진=AI로 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/12/552816-OGTrtXj/20260512083037878nnlk.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="zl9m553GyF" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/12/552816-OGTrtXj/20260512083037878nnlk.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> AI 기반 마케팅 혁신은 단순한 자동화를 넘어 고객 세그먼트 분석, 맞춤형 크리에이티브 제작, 다채널 실행, 실시간 성과 최적화를 하나의 흐름으로 연결하는 데서 시작된다. 고객과 브랜드의 상호작용을 실시간으로 개인화할수록 KPI는 새롭게 정의되고, 매출 확대 가능성도 함께 커진다. (사진=AI로 생성) </figcaption> </figure> <div contents-hash="2eb377d75eb5b3e934ea765e893ae271b0fc1b45e01576ca1fc1af8bfc8ffd87" dmcf-pid="BohaSSWIyn" dmcf-ptype="general"> <div> </div> </div> <p contents-hash="67ae5426b9bec0bf0dd7a478c3ced850c8ff9ebb80e445bfae7c55e86d3add66" dmcf-pid="bglNvvYCSi" dmcf-ptype="general">그는 AI가 직접 매출을 만들어내는 모델 역시 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니라고 본다. 더 나아가 리테일과 마케팅에서는 AI 덕분에 같은 자원으로 훨씬 더 많은 캠페인 버전과 테스트, 세그먼트별 개인화, 실시간 최적화가 가능해지고, 이는 결국 이전에는 자원이 부족해 놓쳤던 매출을 회수하는 방향으로 이어진다는 것이 브로트먼의 설명이다. 그가 말하는 AI 시대의 비즈니스 모델 변화는 추상적 전망이 아니라, 이미 기업이 같은 리소스로 더 큰 매출 기회를 잡기 시작했다는 현실 인식에 가깝다. </p> <p contents-hash="75e7c75bc941932c58b5f4abeb74b6a5bd4b13f11f12ae210a84557b155425d9" dmcf-pid="KaSjTTGhTJ" dmcf-ptype="general">“중기적으로는 AI가 완전히 새로운 매출원을 열 수 있습니다. AI 에이전트가 구동하는 인터랙티브 브랜드 경험, AI 기반 컨시어지 서비스, 혹은 정적인 제품이 아니라 항상 켜져 있는 지능형 서비스를 가치 제안으로 삼는 구독 모델이 가능해지죠. 그래서 중요한 것은 가장 많은 AI 실험을 하는 것이 아닙니다. 그 실험들을 자사 사업 모델이 어떻게 바뀌는가에 대한 일관된 전략과 연결하는 것입니다. 결국 승자는 실험의 개수가 아니라 전략의 일관성에서 갈릴 겁니다.” </p> <p contents-hash="c276063ca459fbd0e164c948200262da3f213cf3121968c05ac8e440533f142a" dmcf-pid="9NvAyyHlCd" dmcf-ptype="general">이런 맥락에서 브로트먼은 실제로 AI를 통해 매출을 만들어내는 기업들의 공통점도 짚었다. AI를 기존 워크플로의 주변부에 붙이는 데서 그치지 않고, 고객 가치 창출의 핵심 과정에 심어 넣었다는 것이다. 리더십이 AI를 직접 이해하고, 기술이 아니라 비즈니스 문제에서 출발하며, 외부 공급자에 전적으로 의존하지 않고 내부 역량을 만들고, 효율보다 사업 성과로 측정하는 기업만이 AI를 ‘비용 절감 도구’가 아니라 ‘매출을 키우는 엔진’으로 다룰 수 있다는 게 그의 시각이다. </p> <p contents-hash="3566cfa39447adf069e23931b52b66131b9690d50688d895a63c207b07e3bc7c" dmcf-pid="2jTcWWXShe" dmcf-ptype="general"><strong>“한국은 조건을 갖췄다”… 남은 것은 실행력과 조직 전환</strong> </p> <p contents-hash="8ce5676a57daa3816548b201d1def94a46c328e5d86530013101ef75c21a67ad" dmcf-pid="VWqGbbV7WR" dmcf-ptype="general">한국 시장에 대한 질문에서 브로트먼은 먼저 자신이 한국 기업의 AI 전환을 깊이 다뤄본 경험이 많지는 않다고 전제했다. 그럼에도 글로벌 흐름을 놓고 볼 때 한국이 분명한 강점을 가진 시장이라는 점은 강조했다. </p> <p contents-hash="4edf485662ca4612b2d9a512dd9e46df98dabdbec82c37c1dad4efcec8ddcb33" dmcf-pid="fYBHKKfzTM" dmcf-ptype="general">“한국에는 분명한 장점이 있습니다. 첫째, 인프라가 매우 뛰어납니다. 세계 최고 수준의 인터넷 연결망과 높은 스마트폰 보급률, 그리고 디지털 퍼스트 경험에 익숙한 소비자들이 있죠. 둘째, 한국 산업 전반에서 나타나는 AI 전환 흐름은 매우 올바른 본능이라고 생각합니다. 이것을 단순한 기술 트렌드가 아니라 전환 과제로 보고 있다는 사실 자체가 전략적 진지함을 보여줍니다.” </p> <p contents-hash="2a0e8870eeff76166e787ad14b4b8797261cba828871b6b59d6e2eb753906b5c" dmcf-pid="4GbX994qvx" dmcf-ptype="general">동시에 그는 한국 기업이 특히 경계해야 할 지점으로 ‘열광과 실행 사이의 간극’을 꼽았다. 기술 도구와 파트너십에는 적극적으로 투자하지만, 정작 더 어려운 과제인 조직 재편과 인력 재교육, 내부 AI R&D 역량 구축으로는 나아가지 못할 위험이 있다는 것이다. 이 지적은 앞서 브로트먼이 말한 실패 원인과 정확히 같은 축에 놓여 있다. 기술의 중요성을 이해하는 것만으로는 충분하지 않다. 리더십이 직접 숙련도를 높이고, 직능별 대표가 참여하는 AI 위원회를 만들고, 활용 정책과 규율 있는 파일럿을 설계하며, AGI(범용인공지능) 이후까지 내다본 조직 전환의 로드맵을 가져야 한다는 것이다. </p> <div contents-hash="52344ea7a4bd7f4927457cf70ce556e2a27cf3d9fee2670d22438b7fe2885d08" dmcf-pid="8HKZ228BWQ" dmcf-ptype="general"> “다만 내가 주의 깊게 보는 것은 그 에너지가 진짜 조직 변화로 이어지는지, 아니면 기술 도입 수준에 머무는지입니다. 성공하는 기업은 기술 투자에만 그치지 않고, 리더십 개발과 거버넌스 구조, 문화 전환까지 함께 가져갑니다. 한국 기업은 소비자 문화 측면에서도 독특한 장점이 있습니다. 한국 소비자들은 세계에서 가장 빠른 디지털 경험 수용층에 속하죠. 기업이 AI 기반 고객 경험을 실험하고, 시장으로부터 빠르고 질 좋은 신호를 받을 수 있다는 것은 매우 큰 자산입니다.” <div> </div> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7854eba1f161b1a56efd78b85aa9fb7087986b2fe11b836d7158a0dfea3f3145" dmcf-pid="6X95VV6bSP" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="AI 퍼스트 스타트업의 경쟁력은 기술 활용 자체보다 이를 얼마나 빠르게 제품, 고객 경험, 운영 구조, 브랜드 전략에 녹여내느냐에 달려 있다. 프로토타입부터 실행, 실험, 개선까지의 전 과정을 AI 중심으로 설계할 때 속도와 차별화는 곧 기업의 정체성이 된다. (이미지=AI로 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/12/552816-OGTrtXj/20260512083039652wlrd.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="q1MzeenQht" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/12/552816-OGTrtXj/20260512083039652wlrd.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> AI 퍼스트 스타트업의 경쟁력은 기술 활용 자체보다 이를 얼마나 빠르게 제품, 고객 경험, 운영 구조, 브랜드 전략에 녹여내느냐에 달려 있다. 프로토타입부터 실행, 실험, 개선까지의 전 과정을 AI 중심으로 설계할 때 속도와 차별화는 곧 기업의 정체성이 된다. (이미지=AI로 생성) </figcaption> </figure> <div contents-hash="5c1e454bace4be9d1174ec312fcd7e6dc067876e989520d4f8889619d4f036de" dmcf-pid="PZ21ffPKT6" dmcf-ptype="general"> <div> </div> </div> <p contents-hash="3947b0ad8e7ffbc3c949f00b139c9f99b8df0400292a02d4b2b0187eed751534" dmcf-pid="Q5Vt44Q9l8" dmcf-ptype="general">브로트먼이 한국 기업이 AI 퍼스트 조직이 되기 위해 반드시 해야 할 일로 제시한 것도 같은 방향이다. 그는 다섯 가지 단계를 언급했다. 리더십과 모든 직능을 아우르는 AI 교육과 숙련도 확보, 직능별 대표가 참여하는 AI 위원회 구성, 포괄적 AI 활용 정책 수립, 90일 단위의 규율 있는 파일럿 로드맵 설계, 그리고 대부분의 기업이 건너뛰는 AGI 이후 준비가 그것이다. 그러면서 그는 피해야 할 것에 대해서도 충고를 빼놓지 않았다. </p> <p contents-hash="881f96a9242d53c5bdbad0e40a1d4f3eedd4898f78b0cb9b4b1f6e00ee1049c5" dmcf-pid="x1fF88x2T4" dmcf-ptype="general">“반대로 피해야 할 것도 분명합니다. AI를 IT에 위임할 수 있는 또 하나의 기술 도입으로 다루는 것은 위험합니다. 기본적인 AI 비서 수준에서 만족하고 더 깊은 전환을 밀어붙이지 않는 ‘코파일럿 프리즈’도 피해야 합니다. 조직이 학습할 시간을 주지 않은 채 즉각적인 ROI만 요구하는 것도 문제입니다. 무엇보다 완벽한 조건이 갖춰질 때까지 기다리려는 유혹을 경계해야 합니다. 기회의 창은 짧고, 긴박감과 규율을 갖고 움직이는 기업이 큰 선행 이점을 갖게 될 것입니다.” </p> <p contents-hash="af8b43ee44f4ed9c2897c9f5d47f6b0d48ed960b17f13ac5722600603bbbeaa0" dmcf-pid="yLCgllyOhf" dmcf-ptype="general">한국의 스타트업 창업자에 대한 조언은 더 직접적이었다. 브로트먼은 창업 초기부터 진정한 AI 퍼스트 조직으로 설계해야 한다고 말했다. AI 기능을 나중에 덧붙이는 것이 아니라, 제품과 운영, 브랜드 경험을 애초에 AI를 핵심 역량으로 놓고 설계해야 한다는 것이다. 그는 여기서도 살 칸의 사례를 들었다. </p> <p contents-hash="ffb3027a6448a2c2f3a2da4e6cbfed83de7d70b200cbc174aa8d433cbf8b0a9e" dmcf-pid="WcWEGG5TlV" dmcf-ptype="general">“칸아카데미의 살 칸은 GPT-4의 가능성을 보자 AI 기능 하나를 추가한 것이 아니라, AI 기반 개인 맞춤형 튜터링을 중심으로 학습 경험 전체를 다시 상상했습니다. 그리고 2주 안에 작동하는 프로토타입을 만들었죠. 그 긴박감과 핵심 가치 제안을 다시 설계하려는 의지가 AI 퍼스트 창업자를 다른 이들과 갈라놓습니다. 또한 AI는 실행을 더 쉽게 만들기 때문에 차별화는 전략과 정체성 영역으로 이동합니다. 누구나 고품질 크리에이티브를 만들고, 대규모로 콘텐츠를 생성하고, 고객 경험을 개인화할 수 있게 되면, 경쟁 우위는 전략, 취향, 그리고 진짜 브랜드 정체성으로 옮겨가죠. 브랜드 스토리, 가치, 세상을 바라보는 고유한 관점은 덜 중요해지는 것이 아니라 더 중요해집니다. 속도와 규율, 진정한 고객 중심성을 갖고 움직이는 한국 창업자에게는 매우 큰 기회가 있다고 봅니다.” </p> <p contents-hash="c1f535d42492932c9ee5a3a94ead55b68710cf2d5ef88b2dcaad0ea1de41c39b" dmcf-pid="YkYDHH1yy2" dmcf-ptype="general">브로트먼이 이야기하는 AI 시대의 승패는 기술을 들여왔느냐가 아니라, 조직이 AI를 얼마나 깊이 이해하고, 얼마나 빠르게 흡수하며, 이를 고객 경험과 매출 구조, 조직 설계에 얼마나 일관되게 연결하느냐에 달려 있다. 브로트먼의 말대로라면, 이제 남은 질문은 AI가 가능한지 여부가 아니다. 준비된 조직이 그 가능성을 얼마나 먼저 자기 것으로 만들 수 있느냐의 문제다. </p> <p contents-hash="8ed12f2b8953b2549ef62d01ec50b6b0094fa2db9d694a6926eae1724e29f92e" dmcf-pid="GEGwXXtWC9" dmcf-ptype="general">저작권자 © Tech42 - Tech Journalism by AI 테크42 무단전재 및 재배포 금지</p> </section> </div> 관련자료 이전 손정의 소프트뱅크 '1,000억 달러' 도박… 프랑스에 AI 데이터센터 거점 세우나 05-12 다음 보험사, 당신의 운전 습관 감시한다…데이터 기반 보험료는 '공정'한가 05-12 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
