AI 도입, '무엇을' 할지보다 '왜' 해야 하는지 먼저 물어야 합니다

"AI로 뭐라도 해야 하지 않겠습니까?"

최근 투자자 미팅이나 경영진 회의에 참석할 때마다 가장 많이 듣는 질문입니다. 마치 숙제 검사를 받는 기분이 들기도 합니다. 개발자 커뮤니티나 채용 인터뷰에서도 분위기는 비슷합니다. 주니어 개발자들은 "저희 회사는 아직 AI를 안 써요, 뒤처지는 것 아닐까요?"라며 불안해하고, 리더급들은 "남들이 다 하니까 일단 R&D 팀을 꾸리긴 했는데, 뭘 해야 할지 모르겠다"고 하소연합니다.

솔직히 고백하자면, 풀링포레스트에서 처음 AI 기술을 본격적으로 도입하려 했을 때 저 역시 비슷한 함정에 빠졌습니다. 'AI가 대세니까 우리도 AI 네이티브 기업이 되어야 해'라는 강박이 앞섰던 것이죠. 명확한 목적 없이 그저 최신 LLM(거대언어모델) API를 연동해 보거나, RAG(검색 증강 생성) 파이프라인을 구축하는 데 몰두했습니다. 결과는 어땠을까요? 화려한 기술 스택은 남았지만, 정작 비즈니스 임팩트는 미미했고 엔지니어들의 피로도만 높아졌습니다.

가장 큰 위기는 '비용'과 '효용'의 불균형에서 왔습니다. 단순히 챗봇 하나 만드는 데 들어가는 토큰 비용과 인프라 유지비가 예상보다 훨씬 컸습니다. 경영진은 "이게 정말 필요한 기능이냐"고 물었고, 저는 기술적 우수성만 설명하느라 진땀을 뺐습니다. 그때 뼈저리게 느꼈습니다. AI 도입은 기술의 문제가 아니라, 비즈니스 본질의 문제라는 것을요.

우리는 흔히 기술이 모든 문제를 해결해 줄 것이라 착각합니다. 하지만 AI는 마법 지팡이가 아닙니다. 그것은 아주 강력하고, 때로는 예측 불가능한 '도구'일 뿐입니다. 망치로 못을 박아야지, 망치로 나사를 조이려 하면 벽만 망가집니다. 제가 겪은 시행착오를 통해 얻은 가장 큰 깨달음은 "AI를 도입한다"는 말 자체가 목적이 되어서는 안 된다는 것입니다. "우리가 가진 어떤 고통스러운 문제를 AI로 해결할 것인가?"가 선행되어야 합니다.

그 후 저는 팀과 함께 접근 방식을 완전히 바꿨습니다. '어떤 모델을 쓸까'를 고민하기 전에, 우리의 워크플로우 중 어디가 병목인지, 고객이 어디서 가장 큰 불편을 느끼는지부터 분석했습니다. 예를 들어, 고객 지원 팀이 반복적인 문의 처리에 하루 업무의 60%를 쓰고 있다는 데이터가 보였습니다. 단순히 앵무새 같은 챗봇을 만드는 게 아니라, 상담원이 답변 초안을 작성할 때 AI가 과거 유사 사례를 찾아 문맥에 맞게 제안해 주는 'Copilot' 형태의 도구를 만들기로 했습니다.

결과는 놀라웠습니다. 완전 자동화가 아닌 '인간 증강(Human Augmentation)'에 초점을 맞추니 환각 현상(Hallucination)에 대한 리스크는 줄었고, 상담원들의 업무 만족도는 올라갔습니다. 자연스럽게 처리 속도가 빨라지니 고객 만족도도 상승했죠. 거창한 파운데이션 모델을 직접 학습시킨 것도 아니었습니다. 잘 튜닝된 프롬프트와 적절한 벡터 데이터베이스 활용만으로도 충분했습니다.

만약 지금 팀 내에서 AI 도입을 고민하고 있다면, 다음의 세 가지 체크리스트를 먼저 확인해 보시길 권합니다.

첫째, 해결하려는 문제가 '확률적' 접근이 필요한 문제인가요?

전통적인 프로그래밍(Rule-based)으로 해결 가능한 문제에 굳이 AI를 쓸 필요는 없습니다. 100%의 정확도가 보장되어야 하는 금융 거래 로직이나 엄격한 규제가 적용되는 영역이라면 AI는 오히려 위험할 수 있습니다. 반면, 데이터 패턴을 찾거나 비정형 데이터를 요약하고 생성하는 등 '모호함'을 다루는 영역이라면 AI가 빛을 발합니다.

둘째, 데이터의 준비 상태는 어떤가요?

아무리 좋은 모델도 쓰레기 데이터를 넣으면 쓰레기 결과가 나옵니다(Garbage In, Garbage Out). 사내 위키나 코드 저장소가 엉망으로 관리되고 있다면, RAG를 도입해도 엉뚱한 답변만 나올 뿐입니다. AI 도입 전, 데이터 엔지니어링과 거버넌스를 먼저 정비하는 것이 순서입니다.

셋째, 실패를 용인하는 문화가 있나요?

이 부분이 가장 중요합니다. AI 프로젝트는 기존 소프트웨어 개발과 다릅니다. 명확한 스펙대로 구현하면 끝나는 것이 아니라, 끊임없는 실험과 튜닝의 연속입니다. 프롬프트 한 줄만 바꿔도 결과가 달라집니다. "한 번에 완벽한 결과물을 내라"고 압박하는 조직에서는 AI가 제대로 정착하기 어렵습니다. 빠른 프로토타이핑과 실패를 통한 학습을 장려해야 합니다.

기술 리더로서 저는 이제 팀원들에게 "AI를 쓰자"고 말하지 않습니다. 대신 "이 문제를 해결하는 데 가장 효율적인 도구가 무엇일까? 만약 그게 LLM이라면, 가장 가볍고 빠르게 검증할 방법은 무엇일까?"라고 묻습니다. Claude나 Gemini 같은 도구를 활용해 하루 만에 프로토타입을 만들어보고, 아니면 과감하게 버리는 식이죠.

AI는 분명 우리 산업을 송두리째 바꿀 거대한 파도입니다. 하지만 그 파도에 휩쓸려 떠내려갈지, 아니면 파도에 올라타 멋지게 서핑을 즐길지는 우리의 태도에 달려 있습니다. 막연한 두려움이나 유행에 휩쓸리지 말고, 여러분의 비즈니스와 조직에 진짜 필요한 'Why'를 찾으세요. 그 답을 찾았을 때 비로소 AI는 여러분의 가장 든든한 동료가 되어줄 것입니다.