CTO가 말하는 실패하지 않는 AI 도입: '신기함'을 넘어 '쓸모'를 찾는 법

안녕하세요. 풀링포레스트 CTO 송찬영입니다.

솔직히 말씀드리면, 요즘 저를 찾아오시는 다른 회사 대표님이나 기술 리더분들의 고민은 거의 똑같습니다. "우리도 AI 도입해야 하지 않나요?"라는 질문이죠. ChatGPT가 등장하고 생성형 AI가 폭발적으로 성장하면서, 기업 입장에서는 마치 달리는 기차에 지금 올라타지 않으면 영원히 도태될 것 같은 불안감을 느끼는 것 같습니다. 저희 풀링포레스트 팀도 처음에는 그 불안감에서 자유롭지 않았습니다.

AI가 모든 문제를 해결해 줄 마법 지팡이처럼 보이던 시절이 있었습니다. 저 역시 처음 거대언어모델(LLM)의 능력을 목격했을 때, 전율과 함께 막연한 공포를 느꼈습니다. '이 기술만 있으면 개발 생산성을 10배로 높일 수 있겠다', '고객 상담을 완전히 자동화할 수 있겠다' 같은 장밋빛 미래를 그렸죠. 그래서 무작정 최신 모델을 API로 연결하고, 사내 메신저에 챗봇을 붙여보기도 했습니다.

하지만 결과는 처참했습니다.

가장 큰 문제는 '목적의 부재'였습니다. 기술은 훌륭한데, 정작 직원들은 "그래서 이걸 어디다 써야 해요?"라고 되물었습니다. 개발팀은 신기해하며 몇 번 써보다가, 부정확한 답변이 나오자 다시 기존 방식인 스택오버플로우 검색으로 돌아갔습니다. 고객 응대 봇은 회사의 정책을 제대로 이해하지 못해 엉뚱한 약속을 남발하며 운영팀의 업무만 가중시켰습니다. 비싼 API 비용만 청구서에 찍히고, 실질적인 업무 효율은 전혀 오르지 않는 상황. 기술 도입이 실패하는 전형적인 패턴이었습니다.

그때 뼈저리게 느꼈습니다. AI 도입은 '무엇(What)'을 쓰느냐보다 '왜(Why)'와 '어떻게(How)'가 훨씬 중요하다는 것을요. 단순히 트렌드라서, 남들이 하니까 도입하는 것은 리소스를 낭비하는 가장 빠른 지름길이었습니다. 기술의 화려함에 취해 비즈니스의 본질을 놓쳤던 것입니다.

우리는 원점으로 돌아가 다시 질문했습니다. "우리가 해결하고 싶은 가장 고통스러운 문제는 무엇인가?"

풀링포레스트는 기업의 일하는 방식을 혁신하는 팀입니다. 우리의 고객들이 가장 어려워하는 부분은 방대한 사내 문서 속에서 필요한 정보를 제때 찾지 못하는 것이었습니다. 신규 입사자가 들어오면 같은 질문을 수십 번 반복하고, 시니어들은 답변하느라 본업에 집중하지 못하는 비효율이 존재했죠. 우리는 바로 이 지점에 집중했습니다. 범용적인 AI 챗봇이 아니라, 사내 문서를 정확하게 이해하고 출처를 명시해 주는 '지식 관리 어시스턴트'가 필요했던 것입니다.

방향이 정해지자 기술적 의사결정은 오히려 단순해졌습니다. 무조건 가장 똑똑한 모델을 쓰는 대신, RAG(검색 증강 생성) 아키텍처를 도입하여 할루시네이션(환각 현상)을 줄이는 데 집중했습니다. 모델의 크기보다는 데이터 전처리 파이프라인을 견고하게 만드는 데 엔지니어링 리소스를 투입했습니다. Claude나 Gemini 같은 최신 모델들을 테스트할 때도, 단순히 '말을 잘하는지'가 아니라 '우리 데이터를 얼마나 잘 참조하는지'를 기준으로 삼았습니다.

이 과정에서 얻은 인사이트를 바탕으로, 성공적인 AI 도입을 고민하는 기술 리더와 실무자분들을 위한 체크리스트를 정리해 보았습니다.

• 첫째, 해결하려는 문제가 명확한지 확인하세요. AI는 도구일 뿐입니다. 망치를 들었다고 모든 것이 못으로 보여서는 안 됩니다. 반복적인 데이터 입력 작업이 문제라면 RPA가 더 나을 수도 있고, 간단한 규칙 기반 자동화가 머신러닝보다 효율적일 때도 많습니다.

• 둘째, 데이터의 준비 상태를 점검하세요. 아무리 좋은 셰프가 와도 재료가 상해 있으면 요리를 망칩니다. AI 도입 전, 우리 회사의 데이터가 정형화되어 있는지, 접근 권한은 정리가 되어 있는지, 보안상 문제가 없는 데이터를 분류해 두었는지 확인해야 합니다. 저희도 초반에는 뒤죽박죽인 문서 포맷을 정리하는 데만 몇 주를 썼습니다.

• 셋째, 작게 시작하고 빠르게 검증하세요 (PoC). 거창한 프로젝트를 기획하지 마세요. 특정 부서, 특정 업무 하나만 골라 프로토타입을 만들어보세요. 저희는 개발팀 코드 리뷰 과정에 AI를 먼저 도입해 보고, 그 효용성을 입증한 뒤에야 전사 도입을 논의했습니다. 작은 성공 경험이 쌓여야 조직 내에 신뢰가 생깁니다.

• 넷째, 인간의 역할을 재정의하세요. AI가 도입되면 기존 업무 프로세스는 바뀔 수밖에 없습니다. 기술만 던져주고 알아서 쓰라고 하면 100% 실패합니다. AI가 초안을 작성하면, 인간은 검수하고 판단하는 역할로 이동해야 합니다. 이러한 변화 관리(Change Management)가 기술 구현보다 더 어려울 수 있음을 인지해야 합니다.

지금 풀링포레스트는 AI를 활용해 내부적으로는 업무 효율을 높이고, 고객들에게는 더 똑똑한 솔루션을 제공하고 있습니다. 하지만 여전히 우리는 매일 고민합니다. "이게 정말 고객에게 가치를 주는가?" 이 질문을 놓치는 순간, 혁신은 다시 겉치레로 전락할 것입니다.

기술 트렌드는 무섭게 변합니다. 어제 나온 모델이 오늘은 구형이 되는 세상입니다. 하지만 변하지 않는 원칙은 있습니다. 기술은 사람과 비즈니스를 돕기 위해 존재한다는 것입니다. 막연한 두려움이나 조급함은 내려놓으세요. 대신 우리 조직의 가장 아픈 곳을 들여다보세요. 그곳에 AI가 스며들 틈이 보일 겁니다. 그 틈을 정확하고 집요하게 파고드는 것, 그것이 CTO로서, 그리고 엔지니어로서 우리가 해야 할 진짜 혁신이라고 생각합니다.