[AI+KPI] 기업이 AI관련하여 세워야 할 KPI는 무엇일까요?

많은 기업들이 AI를 도입하고 있지만 “단기적인 수익성 개선”으로 이어지지 않는 사례도 적지 않습니다.

- 기업이 AI도입시 설정해야 할 KPI는 무엇일까요?
- 더불어 AI 시대 요구되는 핵심인재역량은 기존과 어떻게 달라졌는지요?
- 기업은 어떤 방식으로 AI 인재를 확보하고 유지해야 하는지요?

오늘은, 꽤나 어렵고, 아직은 케이스도 많거나 명확하지는 않지만, 위의 질의들에 대한 제 의견을 나름대로 정리해보았습니다.  

오늘날 AI는 거의 모든 산업에서 필수 전략처럼 언급됩니다. 글로벌 기업은 물론 한국 기업 역시 AI를 활용한 자동화, 예측, 개인화에 적극 투자하고 있습니다. 그러나 현실에서는 “AI를 도입했지만 눈에 띄는 수익 개선은 없다”는 평가가 반복됩니다. 이는 AI 기술이 아직 미성숙해서라기보다, 기업이 AI를 관리하는 방식이 기존 경영 논리에서 벗어나지 못했기 때문입니다.

AI는 ERP나 CRM과 같은 기존 IT 시스템과 달리, 도입 즉시 성과를 창출하기보다 조직의 사고 방식과 일하는 방식을 서서히 바꾸는 기술입니다. 따라서 AI를 전통적인 성과 관리 틀, 기존 인재 정의, 과거의 채용 전략에 그대로 끼워 맞출 경우 기대와 현실의 간극은 커질 수밖에 없습니다.

1. 기업이 AI도입시 설정해야 할 KPI는 무엇일까요? 

“얼마를 벌었는가”보다 “얼마나 빨리 배우는가”

많은 기업이 AI 도입의 성과를 단기 비용 절감이나 생산성 향상으로 측정하려 합니다. 그러나 AI는 초기 단계에서 오히려 비용을 증가시키는 경우가 많습니다. 데이터 정비, 시스템 통합, 조직 저항이라는 숨은 비용이 발생하기 때문입니다. 이 시점에서 재무 KPI만으로 AI를 평가하면, 프로젝트는 ‘실패’로 간주되기 쉽습니다. 글로벌 기업의 사례를 통해 살펴보겠습니다.

- 글로벌 사례: 아마존과 넷플릭스의 KPI

아마존은 AI를 물류 최적화, 수요 예측, 추천 시스템 전반에 활용하고 있지만, 개별 AI 프로젝트의 단기 수익을 KPI로 삼지 않습니다. 대신 예측 정확도 개선 속도, 의사결정 자동화 비율, 실험 주기 단축과 같은 지표를 중시합니다. 이는 AI의 목적을 ‘즉각적인 이익’이 아니라 조직 학습의 향상으로 설정했기 때문입니다.

넷플릭스 역시 추천 알고리즘의 성공을 매출 증가가 아니라 사용자 체류 시간, 콘텐츠 탐색 시간 감소로 측정합니다. 이는 AI가 고객 경험과 의사결정 품질을 얼마나 개선했는지를 보여주는 지표입니다.

- 국내 사례: 네이버와 삼성전자의 KPI

네이버는 AI를 검색, 광고, 콘텐츠 추천에 폭넓게 활용하면서도, 초기에는 AI 모델 성능보다 서비스 반영 속도와 내부 활용 범위를 KPI로 삼았습니다. 즉, “AI가 얼마나 많은 조직에서 사용되고 있는가”가 중요한 지표였습니다. 삼성전자 역시 반도체 공정에 AI를 도입하면서 불량률 감소라는 결과 KPI 이전에, 데이터 수집 자동화율, 공정 예측 모델의 적용 범위를 중간 KPI로 설정했습니다.

정리해 보면, AI KPI는 세 단계로 나뉘어야 합니다. AI KPI는 다음과 같이 재구성될 필요가 있습니다.

• 학습 KPI: 데이터 활용 빈도, 모델 개선 주기, 실험 횟수입니다.

• 의사결정 KPI: AI 기반 의사결정 채택률, 인간 판단 대비 성과 차이입니다.

• 확장성 KPI: AI 적용 부서 수, 재사용 가능한 모델과 데이터 자산입니다.
  

AI 도입 초기의 성과는 숫자보다 속도와 방향성으로 평가되어야 합니다.

2. AI 시대에 요구되는 핵심 인재 역량은 기존과 어떻게 달라졌을까요?

AI 시대 핵심 인재 역량은 “잘 아는 사람”에서 “잘 묻는 사람”으로 이동하고 있습니다.

AI 시대가 되면서 인재에 대한 기업의 기대 역시 근본적으로 변화하고 있습니다. 과거에는 특정 분야에서 오랜 경험을 쌓은 전문가가 핵심 인재였습니다. 그러나 AI는 경험을 데이터로 대체하거나 보완할 수 있습니다. 이로 인해 인재의 가치는 지식의 양보다 사고의 구조에서 발생합니다.

- 글로벌 사례: 마이크로소프트의 인재 전략

마이크로소프트는 AI 전환 과정에서 개발자뿐 아니라 기획자, 영업, HR 인력에게도 AI 이해를 요구합니다. 이들이 모두 코딩을 배우는 것은 아닙니다. 대신 AI가 무엇을 잘하고 무엇을 잘하지 못하는지를 이해하는 능력을 핵심 역량으로 정의했습니다. 사티아 나델라 CEO는 “AI 시대의 인재는 정답을 제시하는 사람이 아니라, 올바른 질문을 던지는 사람”이라고 강조했습니다.

- 국내 사례: 카카오와 LG의 변화, 그리고 우리 조직

카카오는 AI를 활용한 서비스 기획 과정에서 기술 이해보다 문제 정의 능력을 중시하는 인재를 선호합니다. 실제로 AI 관련 프로젝트에서 가장 중요한 역할을 하는 것은 개발자가 아니라, AI가 해결해야 할 문제를 설계하는 기획자입니다.

LG그룹 역시 AI 교육 과정에서 코딩보다 비즈니스 문제를 데이터 문제로 전환하는 훈련에 집중하고 있습니다. 본인의 회사인 K-Beauty 기업에서는, 전 직원 대상 AI 구독료를 월 10만 원 한도로 50% 비용 지원하고, 직무별 AI 활용 교육을 병행함으로써 AI를 ‘특정 부서의 도구’가 아닌 ‘조직 전체의 사고 인프라’로 확산시키고 있습니다. 이는 AI 인재를 별도로 선발하기보다 기존 인재의 문제 정의 능력과 학습 속도를 끌어올리기 위한 목적입니다.

AI 시대의 핵심 인재는 다음과 같은 역량을 갖춥니다. 복잡한 현상을 AI가 다룰 수 있는 형태로 재정의하는 역량, AI 결과를 비판적으로 해석하고 인간 판단과 결합하는 역량, 데이터와 알고리즘이 자신의 판단에 미치는 영향을 인식하는 역량입니다. 이는 기존의 전문성 중심 인재상과 명확히 구분됩니다.

3. 기업은 어떤 방식으로 AI 인재를 확보하고 유지해야 할까요?

AI 인재 확보와 유지는 “사람을 뽑는 문제”가 아니라 “판을 설계하는 문제”입니다.

많은 기업이 AI 인재 확보를 연봉 경쟁이나 스카우트로 해결하려 하지만, 이는 단기적 대응에 불과합니다. AI 인재는 높은 보상보다 성장 가능한 환경과 자율적 의사결정에 더 민감합니다. 즉, 자신의 역량을 지속적으로 업그레이드할 수 있는지, 성취감을 느낄 수 있는지, 스스로 판단하고 결정할 수 있는 자유도가 보장되는지가 중요합니다.

- 글로벌 사례: 구글과 딥마인드

구글과 딥마인드는 AI 인재에게 명확한 성과 압박보다 연구와 실험 중심의 환경을 제공합니다. 실패가 허용되는 구조 속에서 장기적인 혁신이 가능하다고 보기 때문입니다.

종합적으로 보면, 효과적인 AI 인재 전략은 다음 요소를 포함합니다. 실험이 가능한 조직 문화인지 여부, 외부 채용과 내부 재교육을 병행할 수 있는 구조, 기술 전문가와 비즈니스 리더를 위한 이중 커리어 패스 설계입니다.

AI 인재를 붙잡는 힘은 연봉이 아니라 ‘일할 이유’입니다. AI는 기술의 문제가 아니라 경영자의 사고 방식 문제입니다. 단기 성과에 집착할수록 AI는 비용이 되지만, 학습과 전환의 기회로 바라볼수록 경쟁력이 됩니다. AI 전략은 선택적 과제가 아니라, 미래 경영 전략의 핵심 조건입니다.

• AI를 더욱 친숙하고 가까이, Wonnie-