AI를 활용한다는 의미-AI 진단 설문조사를 바탕으로

요즘 AI는 혁신이 아니라 많은 피로감으로 다가오는 듯 하다. 그도 그럴 것이 요즘 어딜 가도 누구를 만나도 AI를 빼놓고 대화가 진행되기 어렵기 때문이다. 올해초부터 'AI 도입 준비 설문조사 항목'을 구성하여 현장에서 만나는 경영진 대상으로 설문조사를 진행하고 있다. 'AI 도입 준비 설문조사 항목'은 크게 ① 디지털 인프라 준비도 ② 혁신 및 통합업무 준비도 ③ 인적자본 및 조직역량 준비도 ④ 규제·윤리·운영체계 준비도로 나눠 각각 5개 항목으로 총 20개 항목으로 구성하였다. 이를 통해 확인하고자 하는 것은 현장에서 과연 AI 활용의 의미를 어떻게 바라보고 있으며 진정한 AI의 혁신을 마주할 수 있는 준비가 되어 있는지를 진단하고 싶었다.

시간이 지날수록 이 설문조사 데이터는 계속 쌓이겠지만, 현재까지 조사된 결과만으로도 흥미로운 결과가 있어 이를 일부 공유하고자 한다.

1. AI 도구를 써봤지만 바뀌는 건 없다.

"최근 1년 내 새로운 업무 방식이나 도구를 도입·적용한 경험이 있다." 문항에 대한 답변은 4.1점으로 설문항목중 가장 높은 평균점수를 나타냈다. "업무 개선을 위해 데이터나 지표를 활용한 사례가 있다."는 2.8점으로 해당 영역에서 가장 낮은 평균점수를 나타냈다.

아마 응답자의 대부분이 생성형 AI 의 활용 사례가 있어 이 경험을 바탕으로 응답한 것으로 추론하며 대부분 이메일 초안, 회의록 요약, 보고서 문구 다듬기, 정보 검색 등에 머물러 있을것으로 본다. 반대로 평가 공정성을 높이거나, 채용 프로세스 개선하거나, 조직 만족도를 증대시켜 업무 효율성을 변화시키는 등 실질적인 개선사례에 대한 결과는 도구 활용과 많은 차이를 나타낸다. 아직까지 중소기업 현장에서 AI 경험은 "개인 업무 도구" 일뿐 "조직 개선 도구"가 되진 못하는 것으로 판단했다.

2. 시스템은 쓰는데 데이터 관리는 안된다.

"업무 시스템(ERP, HR 시스템, 그룹웨어 등)을 일상적으로 활용하고 있다." 문항에 대한 답변은 3.9점인데 반해 "데이터가 개인 PC가 아닌 조직 차원의 시스템(클라우드, 서버)에서 접근 가능하다."에 대한 답변은 2.8점이다.

적극적인 AI의 활용을 위해서는 데이터 저장, 관리가 필수인데 시스템은 잘 활용하는데 데이터 접근성은 낮다는 뜻은 데이터를 어떻게 활용해야 하는지 잘 모르거나 내부 시스템의 입력화면만 활용하고 있다고 볼 수 있다. 특히 대기업에 비해 입퇴사가 상대적으로 높은 중소기업에게 클라우드 중심의 데이터 관리가 필수인데 반해 그렇지 못한 현실은 AI 격차를 더욱더 심화시킬 것이다. 아직까지 현장에서는 AI가 학습할 수 있는 형태의 통합 데이터 인프라는 존재하지 않고 각 담당자 PC의 엑셀 파일이 진짜 작업 환경일 가능성이 높다.

3. AI를 좋아하지만 협업도, 배우지도 않는다.

"새로운 분석 도구나 AI 결과를 학습·적용하는 데 거부감이 크지 않다." 문항에 대한 답변은 3.9점인데 반해 " AI나 데이터 분석 결과를 업무에 적용할 때 IT팀이나 내외부 전문가와 협업할 수