안녕하세요, 비즈니스 혁신 파트너 BSG입니다.

AI 도입이 본격화된 이후, 많은 기업이 비슷한 질문을 던집니다.
“AI는 늘어나는데, 왜 조직은 더 바빠지고 비용은 통제하기 어려워질까요?”

흥미로운 점은 이 현상이
특정 기술이나 AWS 서비스 선택과 거의 무관하게 반복된다는 사실입니다.
문제는 기술이 아니라, AI를 둘러싼 기업 내부의 구조적 결정 방식에 있습니다.

공통점 1. AI 의사결정 권한이 조직 안에 분산되어 있다.

AI 도입이 늘어나는 기업일수록 관련 의사결정이 여러 조직으로 흩어지는 경우가 많습니다.

부서는 각자 필요한 AI를 선택하고 IT는 뒤늦게 인프라를 맞추고 재무는 결과적으로 나온 비용만 관리한다.

이 구조의 문제는 명확합니다. AI 활용도는 늘어나지만 전체를 조망하는 관점은 존재하지 않습니다.

그 결과 유사한 AI 기능을 여러 팀이 중복 도입하고 같은 데이터를 서로 다른 방식으로 처리하며 비용과 리스크는 누가 책임지는지 모호해집니다.

AI는 기술보다 먼저 의사결정 구조가 정렬되어야 하는 영역입니다.

공통점 2. AI 비용이 투자가 아니라 운영비로 인식된다.

비용과 복잡도가 증가하는 기업을 보면 AI 비용을 바라보는 시각에도 공통점이 있습니다.

“이번 달 AI 사용료가 왜 이렇게 나왔지?”

“일단 쓰고 나중에 줄이면 되지 않나?”

이처럼 AI 비용을 단기 운영비 관점에서만 보면 AI는 필연적으로 통제 대상이 됩니다.

반면 성과를 내는 기업은 AI 비용을 비즈니스 확장을 위한 투자 구조로 봅니다.

• 어떤 AI가 어떤 성과 지표에 연결되는지

• 비용 증가가 매출·생산성·속도 중 무엇을 바꾸는지

• 확장 시 비용 곡선은 어떻게 달라지는지

비용을 관리하려는 순간 복잡도는 늘고 비용을 설계하는 순간 구조는 단순해집니다.

공통점 3. AI가 기존 업무 프로세스를 바꾸지 못한다.

AI를 도입했는데도 조직이 여전히 바쁘다면 그 이유는 단순합니다.

AI가 기존 업무 위에 얹혀 있을 뿐 업무 방식 자체는 바뀌지 않았기 때문입니다.

보고서는 여전히 사람이 만들고 의사결정 단계는 줄지 않으며 AI 결과는 참고 자료로만 소비됩니다.

이 경우 AI는  업무를 줄여주는 도구가 아니라 검토해야 할 대상 하나를 더 늘리는 요소가 됩니다.

성과를 내는 기업은 AI 도입과 함께 업무 책임과 흐름을 재정의합니다.

• AI 결과를 어디까지 신뢰할 것인지

• 사람이 개입해야 하는 지점은 어디인지

• 의사결정 권한을 어떻게 재배치할 것인지

 AI는 기술 이전에 조직 설계의 문제입니다.

공통점 4. 보안·컴플라이언스가 사후 검토 대상이다.

AI 도입이 빨라질수록 보안과 컴플라이언스는 종종 뒤로 밀립니다.

“일단 써보고 문제 생기면 조치하자”

“AI는 실험 단계니까 괜찮다”

하지만 AI는 데이터 접근 범위가 넓고 로그가 방대하며 한 번 문제가 발생하면 영향 범위가 큽니다.

보안이 사후 대응이 되는 순간 승인 프로세스는 늘어나고 검토 단계는 추가되며 AI 활용 속도가 느려집니다.

AI가 늘어날수록 복잡도가 증가하는 이유는 보안을 ‘제약’으로 인식하기 때문입니다.

AI 도입의 진짜 난이도는 ‘기술’이 아닙니다.

AI 도입이 어려운 이유는 모델이 어렵고, AWS가 복잡해서가 아닙니다.

조직은 준비되지 않은 상태에서 의사결정은 분산되어 있고 비용과 책임은 뒤섞여 있으며 업무 방식은 그대로 유지

이 상태에서 AI만 늘리면 비용과 복잡도가 함께 증가하는 것은 너무 자연스러운 결과입니다.

BSG만의 차별점

BSG는 AI를 “어떤 기술을 쓸 것인가”의 문제가 아니라 “기업이 어떻게 일할 것인가”의 문제로 접근합니다.

AI 도입에 맞는 의사결정 구조 정렬, 비용을 투자 관점에서 재정의, 업무 흐름과 책임 구조 재설계, 보안과 확장을 동시에 고려한 현실적 방향 제시

이를 통해 AI가 조직을 복잡하게 만드는 존재가 아니라 성과를 단순하게 만드는 도구로 작동하도록 돕습니다.

[출처]AWS 공식 블로그 (AWS News Blog, Architecture Blog)

기획자 : 도예원