안녕하세요, 비즈니스 혁신 파트너 BSG입니다.
최근 기업 현장에서 자주 듣는 이야기가 있습니다.
“AI 전담 조직을 만들었는데, 책임자가 자주 바뀝니다.”
“AI 리더가 있어도 실제 성과는 잘 보이지 않습니다.”
겉으로 보면 개인의 역량 문제처럼 보이지만, 조금만 들여다보면 원인은 훨씬 구조적입니다.
AWS 기반 AI 도입이 늘어날수록 AI 책임자가 ‘성과를 만들기 어려운 위치’에 놓이는 조직이 반복적으로 등장하고 있습니다.
BSG가 현장에서 목격한 AI 책임자가 오래 버티지 못하는 조직들의 공통점을 정리해봤습니다.
1. 책임은 있지만, 결정권은 없는 구조
많은 기업에서 AI 책임자는 AI 전략 수립, PoC 진행, 성과 창출을 요구받습니다.
하지만 실제로는 다음과 같은 한계에 부딪힙니다.
✔ 데이터 접근 권한은 각 부서에 분산
✔ 인프라 비용 결정은 IT 또는 재무 부서 소관
✔ 서비스 적용 여부는 현업 부서 판단
즉, 결과에 대한 책임은 지지만 구조를 바꿀 권한은 없는 상태입니다.
AWS AI 서비스 자체의 문제가 아니라 조직 설계가 AI 책임자를 ‘조정자’로만 남겨두는 것이죠.
이 구조에서는 성과가 나오기 어렵고 결국 책임자 교체로 이어집니다.
2. AI는 도입했지만 데이터는 여전히 분리되어 있다
AWS는 강력한 AI·ML 서비스를 제공합니다.
하지만 이를 제대로 활용하려면 데이터가 연결되어 있어야 합니다.
문제는 많은 기업이 여전히
✔ ERP, CRM, 로그 데이터가 각기 다른 환경에 존재
✔ 데이터 표준과 소유권이 명확하지 않음
✔ AI 학습을 위한 데이터 파이프라인이 사후적으로 구성됨
이 경우 AI 책임자는 '모델은 만들 수 있지만, 쓸 수 없는 AI'를 계속 설명해야 하는 입장이 됩니다.
AI 성과가 나오지 않는 이유는 기술이 아니라, AWS 이전 이후에도 변하지 않은 데이터 구조에 있습니다.
3. AI 성과를 ‘비즈니스 지표’로 연결하지 못한다
AI 책임자가 가장 자주 받는 질문은 이것입니다.
“그래서 이 AI가 우리 매출에 어떤 도움이 되죠?”
하지만 많은 조직에서
✔ AI KPI와 비즈니스 KPI가 분리되어 있고
✔ AI는 ‘기술 성과’로만 보고되며
✔ 실제 의사결정 구조에 AI 결과가 반영되지 않습니다
이런 환경에서는 AI 책임자가 아무리 기술적으로 성과를 내도 경영진에게는 ‘비용이 드는 실험’으로만 인식되기 쉽습니다.
결국 AI 책임자는 성과를 증명하지 못한 사람처럼 보이게 되고 역할의 지속성도 흔들리게 됩니다.
4. AWS AI 도입을 ‘플랫폼 문제’로만 접근한다
또 하나의 공통점은 AI 도입을 AWS 서비스 선택의 문제로만 보는 시각입니다.
✔ 어떤 AI 서비스를 쓸 것인가
✔ 어떤 모델이 더 좋은가
✔ 비용은 얼마나 드는가
물론 중요합니다.
하지만 성과를 내는 기업은 그 이전에 이런 질문을 던집니다.
✔ AI 결과가 어느 업무 흐름에 들어가는가?
✔ 의사결정 구조는 어떻게 바뀌는가?
✔ 실패해도 확장 가능한 구조인가?
이 질문 없이 진행되는 AWS AI 도입은 결국 AI 책임자 개인에게 모든 부담을 떠넘기는 구조가 되기 쉽습니다.
성과를 내는 기업들의 공통점은 명확합니다.
✔ AI 책임자에게 구조를 바꿀 권한을 준다.
✔ 데이터 흐름을 중심으로 AWS 아키텍처를 설계한다.
✔ AI 성과를 비즈니스 KPI와 연결한다.
✔ AI를 ‘실험’이 아닌 ‘운영 체계’로 다룬다.
이 차이가 AI 책임자가 조직에 남느냐 사라지느냐를 가릅니다.
AWS AI 도입 이후 반복되는 책임자 교체는 개인의 역량 부족이 아니라 조직과 구조의 문제입니다.
BSG는 AWS AI를 단순한 기술 도입이 아닌 조직·데이터·의사결정 구조까지 포함한 비즈니스 설계 문제로 접근합니다.
AI가 성과로 이어지는 구조, BSG가 함께 고민하겠습니다.
[출처]AWS 공식 블로그 (AWS News Blog, Architecture Blog)
기획자 : 도예원