[기고] AI, 조직의 사일로를 허물 것인가 더 공고히 할 것인가
오늘날 기업 경영 환경에서 가장 주목받는 화두는 단연 인공지능(AI)이다. 기업의 모든 대내외 접점에서 AI 도입은 빠지지 않는 의제가 됐다. 그러나 정작 중요한 질문은 그 다음이다. AI를 어디에 적용할 것인가가 아니라, 어떤 구조 위에 설계할 것인가에 대한 고민이다. 많은 기업이 영업과 마케팅, 고객 서비스 등 개별 기능 단위에서 AI를 빠르게 도입하고 있다. 고객 응대 챗봇, 개인 맞춤형 추천, 수익 예측 모델은 이미 보편화됐다. 이러한 시도는 응답 속도 개선, 전환율 상승, 수작업 감소 등 가시적인 성과로 이어진다. 실제로 맥킨지앤드컴퍼니(McKinsey & Company)의 'AI 현황(State of AI)' 연구에 따르면 AI를 도입한 기업 다수가 특정 부서 단위에서 의미 있는 생산성 향상을 달성한 것으로 나타났다. 문제는 이러한 성과가 조직 전체의 경쟁력으로 확장되지 못하는 경우가 적지 않다는 점이다. 많은 기업의 AI 도입은 아직 전사적 통합이 아닌 '개별 최적화' 단계에 머물러 있다. 시장조사업체 가트너는 기업 AI 자원 중 상당 부분이 유사한 목적의 도구에 중복 사용되고 있다고 지적한다. IDC 또한 AI의 중복 도입과 초기 비용 과소 산정으로 인해 기업의 실제 지출이 예상보다 크게 증가하고 있다고 분석한다. 비용 절감과 효율화를 기대하며 도입한 AI가 오히려 복잡성과 비용을 증폭시키는 역설이 발생하는 것이다. AI가 새로운 사일로(Silo)를 만들어내는 것은 아니다. 그러나 기존에 존재하던 사일로를 더욱 공고히 할 가능성은 충분하다. 예를 들어 영업 부서에서 도출한 수익성 극대화 전략이 실제 생산 환경이나 공급망 상황을 반영하지 못한다면 AI를 통해 얻는 인사이트는 부분적인 성과에 그칠 수밖에 없다. 마케팅 팀이 제안한 판촉 전략이 기업의 브랜드 철학이나 재무 기준과 어긋날 경우, 일관된 고객 경험을 설계하기는 어렵다. 기능 단위의 최적화가 전사적 최적화를 보장하지는 않는다. 이러한 단절은 특히 비즈니스의 전 과정에서 뚜렷하게 드러난다. 각 시스템에 개별적으로 배치된 AI가 서로 다른 데이터와 맥락을 기반으로 판단한다면, 견적 수정과 청구 분쟁이 반복되고 승인 지연이 발생한다. 한 글로벌 조사에 따르면 제조 기업의 88%가 지연된 견적 프로세스로 인해 실제 거래 손실을 경험한 적이 있다고 응답했다. 개별 부서에서는 효율이 개선됐다고 평가할 수 있지만, 기업 전체 관점에서는 오히려 손실이 확대될 수 있다는 의미다. 반면 영업 및 서비스, 운영, 재무 등 핵심 부서가 동일한 데이터 맥락을 공유하는 환경에서는 AI의 역할이 달라진다. 견적은 실시간 공급 상황과 마진 규칙을 반영해 자동으로 검증되고 갱신 조건은 실제 계약 정보와 정합성을 유지하며 매출 예측은 기업이 달성 가능한 범위 내에서 산출된다. 이때 AI는 사후적으로 문제를 보완하는 도구가 아니라 실행 리스크를 사전에 차단하는 예방적 인프라로 기능한다. 높은 AI 성과를 창출하기 위해 엔드투엔드 워크플로우 재설계가 필요하다. 이는 단순히 기존 업무에 AI를 덧붙이는 접근이 아니라, 프로세스 전반을 재구성하는 전략을 의미한다. 기술 도입에 그치지 않고 아키텍처와 운영 모델을 함께 재정렬해야 한다는 제언이다. 물론 많은 기업이 통합의 복잡성을 우려한다. 그러나 분절된 AI 환경을 유지하는 비용과 위험은 시간이 지날수록 더 커진다. 공유 데이터 모델과 일관된 보안 및 거버넌스 체계 위에서 AI를 운영할 때 비로소 조직은 동일한 기준에 기반한 의사결정을 내릴 수 있다. 영업, 운영, 재무가 서로 다른 숫자를 바라보는 구조에서는 아무리 정교한 AI라도 근본적인 문제를 해결하기 어렵다. 결국 AI 전략은 기업의 조직 구조와 운영 철학을 그대로 반영한다. 사일로 안에서 속도를 높이는 데 머물 것인지, 아니면 전사적 통합 플랫폼에 내재화된 AI로 구조적 혁신을 이룰 것인지는 각 기업의 선택에 달려 있다. 앞서가는 조직은 AI를 개별 생산성 도구로 소비하지 않는다. 대신 이를 기업 전반을 연결하는 오케스트레이션 계층으로 활용해, 문제에 대응하는 조직에서 문제를 예방하는 조직으로 전환한다. AI는 만능 해결책이 아니다. 데이터와 구조, 접근 권한이 분절돼 있다면 그 한계 또한 분명히 드러난다. 그러나 통합된 기반 위에 설계된다면 AI는 조직의 사일로를 강화하는 기술이 아니라, 이를 허무는 촉매로 작용할 수 있다. AI의 진정한 가치는 속도가 아니라 연결성에 있다.
