[기고] AI 시대 기업 경쟁력, AI에 어디까지 맡길 것인가

국내 기업 사이에서 인공지능(AI) 도입을 위한 기술검증(POC)을 넘어 실제 비즈니스 적용을 모색하는 움직임이 빨라지고 있다. 기업 관심도 더 뛰어난 모델과 컴퓨팅 성능을 확보하는 데서 AI를 실제 업무에 어떻게 적용하고 어디까지 권한을 부여할 것인지로 옮겨가고 있다. AI가 정보를 생성하고 추천하는 단계를 넘어, 판단을 지원하고 일부 업무 실행을 자동화하는 사례가 늘어나면서 기업이 던져야 할 질문도 달라져야 한다. 이제 중요한 것은 "AI가 무엇을 할 수 있는가"가 아니라 "기업은 AI에게 무엇을 하도록 허용할 것인가"다. AI의 기술적 '역량'과 기업이 부여하는 '권한'은 다르다. 데이터를 분석해 다음 행동을 추천하는 것과 실제 시스템에서 이를 실행하는 것은 전혀 다른 문제라는 것이다. 기술적으로 가능하다는 이유만으로 모든 판단과 행동을 맡길 수는 없다. 반대로 모든 과정마다 사람의 승인을 요구한다면 AI가 가져올 속도와 생산성을 충분히 활용하기 어렵다. 이러한 맥락에서 '제한된 자율성(bounded autonomy)'이라는 개념을 생각해 봐야 한다. 이는 AI가 명확하게 정의된 범위 안에서는 스스로 판단하고 행동하되, 일정한 기준을 벗어나면 사람에게 판단을 넘기는 방식이다. 어떤 데이터를 사용할 수 있는지, 어떤 행동이 허용되는지, 그리고 언제 사람의 개입이 필요한지를 기업이 사전에 정해 둘 수 있다는 뜻이다. AI 도입을 확대하는 기업이라면 '도입 속도'와 함께 각 업무에 적용할 위임의 기준을 점검할 필요가 있다. 기술검증에서는 제한된 데이터와 사용자, 그리고 명확한 목적 아래 AI의 성능을 검증할 수 있지만 실제 업무로 확대되면 상황이 달라진다. 여러 조직과 시스템, 데이터가 연결되고 AI의 판단이 실제 업무에 영향을 미치면서 권한과 책임의 문제도 함께 커지기 때문이다. 바로 이 지점에서 기업별 AI 활용 방식과 성과에 차이가 나타날 수 있다. AI 도입의 중요한 병목 중 하나는 기술의 준비도뿐 아니라 이를 뒷받침하는 기업의 운영 준비도일 수 있다. 의사결정 권한과 업무 흐름, 데이터 사용 기준과 책임 주체가 명확하지 않다면 아무리 뛰어난 AI도 실제 업무에 충분한 권한을 부여하기 어렵다. 반대로 업무별 권한과 책임의 경계가 명확한 기업은 검증된 영역에서 AI 활용을 시작하고, 결과를 확인하며 적용 범위를 단계적으로 넓혀갈 수 있다. 자율성에 경계를 두고 AI를 덜 활용하자는 얘기가 아니다. 명확한 경계와 통제를 통해 AI 활용에 대한 신뢰를 높이고 궁극적으로 그 안에서 더 많은 일을 맡길 수 있게 하는 데 있다. AI가 어떤 승인된 데이터를 활용하고 어떤 규칙과 접근 정책에 따라 작동하며, 어디까지 업무를 수행하도록 설정됐는지 파악할 수 있어야 한다. 결과를 추적하고 필요할 때 사람이 개입할 수도 있어야 한다. AI에 대한 신뢰는 기술에 대한 막연한 낙관이 아니라 이러한 명확성에서 만들어진다. 이러한 변화는 기업의 AI 기반을 바라보는 관점도 바꾼다. AI가 실제 판단과 실행에 관여할수록 모델 자체의 성능만큼 어떤 데이터와 비즈니스 맥락에 기반해 작동하는지, 그 과정에 기업의 보안과 접근 정책을 어떻게 일관되게 적용할 것인지가 중요해진다. 결국 중요한 것은 AI가 기업이 정한 경계 안에서 일관되게 활용될 수 있는 기반을 갖추는 것이다. 이제 국내 기업 경영진도 질문을 바꿔야 한다. 어떤 AI 모델을 선택할 것인가에 앞서 우리 조직은 어떤 판단과 행동을 AI에 맡길 준비가 되어 있는가, 그리고 그 위임의 경계를 충분히 정의했는가를 물어야 한다. AI 기술은 이미 빠르게 앞으로 나아가고 있다. 이제 기업 간 AI 활용의 격차에 영향을 줄 수 있는 것은 기술의 발전 속도만이 아니라 이를 받아들이는 기업의 준비 속도다. 무엇을 AI에 맡기고, 어디에서 사람이 개입하며 그 경계를 어떻게 관리할 것인지 먼저 답한 기업은 AI의 가능성을 실제 비즈니스 성과로 연결할 기반을 마련할 수 있다.