나. 저 걸어다니는 USB가 조용히 사임하고 있네.
모든 회사에는 특정 유형의 직원이 있지만, 그들이 얼마나 중요한 존재인지를 제대로 인식하는 사람은 드뭅니다.
그는 엔지니어도 아니고 영업사원도 아닙니다. 그는 "모든 시스템에 대해 조금씩 아는" 유형의 사람입니다. ERP 문제를 조사하고, CRM 데이터를 내보내고, 엑셀을 사용하여 상사가 필요로 하는 보고서를 작성하고, 심지어 공장의 MES 데이터와 재무 시스템의 수치를 대조해 볼 수도 있습니다.
이 사람의 이름은 다소 불쾌하네요.워킹 USB.
그의 가치는 얼마나 똑똑한지에 있는 것이 아니라, 다양한 시스템을 연결하는 유일한 다리 역할을 한다는 데 있습니다. ERP는 고유한 언어를 사용하고, CRM은 고유한 논리를 가지고 있으며, HRM, POS, MES는 각각 다른 언어를 사용하는데, 이 모든 시스템 간의 데이터 전송, 변환 및 분석을 이 사람이 혼자서 처리합니다.
그러던 어느 날, 그는 사임했다. 그는 단지 한 사람만을 데리고 간 것이 아니라, 오직 그의 머릿속에만 존재했던 업무 논리 체계 전체를 함께 가져갔다.
이는 단지 한두 건의 사례가 아닙니다. 지난 20년간 대만 기업의 디지털화가 진행되면서 시스템이 점점 더 많아지고 복잡해졌지만, 그 누구도 전체적인 관점에서 시스템을 설계하지 않았다는 것이 바로 이러한 현상의 결과입니다. 각 시스템은 당시 특정 부서에는 최적의 솔루션이었을지 모르지만, 모든 부서를 통합하면 전체적으로 최악의 결과를 초래합니다.
인공지능 물결의 도래는 이 문제를 해결하기 위한 것이 아니라, 이 문제를 더 이상 무시할 수 없게 만들기 위한 것이다.
II. 랍스터의 갑작스러운 인기에서 얻을 수 있는 교훈과, 그것이 알려주지 않은 것들
최근 대만 IT 업계에서 가장 뜨거운 화제는 바로 '인공지능 바닷가재'인 오픈클로(OpenClaw)입니다.
이 오픈 소스 도구는 인공지능을 단순히 "질문에 답하는" 단계에서 "실제로 작업을 수행하는" 단계로 발전시켰습니다. 컴퓨터를 직접 제어하고, 이메일을 정리하고, 파일을 이동하고, 심지어 온라인 작업을 대신 완료해 줄 수도 있습니다. 이 도구의 인기는 간단합니다. 이전에는 화면을 응시하며 모든 단계를 클릭해야 했던 작업을 자동화해 주기 때문입니다.
개별 사용자들은 놀라움을 금치 못하며 "이게 앞으로 얼마나 많은 시간을 절약해 줄까요!"라고 외쳤습니다.
이 감탄사는 틀린 말은 아닙니다. 하지만 뒷부분이 빠져 있습니다.
한 영업사원이 AI 랍스터를 사용하여 이메일을 세 배 더 빠르게 정리했지만, 회사의 가격 책정 프로세스와 고객 관리 논리가 근본적으로 혼란스럽다면, 설령 속도가 세 배 빨라졌다 하더라도 여전히 비효율적인 업무를 하고 있는 것입니다.
이것이 개인의 도구와 조직의 역량 사이의 가장 근본적인 차이점입니다.
인공지능 도구가 개인의 효율성을 높여주는 것은 분명합니다. 하지만 인공지능이 조직 전체를 자동으로 더 똑똑하게 만들어주는 것은 아닙니다. 오히려 조직 내 지식 격차를 심화시킬 수도 있습니다. 인공지능을 이해하는 사람들은 성공하는 반면, 이해하지 못하는 사람들은 뒤처지게 되어 협업 비용이 증가할 수 있습니다.
현재 시중에 나와 있는 수많은 AI 강좌들은 다음과 같은 수준의 콘텐츠를 가르칩니다. "효율성을 두 배로 높이는 5가지 프롬프트 기법", "10분 만에 ChatGPT 배우기", "AI Lobster로 워크플로 자동화하기"… 이러한 강좌들은 매우 잘 팔립니다. 왜냐하면…즉각적인 성취감을 선사합니다..
하지만 석 달 후, 이 도구는 더 새로운 도구로 교체되었습니다. 그래서 모든 것을 다시 배워야 했습니다.
도구를 배우는 사람들은 항상 무언가를 쫓지만, 원리를 배우는 사람들은 항상 모든 흐름의 정점에 서 있다.
III. AI 교육의 양면: 벽돌을 파는 사람은 누구이고, 집을 짓는 사람은 누구인가?
어떤 분야든 급속한 성장기에 접어들면 시장은 자동으로 두 가지 유형의 공급업체로 나뉘게 됩니다.진정한 건축가이자 벽돌 판매자.
벽돌을 파는 것 자체는 잘못된 것이 아닙니다. 집을 짓는 데 벽돌은 필수적이니까요. 하지만 문제는 많은 학생들이 건축학과에 등록금을 내고도 고작 벽돌 하나만 받는다는 점입니다.
도구 기반 교육 시장이 이렇게 큰 이유 중 하나는 바로 학생들 때문입니다. 인간은 본능적으로 눈에 보이고 즉각적인 보상을 선호하는 경향이 있습니다. 당장 활용할 수 있는 기술을 배우면 성취감을 느낄 수 있습니다. 하지만 "인공지능 기능의 한계를 파악하는 방법이나 조직 내에서 복제 가능한 프로세스를 설계하는 방법"을 배우고 나서 3개월 후에야 그 가치를 알게 된다면 성취감을 전혀 느끼지 못할 것입니다.
그러므로 시장이 제공하는 것은 어느 정도 학생들이 돈으로 투표한 결과라고 할 수 있습니다.
하지만 더 냉혹한 현실은 다음과 같습니다.진정으로 통찰력 있는 교사들은 이 시장에서 살아남기 어렵습니다. 그가 가르치는 방식이 "느리게 느껴지기" 때문에 기업들은 알고리즘 추천이나 입소문 마케팅에서 불리한 입장에 놓이게 됩니다. 30초짜리 영상으로는 기업들이 도구보다는 아키텍처적 사고방식을 필요로 하는 이유를 설명하기 어렵습니다.
이 문제는 사업주와 고위 임원들에게 더욱 심각한 문제입니다.
개인이 AI 도구를 배우는 경우 최악의 결과는 시간과 수업료 낭비일 뿐입니다. 하지만 AI 혁신에 투자하는 기업의 경우, 방향이 잘못되면 조직의 시간, 직원들의 신뢰, 그리고 경쟁 우위를 확보할 수 있었던 기회를 잃게 됩니다.
IV. 기업에서 AI를 도입하는 것이 왜 그렇게 어려울까요? 기술적인 문제는 아닙니다.
많은 사업주들과 AI 도입에 대해 논의한 결과, 공통적인 패턴을 발견했습니다.
구현상의 어려움에 대한 근본적인 이유는 기술적인 문제가 아니라...사람.
첫 번째 딜레마:과제가 불분명합니다.회사는 "인공지능을 도입하겠다"고 발표했지만, 성공의 기준이 무엇인지는 아무도 정의하지 않았습니다. 직원들은 여러 가지 도구를 배웠지만, 업무에 복귀했을 때는 어디에 적용해야 할지 몰랐습니다. 이는 직원들의 문제가 아니라, 의사결정권자들이 해결하려는 문제가 무엇인지 명확하게 설명하지 않았기 때문입니다.
두 번째 딜레마:조직의 면역 체계직원들 마음속 한구석에서는 "이 과정을 자동화하면 나는 어떻게 되는 거지?"라는 생각이 속삭입니다. 이러한 두려움은 실재하지만, 공개적으로 드러내는 사람은 드뭅니다. 오히려 더 미묘한 방식으로 나타납니다. 협력은 활발하지만 실행은 항상 아슬아슬하게 어긋납니다. 데이터가 누락되었거나 시스템에 문제가 있는 식입니다. 이는 고의적인 방해 행위가 아니라, 위협에 대한 인간의 자연스러운 반응입니다.
세 번째 딜레마:건축가 없음조직 내에는 비즈니스를 이해하는 사람과 IT를 이해하는 사람은 있지만, 비즈니스 로직, 시스템 간 데이터 흐름, 그리고 인공지능(AI)이 인간의 개입을 대체할 수 있는 영역까지 세 가지 수준을 동시에 이해하는 사람은 거의 없습니다. 비즈니스, IT, AI를 아우르는 이러한 인재는 시장에서 매우 드물거나, 너무 비싸서 기업들이 고용할 여력이 없습니다.
따라서 기업들이 인공지능 도입을 추진하는 데 직면하는 딜레마는 궁극적으로 동일한 근본적인 문제로 귀결됩니다.누구도 인공지능이 무엇을 해야 하는지, 또는 인공지능이 완성된 후 누가 그 역할을 이어받아야 하는지 정의할 수 없습니다.
다섯째, 마음의 평화가 출발점입니다.
인공지능 전환에 대한 많은 논의는 행동을 유도하기 위해 두려움을 이용하는 경향이 있습니다. "경쟁사들은 이미 인공지능을 사용하고 있다"거나 "변화하지 않으면 도태될 것이다"와 같은 식입니다.
논리 자체는 틀리지 않았지만, 동기 부여가 아닌 불안감을 조성한다.
불안한 사람들은 강의를 구매하고, 강연을 듣고, 기사를 공유하지만, 결정을 내리지는 않습니다.
사업주들이 첫걸음을 내딛도록 진정으로 동기를 부여하는 것은 두려움이 아니라...마음의 평화.
마음의 평화란 "괜찮아, 천천히 해"라고 위로하는 것이 아닙니다. 마음의 평화란 안정된 마음 상태를 말합니다.인공지능(AI)의 추세는 되돌릴 수 없지만, 그렇다고 해서 회사를 당장 완전히 바꿔야 한다는 의미는 아닙니다. 오히려 위험 부담이 적은 시작점을 찾아, AI 도입이 실제로 실현 가능한지 직접 확인해 봐야 한다는 뜻입니다.
거창한 시스템 통합 계획이 출발점이 될 필요는 없습니다. 부서, 프로세스 또는 특정 문제점이 될 수도 있습니다. 문제점을 찾아내고 해결하여 조직 내에서 실질적인 성공 사례를 만들어 보세요.
이 작은 성공이 전체 변화의 도화선이 되었습니다. 그것은 끝이 아니라, 사람들이 "우리 회사도 할 수 있겠다"라고 믿기 시작한 순간이었습니다.
신뢰는 비즈니스의 핵심입니다. 신뢰를 구축하는 가장 빠른 방법은 거창한 약속이 아니라 작지만 실질적이고 검증 가능한 결과를 보여주는 것입니다.
VI. 독창적인 전투 기술이야말로 진정한 해자이다.
이제 좀 더 장기적인 관점에서 이야기해 보겠습니다.
표준화된 시스템이 존재하는 데에는 이유가 있습니다. SAP의 프로세스는 수많은 기업의 노력과 희생을 통해 얻은 모범 사례입니다. 표준화를 구현하는 것은 소림 쿵푸를 배우는 것과 같습니다. 탄탄한 기술을 제공하고 불필요한 우회를 피하게 해줍니다.
하지만 AI는 한 가지를 근본적으로 바꿔놓았습니다.시스템 구축이 놀라울 정도로 쉬워졌습니다.
건설 비용이 크게 절감되면 기업들이 "수백 개의 기업을 위해 만들어져 백 가지의 서로 다른 요구 사항을 발생시키고 시스템을 더욱 비대하고 복잡하게 만드는" 표준화된 제품을 구매할 이유가 없어집니다.
더 중요한 것은, 모두가 똑같은 도구를 사용하고 똑같은 프로세스를 따른다면 경쟁 우위는 어디에 있겠는가?
AI 시대의 경쟁 우위는 더 이상 "누가 더 나은 도구를 사용하는가"에서 오는 것이 아니라 "누가 자사 사업을 더 깊이 이해하고 그 통찰력을 시스템 논리로 구현할 수 있는가"에서 비롯됩니다.
이러한 통찰력은 업계에서 쌓아온 수년간의 경험, 고객과의 모든 대화, 그리고 겪었던 모든 시행착오에서 얻은 지혜의 결정체입니다. 이는 진정으로 대체 불가능한 경쟁 우위이며, 당신만의 독보적인 무기입니다.
경쟁사들이 아직 도구 사용법을 배우는 동안, 당신은 이미 사업 노하우를 시스템 논리로 전환하고 있습니다. 이 격차가 벌어지면 따라잡기가 매우 어려워집니다.
7. 당신의 격투 스타일을 개발하는 데 도움을 줄 수 있는 사람을 건축가라고 부릅니다.
이 시점에서 해결해야 할 실질적인 문제가 하나 있습니다.누가 이 일을 할까요?
독창적인 전투 스타일을 개발하려면 인간 본성(우뇌)과 논리(좌뇌)를 모두 이해하는 특별한 인재가 필요합니다. 조직의 내재된 현실을 파악하여 시스템의 명시적인 구조로 변환할 수 있어야 하고, 비즈니스 용어를 사용하여 상사와 소통하면서도 엔지니어와 API 통합에 대해 논의할 수 있어야 합니다.
나는 이 사람에게 전화를 건다그림책그는 기술 용어와 인간 언어 사이의 통역사이자, 뇌의 좌뇌와 우뇌를 잇는 다리 역할을 합니다.
그런 사람들은 시장에서 거의 찾아볼 수 없거나, 중소기업이 감당하기에는 너무 비쌉니다.
다른 방법은 다음과 같습니다.건축가가 당신의 여정에 동행하도록 하세요아웃소싱이나 컨설팅 보고서에 관한 것이 아닙니다. 내부 팀과 협력하는 것에 관한 것입니다. 회사의 비즈니스 로직, 프로세스상의 문제점, 그리고 현재 시스템 상태를 단계적으로 기능적이고 자동화된 아키텍처로 전환하는 것에 관한 것입니다.
핵심은 이 과정이 단순히 문제를 해결하는 것에 그치는 것이 아니라...회사 자체의 역량을 개발하십시오건축가들은 결국 떠나게 되므로, 남는 것은 팀원들이 스스로 앞으로 나아가는 방법을 배우는 것뿐입니다.
이것은 3개월간의 여정입니다.
첫 달은 마음의 평화를 누릴 수 있습니다.이해의 기반을 다지고, 현재 상황을 평가하고, 첫 번째 성공 사례를 만들어내세요. "우리 회사에서도 이것이 가능하다"는 것을 팀원들에게 보여주세요.
두 번째 달, 확장핵심 프로세스를 파악하고 점, 선, 면으로 이루어진 자동화된 네트워크를 구축합니다. 이는 단일 지점에서의 혁신에서 나아가 프로세스 통합 및 조직적 통합으로 나아가는 것을 의미합니다.
3개월 차에는 자율성팀원들이 스스로 시스템을 유지 관리하고 최적화할 수 있도록 지원하세요. 아키텍트의 궁극적인 목표는 더 이상 필요하지 않게 되는 것입니다.
8. 오늘, 당신은 스스로에게 새로운 시작점을 마련해 줄 의향이 있습니까?
이런 생각을 듣고 고개를 끄덕이며 "알겠습니다. 일리가 있네요."라고 말하는 상사들을 많이 만났습니다.
그 후로는 아무 일도 일어나지 않았다.
그들에게 비전이 부족한 것이 아니라, 위험 부담이 적은 출발점을 찾지 못한 것입니다. 컨설턴트들이 와서 돈을 챙기고 시스템을 구축해 놓고는 아무도 사용하지 않는 사례를 너무 많이 봐왔기 때문입니다. 그들의 보수적인 태도는 시장에서 얻은 교훈입니다.
그러니까 제가 여러분에게 "여러분만의 독특한 스타일을 가질 자격이 있다고 믿으세요" 같은 동기 부여를 하라는 게 아닙니다.
좀 더 실용적인 이야기를 하고 있는 겁니다.가장 아픈 부위를 찾아서 먼저 움직여 보세요.
완전히 변신할 필요도 없고, 먼저 여러 가지 도구를 살 필요도 없습니다.하드웨어 포함필요한 것은 구체적인 문제, 시도해 볼 의지가 있는 사람, 그리고 함께 협력할 설계자뿐입니다.
인공지능의 발전 추세는 되돌릴 수 없습니다. 하지만 시작 방식은 여러분의 선택입니다.
마음의 평화를 느낀 후에야 비로소 불꽃을 지필 수 있습니다.
