90%가 실패하는 AI 도입, 성공하는 기업은 무엇이 다른가
🤖지금은 ‘AI와 함께 일하는 시대’
요즘 우리는 하루가 다르게 진화하는 AI의 세상 한가운데에 서 있습니다.
뉴스와 SNS를 열어보면 누구나 AI를 활용하고 있는 것처럼 보이고, 기업들은 앞다투어 “AI 도입”을 이야기합니다. 마치 AI가 곧 인력을 대체하고, 모든 업무가 자동화될 것만 같은 분위기입니다.
하지만 실제 현장은 다릅니다. 한국은행의 보고서에 따르면 AI를 정기적으로 활용하는 사람의 비중은 20% 수준에 불과합니다. 그나마도 대부분은 실험적 수준에 머무르거나 개인적인 영역에서만 활용합니다.
업무 환경에서는 그마저도 쉽지 않습니다. 기업마다 보안 규제는 강화되고 있고, 내부 설득과 결재 라인은 길어집니다. 새로운 기술에 대한 조직의 거부감도 만만치 않죠. 이로 인해 AI 활용은 개인의 호기심 단계에 머물 뿐, 조직 전체로 확장되기 어려운 상황이 반복되고 있습니다.
결국 AI의 물결은 거세지만, 실제로 그 물결을 타고 있는 기업은 생각보다 많지 않습니다. 기술의 속도와 조직의 속도 사이에는 언제나 차이가 있으며, 그 차이를 좁히는 일이야말로 향후 5~10년간 기업 경쟁력을 가르는 핵심이 될 것이라 확신이 드는 지점입니다.
😟AI도입은 ‘만능’이 아니다. 그러나 ‘도구’다.
그럼에도 저는 AI를 만능 해결책이라고 생각하지 않습니다. AI는 도구(tool)이고, 그 도구를 얼마나 잘 설계하고 적재적소에 배치하느냐가 성패를 가른다고 생각합니다.
AI가 인간을 대체할 것이라는 말은 자극적일 수는 있어도, 현실은 그렇지 않습니다. 특히 비즈니스 현장에서의 업무는 단순히 90%의 정확도가 아니라, 거의 100%에 가까운 정밀함이 필요합니다. 1%의 작은 오류도 고객 만족도, 매출, 브랜드 신뢰에 직접적인 영향을 주기 때문이죠. (*물론 제 생각에 인간도 그 정도 실수는 하는것 같습니다만)
그래서 단기간에 AI가 인간의 업무 전체를 대체한다고 보기는 어려울 것 같습니다. 유튜브와 인스타그램에서 유행하는 짧은 비디오들을 보면, 마치 모든 인간이 일자리를 잃을 것처럼 표현하고 있기는 하지만요.
따라서 제 생각에 지금 최선이라고 보여지는 AI의 역할은 인간을 밀어내는 것이 아니라, 인간이 더 잘 일할 수 있도록 보조하고 증폭하는 것입니다. 업무자동화와 AI경험(AX)의 진정한 가치는 화려한 기술이 아니라, 실제 업무를 더 빠르고 정확하며 효율적으로 만들 수 있는가에 있습니다.
이 지점을 이해하지 못한 채 AI만 도입한다면, 그것은 혁신이 아니라 단순한 기능 추가에 그칠 뿐입니다. 반대로 이 지점을 제대로 설계하는 기업은 경쟁사보다 압도적으로 유연하고 똑똑한 조직으로 성장할 수 있습니다.
🔥왜 일부 기업과 인재는 업무 자동화와 AI 도입에 적극적인가
앞서가는 기업과 인재들이 AI 도입에 적극적인 이유는 명확합니다. 그들은 AI를 ‘목표’가 아니라 ‘수단’으로 보기 때문입니다. 단순히 AI를 쓰는 것이 목적이 아니라, AI를 활용해 더 잘 일하는 조직을 만들고 싶어합니다.
실제로 AI를 전략적으로 도입한 조직은 업무의 속도와 품질을 동시에 높입니다. 반복적인 작업을 줄이고, 데이터 기반의 의사결정을 강화하며, 팀 간 협업 효율을 획기적으로 끌어올립니다. 이들은 기술 자체보다 조직의 업무 효율 구조(Workflow)와 운영체제에 초점을 맞춥니다.
핵심은 “AI가 무엇을 할 수 있는가”가 아니라 “우리 조직이 AI를 통해 어떤 성과를 낼 수 있는가”인거죠. 이 관점을 가진 기업은 AI를 기능으로 붙이는 것이 아니라, 조직의 구조와 전략 속에 자연스럽게 녹여냅니다. 그들에게 AI는 화려한 기능이 아니라, 비즈니스 결과를 가속화하는 엔진이라는 사실에 집중하는거죠.
반대로, 많은 기업들은 “AI 도입”이라는 단어에 매몰되어 잘못된 접근을 반복합니다. 기술 그 자체에만 집중하고, 정작 조직의 현실과 맥락은 고려하지 않는 것이죠. 아래는 제가 여러 현장에서 반복적으로 보아온 전형적인 패턴입니다.
실패하는 AI 도입의 전형적인 패턴
‘왜’보다 ‘무엇’을 먼저 정하는 경우
“우리도 AI를 도입해야 한다”는 말은 있지만, 무엇을 개선하고 싶은지가 없습니다. 목적 없는 기술 도입은 실질적인 성과를 만들지 못합니다.
워크플로우 없이 기능만 붙이는 경우
AI 기능을 시스템에 ‘덧대는 것’만으로는 문제를 해결할 수 없습니다.
설계되지 않은 구조 위에 기능을 얹으면 업무는 더 복잡해지고 효율은 떨어집니다.실사용자(User) 관점이 부재한 경우
실무자들이 불편함을 느끼면 아무리 좋은 기술도 쓰이지 않습니다.
AI가 오히려 ‘추가 단계’가 되어버리는 상황이 자주 발생합니다.보여주기식 PR 성과로 끝나는 경우
도입 초기 홍보와 보도자료는 화려하지만, 실제로 조직 내 활용률은 낮습니다.
이 경우 AI는 혁신이 아니라 ‘홍보 수단’으로 전락합니다.
AI는 조직의 전략과 워크플로우에 맞게 설계되지 않으면, 오히려 효율을 갉아먹는 장애물이 될 수 있습니다. 앞서가는 기업과 뒤처지는 기업의 차이는 기술 자체가 아니라, AI를 도입하는 방식과 순서에서 갈립니다.
“AI 도입의 본질은 기술이 아니라 구조다. 기술은 전략을 따라와야 한다.”
📌모든 기업에는 ‘맞춤형 워크플로우’가 필요하다
같은 산업군에 속한 기업이라도 일하는 방식은 제각각입니다. (*산업 별로 다른것은 두말하면 잔소리죠.)
어떤 조직은 소수의 핵심 인력이 빠르게 결정을 내리는 구조를 갖고 있고, 어떤 조직은 부서 간의 조율과 의사결정 과정이 길고 복잡합니다. 이런 환경에서 정형화된 ‘AI 솔루션’을 도입하는 것만으로는 결코 문제를 해결할 수 없습니다.
AI는 그 자체로 시스템이 아니라 워크플로우 설계의 결과물이어야 합니다.
조직의 실질적인 업무 흐름을 진단하고, 병목지점을 파악한 후, 그 흐름을 더 효과적으로 만들 수 있는 지점에 AI를 ‘배치’하는 것이 진짜 도입입니다.
예를 들어, 어떤 기업은 영업팀의 리드 관리 과정에, 또 다른 기업은 고객 상담 이력 분석이나 콘텐츠 제작 워크플로우에 AI를 적용하는 것이 훨씬 효과적일 수 있습니다. 핵심은 ‘어떤 기능을 붙이느냐’가 아니라 ‘우리 조직이 실제로 어떻게 일하는가’에 맞추는 것입니다.
제대로 설계된 워크플로우 위에 AI가 더해지면, 단순한 속도 개선이 아니라 조직 전체의 생산성 패턴 자체가 변합니다. 반대로 설계 없이 AI만 붙인다면, 오히려 프로세스는 복잡해지고 업무 피로도만 높아지게 됩니다.
💡본질은 ‘데이터’와 ‘데이터 전략’에 있다
갑자기 무슨 뜬금없는 소리인가 싶으시죠?
많은 AI 기능들은 데이터를 기반으로 작동할 때 매우 효과적입니다. 그러나 많은 기업들이 AI만 강조하고 정작 데이터는 뒷전으로 미루는 경우가 많습니다. 이건 마치 연료 없이 자동차만 사는 것과 비슷합니다.
기업이 어떤 데이터를 가지고 있고, 어떤 방식으로 쌓고 관리하고 있는지는 미래의 경쟁력을 결정짓는 핵심 요소입니다. 특히 다음과 같은 데이터들은 조직의 생산성과 성장의 기반이 될 수 있습니다. (*물론 산업-기업별로 데이터는 훨씬 더 다양합니다!)
영업 데이터: 고객 문의·리드 이력, 전환율, 상담 기록, 구매 히스토리
마케팅 데이터: 채널별 유입 로그, 캠페인 반응, 콘텐츠 성과 데이터
운영 데이터: 주문·배송 이력, 재고 및 공급망 데이터, 일정 관리 로그
고객 경험 데이터: 상담 이력, 피드백, NPS, 소셜 반응 기록 등
인사 및 프로젝트 데이터: 근태, 프로젝트 참여 이력, 성과 피드백 기록
이런 데이터들은 단순한 기록이 아니라, 시간이 지날수록 조직의 ‘해자(Moat)’로 작용합니다. 데이터는 하루아침에 쌓이지 않기 때문에, 지금부터 차근차근 축적하고 구조화하는 기업만이 장기적으로 경쟁력을 확보하게 됩니다.
문제는 대부분의 기업이 이러한 데이터를 수집만 하고 체계적으로 구조화하지 않는다는 데 있습니다. (*종종 수집은 물론, 데이터라고 생각하지 않는 경우도 많습니다.) 심지어 판매 현장에서 오가는 대화, 회의에서 나온 결정 사항, 내부 채팅 로그 등은 아예 기록되지 않거나 ‘구전’으로만 전달되는 경우가 많습니다. 이 정보 손실은 결국 AI가 학습하고 도와줄 수 있는 여지를 줄이게 됩니다.
반면 데이터를 전략적으로 다루는 기업은 AI 도입의 ROI(Return on Investment)가 전혀 다릅니다.
예를 들어:
영업 데이터가 잘 정리된 기업은 AI 기반 영업 자동화로 리드 전환율을 실시간으로 개선할 수 있습니다.
고객 상담 로그를 쌓은 기업은 AI FAQ·챗봇 자동화로 CS 리소스를 30~50% 절감할 수 있습니다.
마케팅 채널 성과 데이터를 정제해둔 기업은 광고 효율을 2~3배 끌어올리는 예측 모델을 만들 수 있습니다.
AI는 마법이 아니라, 데이터라는 재료 위에서 작동하는 정밀한 엔진입니다.
따라서 AI 도입을 고민하는 기업이라면 가장 먼저 다음 두 가지 질문을 던져야 합니다.
“우리는 지금 어떤 데이터를 가지고 있는가?”
“이 데이터를 어떤 방식으로 관리하고 자산화할 수 있는가? (feat. AI)”
이 질문에 대한 답이 명확하지 않다면 AI 도입은 ‘기능 실험’에 그칠 확률이 높습니다.
반대로 데이터에 대한 전략이 뚜렷하다면, AI는 업무효율과 성과를 폭발적으로 끌어올리는 가속 장치가 됩니다. 관련해서는 아래 한 번 더 다루는 것으로 하겠습니다.
🤞🏻기업이 고민해야 할 두 가지 질문
AI를 성공적으로 도입한 기업과 그렇지 못한 기업의 가장 큰 차이는 ‘기술력’이 아닙니다. 질문을 얼마나 명확하게 던졌는가에서 갈립니다. AI 도입을 고려하는 모든 기업은 시작점에서 아래 두 가지 질문에 답할 수 있어야 합니다.
“우리는 어떤 데이터를 가지고 있으며, 그것을 어떻게 관리하고 자산화할 수 있는가?”
데이터는 AI의 출발점이자 가장 강력한 경쟁력이 됩니다.
어떤 데이터가 쌓여 있는지, 어떤 형태로 보관되고 있는지, 누가 접근하고 있는지를 파악하는 것만으로도 조직의 전략적 방향이 달라집니다.
이 질문에 답을 하지 못한다면, AI는 제대로 작동하지 않습니다.
“우리 조직의 워크플로우 중 어떤 지점에 AI를 더하면 가장 큰 효율을 낼 수 있는가?”
AI 도입의 ROI는 ‘기능’이 아니라 ‘지점’에서 결정됩니다.
병목이 발생하는 업무를 정확히 짚어내고, 그 지점을 AI로 해결할 수 있을 때 조직 전체의 생산성이 비약적으로 향상됩니다.
AI가 조직의 방식에 맞춰야지, 조직이 기술에 끌려다녀서는 안 됩니다.
이 두 가지 질문은 단순한 체크리스트가 아니라, 조직의 AI 전략을 좌우하는 핵심 기준입니다. 기술이 빠르게 발전해도, 이 질문에 대한 답이 불명확하다면 결과는 변하지 않습니다.
🥕제가 FlowOS를 시작한 이유
개인적으로 앞으로 위 두 가지 질문에 실질적인 해답을 제시할 수 있는 사람이고 싶습니다 :)
저는 마케팅을 기반으로 다양한 산업군의 기업들과 협업하면서 현장의 문제를 직접 해결하는 일을 해왔고, BD(Business Development)로서 서로 다른 환경의 조직을 연결하고 정렬하는 경험을 쌓아왔습니다.
또한 개발자들과의 협업을 통해 ‘개발자의 언어’를 ‘경영자의 언어’로 번역해내는 역할을 수없이 수행해왔습니다. 기술과 비즈니스 사이의 간극을 메우는 일이 저에겐 자연스러운 일이 되었죠.
이제는 이 경험들을 토대로 기업이 AI를 단순히 ‘도입’하는 것이 아니라, 실제로 잘 활용할 수 있는 환경을 설계하는 일에 집중하고자 합니다. 보여주기식 기술 도입이 아니라, 기업의 일하는 방식을 근본적으로 바꾸는 일 말입니다. 그게 기업의 경쟁력을 높일 수 있는 효과적인 길이라고 생각합니다.
FlowOS가 하는일은 무엇인가요?
지금 이 글에서 이야기한 핵심은 분명합니다. 단순히 AI를 ‘도입’하는 것보다 조직의 일하는 방식을 ‘설계’하는 것이 더 중요하다는 점입니다. FlowOS는 바로 이 지점을 실질적으로 해결하는 서비스입니다.
기업마다 다른 워크플로우를 진단하고, 데이터가 흐르는 경로를 정밀하게 설계한 뒤, 거기에 AI 기능을 가장 효과적으로 결합시킵니다. 단순히 AI 기능을 제공하는 것이 아니라, 업무자동화와 데이터 구조화를 통해 조직 전체의 생산성을 체계적으로 끌어올리는 것이 FlowOS의 핵심 가치입니다.
또한 FlowOS는 AI를 ‘도입’하는 데서 끝나지 않고, 기업이 실제로 활용하고 성과를 낼 수 있는 환경을 함께 만들어갑니다. 기술을 쓰는 조직이 아니라, 기술과 함께 일하는 조직으로 전환할 수 있도록 돕는 파트너인 셈입니다.
당장 우리 조직이 일하는 방식을 어떻게 개선할지 고민이라면?
저를 포함한 FlowOS 팀은 정답에서 출발하지 않고 문제부터 함께 정의합니다. 복잡한 기술 도입처럼 느껴져서 망설여지신다면 가볍게 연락주세요.
지금의 한 걸음이 앞으로의 경쟁력을 결정합니다.
저희와 함께 귀사의 워크플로우와 데이터 전략에 꼭 맞는 현실적인 솔루션을 만들어보시죠!
혹시 이게 궁금하셨나요?
Q1. AI 도입을 시작할 때 가장 먼저 해야 할 일은 무엇인가요?
A. 기술을 먼저 고르는 것이 아니라, 우리 조직의 워크플로우를 진단하고 데이터 구조를 파악하는 것이 첫 단계입니다.
무엇을 자동화할지 명확하지 않으면, AI는 오히려 비효율적인 ‘한 단계 추가’가 될 수 있습니다.
👉 FlowOS는 이 진단 과정을 구조화하여 기업이 정확히 어디에 AI를 적용해야 하는지 설계할 수 있도록 돕습니다.
Q2. 모든 기업에 같은 AI 솔루션을 적용해도 되나요?
A. 아닙니다. 같은 산업이라도 조직의 업무 방식은 모두 다릅니다.
AI는 범용 솔루션이 아니라 맞춤형 워크플로우 설계의 결과물이어야 하며, 조직에 맞는 구조와 순서로 도입해야 성과를 냅니다.
👉 FlowOS는 조직별 환경에 맞춘 맞춤형 워크플로우를 설계하고, 거기에 AI 기능을 정밀하게 결합합니다.
Q3. AI 도입에서 데이터는 왜 그렇게 중요한가요?
A. AI는 결국 데이터를 기반으로 작동합니다.
영업, 마케팅, 고객 경험, 운영 등 기업이 축적해온 데이터를 잘 구조화할수록 AI의 정확도와 활용도는 높아집니다.
데이터 전략이 없다면 AI는 공허한 기능에 그칠 가능성이 큽니다.
👉 FlowOS는 기업 내 산재된 데이터를 수집·구조화하여 AI가 실질적인 성과를 낼 수 있는 환경을 만듭니다.
Q4. AI 도입을 위해 큰 조직이나 예산이 꼭 필요한가요?
A. 꼭 그렇진 않습니다. 오히려 초기 단계에서는 작고 명확한 파일럿 영역부터 시작하는 것이 효율적입니다.
중소규모 조직도 핵심 업무의 일부부터 AI를 적용해 빠른 성과와 학습 사이클을 만들 수 있습니다.
👉 FlowOS는 기업 규모와 상황에 맞는 경량·확장형 AI 워크플로우 설계를 지원합니다.
Q5. 우리 조직에 AI를 도입할 수 있는 영역을 어떻게 찾을 수 있나요?
A. AI는 모든 업무에 한 번에 적용하는 것보다, 효과가 가장 큰 핵심 영역부터 시작하는 것이 중요합니다.
반복적인 데이터 처리, 정보 검색, 보고서 작성, 고객 응대 등은 대표적인 초기 적용 영역입니다.
👉 FlowOS는 기업의 워크플로우를 진단해 가장 ROI가 높은 적용 지점을 함께 설계합니다.
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