"AI 도입했더니 우리 직원들 바보 됐다?" 똑같은 제미나이·챗GPT 써도 수익 25% 갈리는 이유

생성형 AI 기술이 상향 평준화되면서 기업들이 사용하는 인공지능 모델 자체는 더 이상 독보적인 차별점이 되지 못하는 시대가 왔다. 이제 핵심은 범용적인 AI 모델을 각 기업만이 가진 고유한 상황과 데이터, 즉 조직의 맥락에 얼마나 정교하게 결합하느냐로 옮겨가고 있다.
미 하버드비지니스리뷰(HBR)가 2월 18일 게재한 '모든 기업이 동일한 AI 모델을 사용할 수 있을 때, 맥락(각 기업의 고유한 데이터와 상황)을 AI에 얼마나 잘 결합하느냐가 경쟁적 이점이 된다'는 제하의 아티클에 따르면 똑같은 생성형 AI를 도입하더라도 기업의 실행 패턴에 따라 수익 창출력과 작업 속도, 리스크 관리 역량에서 현격한 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 조사 결과 상위 그룹은 하위 그룹보다 AI 활용을 통한 수익성에서 25% 이상의 격차를 보였으며, 의사결정 속도는 최대 3배까지 빠르게 가져가는 것으로 분석되었다.


장기적인 성과 격차를 만드는 결정적 요인은 고객관계관리(CRM) 시스템이나 정형화된 데이터베이스에 남지 않는 판단과 조정, 에스컬레이션 과정에 있다. 실무 현장에서 매일 일어나는 복잡한 의사결정의 논리나 숙련된 직원의 노하우는 수치화하기 어려운 비정형 데이터의 형태로 존재한다. 이러한 조직 특유의 암묵적 지식을 AI 모델의 프롬프트나 파인튜닝 과정에 성공적으로 녹여낸 기업들은 단순히 도구를 도입한 경쟁사보다 훨씬 날카로운 경쟁력을 확보하게 된다.

보고서는 AI가 조직 내의 세부적인 맥락을 학습했을 때 얻을 수 있는 구체적인 수치를 제시한다. 조직 맥락이 결합된 AI를 사용하는 기업은 고객 대응 시 오류 발생률을 기존 대비 40% 감축시켰으며, 이는 곧 서비스 품질 향상과 비용 절감으로 이어졌다. 반면 맥락 없이 범용 모델에만 의존한 기업은 AI가 생성한 잘못된 정보로 인해 법적, 운영적 리스크에 노출될 확률이 상대적으로 15% 이상 높게 측정되었다. 결국 AI는 도구일 뿐, 그 도구에 입력되는 연료가 해당 기업의 고유한 맥락일 때만 가치를 발휘한다.


동일한 모델을 사용함에도 불구하고 성과가 갈리는 이유는 결국 AI를 업무 프로세스에 통합하는 실행 패턴에 있다. 단순히 반복 업무를 자동화하는 데 그치는 기업과, AI를 복잡한 의사결정의 보조 수단으로 활용하여 조직 전체의 판단력을 높이는 기업의 미래는 다를 수밖에 없다. 특히 상위 성과를 내는 기업들은 AI 도입 후 초기 12개월 동안 조직 내 비정형 데이터를 정제하고 학습시키는 데 전체 AI 예산의 60%를 집중 투자하는 경향을 보였다.


이제 기업들은 외부에서 빌려온 기술력인 AI 모델에 매몰되기보다, 내부에서 오랫동안 쌓아온 조직 맥락이라는 고유 자산을 재발견해야 한다. AI 모델은 누구나 돈을 내고 살 수 있는 공통 재화가 되었지만, 기업 내부의 판단 로직과 복잡한 상황 맥락은 누구도 복제할 수 없는 유일무이한 자산이기 때문이다. 결국 이 보이지 않는 맥락을 데이터화하여 AI와 결합하는 능력이 향후 10년의 기업 경쟁력을 결정짓는 승부처가 될 전망이다.

이교관 글로벌이코노믹 기자 yijion@g-enews.com