AI 경쟁력의 진짜 승부처,’도구' 아닌 '운영 설계‘

(5월을 시작하는 기분으로 뭔가 색다른 연재를 시작합니다)'AI 경쟁력의 진짜 승부처는 '도구'가 아닌 '운영 설계'에 있다

요즘 어딜 가나 AI 이야기뿐입니다.

"어떤 모델이 더 똑똑하냐", "어떤 툴이 새로 나왔냐"는 질문이 쏟아지죠.

하지만 수많은 AI 뉴스레터를 읽고, '응용 AI'교육 현장의 흐름을 살피며 제가 내린 결론은 조금 다릅니다.

이제 AI를 잘 쓰는 팀과 그렇지 못한 팀의 차이는 '도구 선택'이 아니라 '운영 설계'에서 갈리고 있습니다.

모델 성능이 좋아지는 속도는 상상을 초월하지만,

그 똑똑한 모델을 우리 회사의 업무 구조에 어떻게 녹여낼 것인가에 대한 고민은 여전히 우리(사람)의 몫이기 때문입니다. 오늘 읽은 핵심 뉴스들을 통해 우리가 주목해야 할 변화를 정리해 보았습니다.

(실제 최근에 진행한 기업 내부 교육하면서, 가장 마지막에 함께한 '지엔터프라이즈'의 리뷰를 링크드인에 남겨보았는데요. 해당 글을 아래와 같이 스크린샷 형태로 남겨봅니다 - 관련 글 링크)

링크드인에 남겨놓은 - 4월 30일 - 워크샵 진행 리뷰 글

그럼 본격적으로 이야기를 시작해 보면,

1. AI 도입, 진짜 비용은 '구독료'가 아닙니다

(국내의 시총 10~20위 권을 포함하여, IT/인프라, 중소기업까지) 많은 기업이 AI - LLM모델이나 소프트웨어 구매 비용(이미 사내 LLM을 엔터프라이즈로 구축한 것을 포함하여)을 걱정합니다. 하지만 현실은 조금 더 복잡합니다. 진짜 비용은 사실, 프로세스 재설계, 데이터 정리, 변화 관리, 그리고 무엇보다 구성원의 학습에서 발생합니다. '구성원의 학습'에 있어서 직접적으로 몸소 체험하는 것이지만, 정부의 지원금뿐만 아니라 교육 인프라를 위한 복지 비용 지출 형태로 활용하는 케이스들이 많은데요. 이것 또한 '퀄리티가 좋은 교육 파트너'를 선별하는 작업도 매우 큰 비용이라고 볼 수가 있는 것이죠.

마케터 입장에서 생각해 볼까요?

단순히 AI 툴을 하나 샀다는 사실보다 중요한 건, 그 툴을 활용해 캠페인 기획부터 소재 제작, 승인, 측정에 이르는 '일의 흐름'을 얼마나 효율적으로 다시 구성하고 운영하느냐가 중요합니다. 결국 AI 도입의 성공 여부는 기술력이 아니라 '운영의 묘'에 달려 있습니다.

특히, 다수의 마케터를 활용하는 기업 입장에서 AI - LLM 모델을 선택해서, 인건비를 최소화해서 '성과 향상', '업무 효율화' 목적으로 사용하는 관점으로 변하면서 '의사결정권자' 들은 그에 대한 합리화, 당위성, 목적성을 추구하고자 하는 경우들이 많아지고 있죠. 그에 따라서 기존 레거시한 마케터뿐만 아니라 신입으로 '마케팅' 업무를 하고자 하는 사람, 기존 조직에서 '마케팅'업무를 하고 있던 사람들은 'AI로 인해서 내가 할 일이 줄어드는 것이 아닌가?', 또는 'AI로 인해서 더 많은 일을 해야 하는가?' 등등의 복잡한 위치에 사로잡히게 되는 것이지요.

이미 예상했던 일이지만, 모든 것이 비용으로 환산되고, 불확실한 경제의 현상에서 당면한 과제가 되어 버렸다는 것입니다.

2. 미디어의 진화: '지속적인' 노출에서 '실시간 커머스'로의 빠른 변화

(위에서 이어서 이야기한다면) 마케팅 현장의 변화도 '매우' 매섭습니다. 특히 리테일 미디어와 YouTube의 행보가 눈에 띄는데요.(해당 내용들은 최근에 보고 있는 국내외 마케팅 현장의 이슈 중에 뜨거운 부분이라고 볼 수 있습니다)

리테일 미디어: 이제 (누군가가 정리해서 전달되는) 리포트를 기다리는 시대는 지났습니다. 실시간 쇼핑 신호를 데이터를 읽고, 즉각적으로 최적화하는 방향으로 움직이고 있는 Real-time Data Driven 시대가 되었고, 모든 데이터의 변화를 AI로 요약해서 판단할 수 있는 시대가 되었죠. 1~2년 전에 이야기되던 '대시보드'는 옛이야기가 되었습니다. 필요한 정보만 '프롬프트'로 요청해서 받는 시대가 되었습니다.

YouTube 플랫폼의 커머스화: 단순한 영상 플랫폼을 넘어 강력한 '커머스 미디어'로 진화하고 있습니다. 쇼퍼 데이터(Shopper)와 SKU(상품 단위) 매출 리포팅이 결합되면서, 광고가 실제 매출로 이어지는 과정을 투명하게 보여주기 시작했습니다. 데이터 파이프라인을 API와 바이브 코딩으로 결합해서 누구나 볼 수 있는 시대가 왔습니다.

이제 영상 광고를 단순히 '브랜드 노출'과 '광고 캠페인' 수단으로만 보는 것은 '과거의 레거시한' 시각이 되었습니다.

3. AI 엔지니어링: 프롬프트 기술보다 '팀 운영' 감각

개발 쪽, 그리고 '바이브 코딩/엔지니어링'에 있어서, 또한 실제 사용하는 빈도에 있어서 'Claude Code'의 사례가 매우 인상적인데요. 이제 AI를 쓸 때 단순히 프롬프트 한 줄 잘 쓰는 게 목표가 아닌 시점이 되었습니다.

마치, 작은 AI 개발팀을 운영하듯,

- AI에게 분석가,

- CTO,

- 디자이너,- QA 등 각각의 역할을 부여하고 이들 사이의 컨텍스트(맥락)와 검증 루프를 설계하는 방식이 대세가 되고 있습니다(최근 이야기되는 Hermess Agent, Harness Engineering, Orchestration Agent 등이 해당 내용입니다.). AI 엔지니어링의 핵심이 프롬프트 실력에서 '팀 운영 및 요구사항 설계 능력'으로 이동하고 있는 것이죠.

물론 '컨텍스트 엔지니어링'도 필수적으로 알고 있어야겠지만요. 빠르게 흘러가는 '엔지니어링' 변화의 흐름을 찾아가야 하는 것은 어쩔 수 없는 선택입니다.

위 내용과 이어서 추가적으로 하나 더 이야기하고 싶은 것은 '바카라임 있는 AI(Responsible AI)'입니다

교육 자료 중에 있었던 '바카라임 있는 AI' 슬라이드 중에 일부입니다

4. 바카라임 있는 AI: 결국 사람이 주는 '맥락'이 답이다

(2023년부터 국내에 AI 생태계가 열리면서 뜨겁지 못해, 매우 차갑게 많은 분들이 알지 못한 이슈가 있지만, 지금은 상황이 달라져서 이어서 이야기해보면) AI가 코드를 리뷰하고 업무를 돕다 보니 "이제 AI를 믿어도 되나?"라는 질문이 나옵니다. 하지만 여기서 잊지 말아야 할 점이 있습니다.

'AI는 코드의 구조는 볼 수 있지만, 그 안에 담긴 제품의 의도나 비즈니스 요구사항은 알지 못합니다.'

요구사항이 명확하지 않으면 AI는 치명적인 결함을 놓칠 수 있습니다.(즉, 편향(할루시네이션)을 이야기하거나) 결국 AI를 더 신뢰하기 위해 필요한 건 막연한 믿음이 아니라, 사람이 기준과 맥락을 더 명확하게 정의하고 기록하는 일입니다.

이를 위해서는 '사람'이 'AI'를 관리 감독하거나, 'AI'가 만든 결과물을 사람의 통제에 의해서 신고, 수정해야 하는 일이 더욱더 많아지는 순간이 언젠가 찾아볼 겁니다(HILT - Human In The Loop)

교육 자료 중에 있었던 - 바카라임 있는 AI 6가지 원칙 - 내용

당신의 '업무 구조'는 안녕한가요?

(지금도, 계속) AI는 점점 더 싸지고 유능해지고 있습니다.

하지만 그 능력을 '사람이 원하는' 결과물로 바꿔주는 것은 결국, 우리의 바카라임이자 가장 중요한 '운영 설계' 능력에 있을 겁니다.

지금이라도, 각 조직이나 개인에게도 "어떤 AI 서비스/도구를 도입할까?" 고민하기 이전에, "우리 팀의 업무 흐름 중 어디를 AI와 함께 재설계할 것인가?"를 먼저 고민해 봐야 할 때라고 이야기하고 싶습니다.

그 고민의 깊이가 곧 여러분의 경쟁력이 될 것이라고 생각하며, 본 글을 마무리해봅니다.

다음에도 이어서 연결 짓는 이야기로 찾아뵙겠습니다.

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Stay Tuned.

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또 만나요.

박충효 드림

( ͡° ͜ʖ ͡°)