닥터앨리스

정확하다고 말했는데, 틀릴 가능성은 말하지 않았습니다 - AI 시대의 결재는 '되는가'가 아니라 '누가 확인하는가'를 묻습니다

2026-10-06T15:38:12Z

얼마 전 보고 자리에서, 가장 하고 싶었던 한 줄을 끝내 말하지 못했습니다. 보고 주제는 사이트 정보를 통째로 읽어 규정에 적합하지 않은 부분을 찾아내는 시스템이었습니다. 저는 전체를 어떻게 자동화했고, 그 효과로 시간과 자원을 얼마나 줄였는지 열심히 설명했습니다. 그러나 그 자리는 단지 '일을 조금 덜어 주는 도구'를 구현했다고 정리됐습니다. 돌아오는

한 주 만에 만든 것이, 한 줄로 요약됐습니다 - 과정이 가벼워지면 남는 것은 결론의 높이뿐입니다

2026-09-28T22:00:19Z

"그 긴 과정을 거쳐서, 결국 하려던 말이 이거였나요?" 얼마 전, 준비한 것을 보고하는 자리에서 돌아온 말입니다. 기존 AI 전략이 왜 시장에서 받아들여지지 않는지, 그 이유를 찾아보려던 참이었습니다. 비즈니스의 코어를 처음부터 다시 세우고, 가상의 고객 패널에게 물어보고, 기계와 며칠을 주고받았습니다. 혼자서, 한 주 만에 진행했습니다. 몇 년 전이

실패해도, 다치지 않은 결정이 있었습니다 - 실패의 계약은 실패하기 전에만 쓸 수 있습니다

2026-09-21T22:00:18Z

"이 과제들이 1년 후 시장에서 성공하지 않았을 때, 내가 뭐라고 설명해야 하죠?" 임원이 AI 결정을 미루는 진짜 이유를 다루며 소개했던 질문입니다. 일곱 편은 대부분 질문이었고, 오늘부터는 답을 시도해보려 합니다. 첫 번째로 이 질문부터. 25년 동안 실패한 프로젝트를 많이 봤습니다. 그리고 대부분의 경우, 결정한 사람이 책임을 지고 물러났습니다.

뭐 하나 빠진 게 없는 보고서였습니다 - 모든 것을 담은 보고서는, 결정을 요구하지 않습니다

2026-07-22T22:00:23Z

몇 년 뒤의 미래를 미리 준비하자는 취지였습니다. AI 기반의 차별화 시나리오를 발굴하고 제품별 장기 기획안을 만들기 위해 TF가 꾸려졌습니다. 여러 관계 부서의 실무자들이 수차례 모였고, 각자의 입장에서 격렬한 토론이 오갔습니다. 그렇게 만들어진 보고서는 일종의 백과사전이었습니다. 방대했고, 뭐 하나 빠진 게 없었습니다. 최고 경영진의 답은 이랬습니다

같은 문장에, 서로 다른 결정을 했습니다 - 번역되지 않은 언어는 결정을 두 개로 쪼갭니다

2026-07-07T22:00:32Z

"가능합니다." 차기 제품에 넣을 AI 기능의 도입 시기를 정하는 자리였습니다. 고객이 제품을 쓰며 겪는 불편을 AI로 개선하자는 컨셉이 경영진에 보고됐고, 실행 지시를 받은 개발 조직은 몇 주 만에 실제로 구동되는 시스템을 만들어 후속 보고를 했습니다. 시연을 본 모두가 시장에 가장 먼저 내놓기를 원했고, 개발 쪽도 사업 쪽도 "가능하다"고 답했습니다.

AI를 도입했는데, 왜 더 바빠졌을까 - 결정하지 않은 일은, 결국 사람이 떠안습니다

2026-06-30T22:00:29Z

AI를 도입하면 일이 줄어들 거라고들 말합니다. 반복 업무는 자동화되고, 사람은 더 중요한 일에 집중하게 된다고. 도입을 결정하는 자리에서 가장 자주 등장하는 약속입니다. 그런데 도입 6개월 뒤, 현장의 풍경은 종종 정반대입니다. 사람들은 더 바빠져 있습니다. AI가 내놓은 결과를 검증하고, 예외 상황을 처리하고, 틀린 출력을 사람이 다시 손보고, "이건

전략이 없는데, 전략이 있다고 합니다 - 계획과 전략의 차이가, 실행의 성패를 가른다

2026-06-22T22:00:22Z

"전략은 좋은데 실행이 문제야." 조직에서 가장 자주 들리는 말 중 하나입니다. 그런데 저는 이 말을 들을 때마다 의문이 생깁니다. 그 전략, 정말 전략이었을까요. AI 관련 의사결정 현장을 오래 봐온 결과, 한 가지 패턴이 반복됩니다. 실행이 안 되는 조직의 상당수는, 사실 전략도 없습니다. 전략처럼 보이는 것이 있을 뿐입니다. 비전 선언문, 방향성

임원이 AI 결정을 미루는 진짜 이유 - 의지도 관심도 영향을 준 게 아닌데, 임원의 결정은 왜 거기서 멈추는가

2026-06-16T22:00:29Z

AI 전략 회의에서 이상한 패턴이 반복됩니다. 가장 높은 직급의 사람이, 가장 결정을 안 합니다. 표면적으로는 '더 검토해 봅시다'입니다. 그런데 이 말에는 두 가지 다른 의미가 섞여 있습니다. 하나는 진짜로 정보가 부족한 경우. 다른 하나는, 결정하지 않는 것이 더 합리적인 선택인 경우. 오랜 시간 AI 전략 현장에서 임원 보고 자리를 함께해 오면서

기술이 준비돼도, 결정은 멈춘다 - 데이터도 모델도 갖춰진 자리에서, 프로젝트는 왜 거기서 멈추는가

2026-06-08T22:00:25Z

지난 글에서, AI 전략 회의가 반복 실패하는 이유를 ‘결정 구조와 실행 구조의 단절’에서 찾았습니다. 이번에는 그 단절이 실제로 어디에서 끊기는지를 한 단계 좁혀 보려 합니다. AI 도입 프로젝트가 멈추는 순간을 가까이에서 여러 번 봤습니다. 공통점이 있습니다. 대부분은 기술 때문에 멈추지 않습니다. 데이터가 없어서 멈추는 경우도 생각보다 적습니다.

AI 전략 회의가 반복 실패하는 이유 - 기술도, 예산도 충분한 시대에 왜 같은 슬라이드가 매번 다시 올라오는가

2026-06-01T22:00:24Z

많은 기업이 매년 AI 전략 회의를 합니다. 외부 컨설팅을 쓰거나 내부 TF를 만들고, 단기·중기 로드맵을 그리고, 결국 같은 결론에 도달합니다. "AI로 차별화해야 살아남는다." 그런데 이 결론이 나오고 실제로 무언가가 달라지는 조직은 많지 않습니다. 이유가 뭘까요. 기술이 부족해서가 아닙니다. GPT, Gemini, Claude 같은 모델을 가져다

프롤로그-닥터 앨리스의 첫 질문 - 25년의 AI 현업, 8주의 멈춤, 그리고 한 가지 질문

2026-05-25T22:00:07Z

지난 25년 동안 시스템 소프트웨어, 클라우드와 엣지, 온디바이스 AI까지 - AI의 R&D와 전략을 현업에서 다뤄왔습니다. 대기업 안에서 AI 플랫폼이 어떻게 시장에 도달하는지를 가까이에서 살펴보며, 무수한 회의실에서 동료 및 임원들과 함께 결정의 순간을 경험했습니다. 올해 봄, 무릎 수술로 두 달 가까이 평소와 다른 리듬을 살았습니다. 사무실 대신 재