손부한 세일즈포스코리아 대표

최근 세일즈포스가 세계 150명의 최고정보책임자(CIO)를 대상으로 진행한 설문조사에 따르면, 84%의 CIO가 인공지능(AI)을 인터넷 등장만큼이나 중요한 기술 혁신으로 인식하고 있지만 실제로 업무에 AI 기술을 도입한 경우는 11%에 불과한 것으로 나타났다. 이는 영업, 마케팅, 고객 서비스, 커머스 부문의 비즈니스 리더는 CIO 대비 18~38% 높은 비율로 이미 AI를 업무에 도입했다고 응답한 것에 비해 턱없이 부족한 수치다.

이러한 조사 결과는 AI를 효과적으로 비즈니스에 활용하기 위해서는 보안, 데이터 인프라 등 기술적·조직적 기반이 마련되어야 한다는 전제를 반증한다. 아울러 정보기술(IT) 전문가의 검토 없이 AI를 도입할 경우, AI에 대해 상대적으로 이해력이 부족한 현업 부문의 직원들은 보안이 취약한 '대규모 언어 모델(LLM)'에 민감한 데이터를 유출하는 등 심각한 보안 위험을 초래할 수 있다.

실제로 응답자 중 약 67%의 CIO는 AI 도입에 있어서 현업 부문 대비 신중하게 접근하고 있으며, AI 기술을 둘러싼 다양한 당면과제 중 보안과 데이터 문제를 가장 큰 어려움으로 지목했다.

이를 반영하듯 세일즈포스의 조사에 따르면 전 세계 CIO들은 AI 대비 데이터 관련 이니셔티브에 4배 더 많은 예산을 할당하고 있는 것으로 나타났다. 이는 CIO들이 기업 내 AI를 도입하기 위해서는 먼저 데이터 전략을 수립하는 것이 필수적이라는 점을 인식하고 있음을 보여준다.

그렇다면 AI 혁신을 위한 데이터 전략을 수립하기 위해선 어떠한 접근 방식이 필요할까?

먼저, 신뢰할 수 있는 데이터를 관리·축적할 수 있는 체계가 필요하다. 이를 통해 기업은 AI를 보다 효율적으로 도입하고 활용할 수 있으며 비즈니스 성과를 극대화하고 경쟁력을 강화할 수 있다. 또, 기업의 데이터 전략에 있어 데이터의 최신성, 정합성, 품질 등은 AI 성과를 좌우하는 핵심 요소다. 이를 위해 기업들은 조직 내 산재한 데이터를 파악하고, 생성형 AI 모델에 적합한 데이터 품질을 유지해야 한다.

이와 같은 복잡한 과정을 단축하기 위해 세계 CIO들은 조직의 특성과 요구에 적합한 AI 에이전트를 적극 검토하고 있는 추세다. AI 에이전트는 기업과 고객의 상황에 따라 자율적으로 업무를 수행하는 애플리케이션이다. 특히 신뢰할 수 있는 로코드·노코드 플랫폼을 활용하면 데이터 보안을 유지하면서도 빠르고 효율적으로 AI 에이전트를 구현 및 활용할 수 있어 투자 대비 수익률(ROI), 안정성, 확장성 측면에서 높은 성과를 기대할 수 있다.

대표적으로 미국의 명품 백화점 체인 삭스(Saks)는 자율형 AI 에이전트를 시범 도입해 고객 서비스 담당자가 보다 효과적으로 고객 맞춤형 서비스를 제공할 수 있도록 돕고 있다. 자율형 AI 에이전트는 고객의 주문 상태 확인, 반품 및 환불 처리 등의 반복적인 업무를 자동화해 서비스 담당자가 개인화된 고객경험을 제공하는 데 더욱 집중할 수 있는 환경 구축을 지원한다.

세계 50개국에 가전제품을 판매하고 있는 피셔앤파이클(Fisher & Paykel)은 고객 데이터를 효과적으로 통합하고 AI 기반 업무 프로세스 자동화를 통해 월 3300시간을 절약했다.

오늘날 CIO들은 인터넷이 새롭게 등장했을 때와 동일하게, AI로 인한 전례 없는 기술 혁신 시대에 봉착해 있다. 이러한 새로운 변화의 파도에 올라타 성공적인 AI 혁신을 이끌기 위해서 CIO들은 단순히 AI의 기술적인 부분에만 집중하는 것에서 그치는 것이 아닌, AI 혁신을 선도하고 있는 기업들과 함께 경험과 인사이트를 공유하고 협력해야 한다.

지금은 AI 혁신을 넘어서 AI 경제로의 전환을 마주하고 있는 시기이며, 그 어느 때보다 CIO의 역할이 기업과 산업의 미래를 결정하는 매우 중요한 순간에 직면해 있다.

손부한 세일즈포스코리아 대표 bsohn@salesforce.com

[Copyright © 전자신문. 무단전재-재배포금지]