CEO의 AI 역설: 속도를 늦추는 것이 승리를 위한 가장 빠른 길일 수 있는 이유

Meta의 최근 실적 발표는 인공지능에 얼마나 막대한 금액이 투입되고 있는지를 보여주는 또 하나의 징후였다. 10월, Meta는 2026년 자본 지출 전망치를 1,350억 달러에서 1,450억 달러로 좁히고 하한을 50억 달러 높였으며, AI 인프라가 주요 원인으로 작용했다.

불과 며칠 전에는 Meta와 Apple이 강력한 AI 모델을 Apple 하드웨어에서 로컬로 실행할 수 있음을 보여줬다. 이는 기업에 더 큰 통제권을 제공하고 비용이 많이 드는 클라우드 기반 서비스에 대한 의존도를 낮출 가능성이 있다. 이 대비는 뚜렷하다. 투자가 가속화되는 가운데서도 AI 기술과 경제성은 계속 변화하고 있다. 대부분의 기업 리더가 마주한 근본적인 질문은 익숙하다. 내일의 기술과 비용, 경쟁 환경이 여전히 불확실한 상황에서 오늘 얼마나 투자해야 하는가?

AI 논쟁의 핵심에는 모순이 자리하고 있다. 우리는 가장 큰 위험은 너무 느리게 움직이는 것이라고 끊임없이 듣는다. 그러나 CEO가 저지를 수 있는 가장 중대한 실수 중 일부는 되돌리기 어렵고 비용도 많이 드는 결정을 너무 성급하게 내리는 데서 비롯될 수 있다.

이는 방관하자는 주장이 아니다. 빠르게 움직여 배우는 것과 빠르게 움직여 확정적으로 투자하는 것을 구분하자는 뜻이다. 둘은 같은 일이 아니다.

대응 압박은 현실이다.

AI는 대부분의 산업을 변화시킬 것으로 예상된다. 아직 불분명한 점은 가치가 어디에서 먼저 나타날지, 그 가치를 실현하는 데 비용이 얼마나 들지, 어떤 비즈니스 모델이 타격을 입을지다.

Stanford의 2026년 AI 지수에 따르면, 조사 대상 조직의 88%가 2025년에 하나 이상의 업무 기능에서 AI를 사용하고 있었다. 하지만 도입이 곧 혁신을 뜻하지는 않는다. 컨설팅 업계의 연구 결과는 AI 실험과 기업 전반에 미치는 영향 사이에 지속적인 격차가 있음을 보여준다. 많은 조직이 생산성 향상과 개별 기능 또는 프로세스의 개선을 이루고 있지만, 이러한 성과를 전반적인 비즈니스 성과의 실질적이고 측정 가능한 개선으로 이어간 곳은 비교적 적다.

CEO는 성공적인 시연과 의욕적인 직원, 인상적인 공급업체 발표에 둘러싸여 있으면서도 이사회가 던지는 간단한 질문에 답하기 어려울 수 있다. 우리 사업의 경제성은 실제로 무엇이 달라졌는가?

누구나 의견은 있다. 하지만 모두의 이해관계가 같은 것은 아니다.

CEO가 대규모 AI 투자 승인을 준비하고 있다고 상상해 보자. 기술 제공업체는 자사 플랫폼이 미래를 실현할 수 있다고 확신한다. 기술팀은 개발에 필요한 자원을 원한다. 사업 부문 리더들은 경쟁 우위를 원한다. 재무팀은 신뢰할 수 있는 투자 수익을 원한다. 이사회는 경영진이 뒤처지지도 않고 회사의 미래를 걸고 도박하지도 않는다는 확신을 원한다.

대부분은 선의로 행동한다. 하지만 서로 다른 관점에서 결정을 바라보며, 이해관계도 일치하지 않는다.

기술을 판매하는 것과 기술 활용 방안을 자문하는 것 사이의 경계가 흐려지고 있다. 5월, OpenAI는 발표했다. 기업의 사업 운영에 AI를 통합하도록 지원하는 구축 전문 회사를 설립하는 한편, 응용 AI 기업 Tomoro를 인수하기로 합의했다고 밝혔다. 이는 AI를 시연 단계에서 일상적인 활용 단계로 옮기는 일이 얼마나 어려운지를 보여준다. 또한 구매자는 누가 자문하고, 누가 도입을 실행하며, 선정된 기술로 누가 이익을 얻는지 파악해야 한다는 점도 보여준다.

좋은 공급업체는 큰 가치를 제공한다. 그러나 아무리 뛰어난 공급업체라도 고객이 어떤 플랫폼을 선택하는지, 얼마나 지출하는지, 또는 얼마나 의존하게 되는지에 무관심하리라고 기대할 수는 없다.

CEO의 책임은 모두를 불신하는 것이 아니다. 서로 다른 관점이 하나의, 겉보기에 불가피한 권고안으로 굳어지기 전에 그 관점들을 검증하는 것이다.

변화하는 목표물에 투자할 때의 문제

전통적인 투자 결정은 무엇을 사는지에 대한 관점이 상당히 안정적이라는 전제에 기반한다. AI는 그 전제에 도전한다. 기술 역량은 향상되고 가격은 변하고 있으며, 한때 전문 소프트웨어가 필요했던 작업을 이제는 다른 방식으로 수행할 수 있다.

이미 이러한 변화의 조짐이 나타나고 있다. 많은 조직은 AI 기반 코딩 도구 덕분에 역량을 내부적으로 개발할 수 있게 되어 소프트웨어 제품이나 새로운 기능을 구매하지 않기로 결정했다고 보고한다.

그렇다고 개발이 항상 구매보다 낫다는 뜻은 아니다. 조달 절차가 진행 중인 동안에도 선택지는 달라질 수 있다는 뜻이다.

CEO는 6개월 후 더 나은 선택지가 나타나면 어떻게 될지 물어야 한다. 사업은 모델이나 공급업체를 바꿀 수 있는가? 데이터를 이전할 수 있는가? 핵심 프로세스에 대한 통제권을 유지할 수 있는가? 상업적 약정은 낙관론이 아니라 근거에 부합하는가?

대규모 투자도 여전히 타당할 수 있다. 그러나 경쟁사의 보도자료에 대한 반응이 아니라, 명확한 가정을 바탕으로 의도적으로 선택한 투자여야 한다.

결정은 늦추고, 학습은 늦추지 말라.

리더십 팀이 내릴 수 있는 가장 유용한 구분 가운데 하나는 되돌릴 수 있는 결정과 되돌릴 수 없는 결정을 구분하는 것이다.

소규모 실험과 업무 흐름을 겨냥한 재설계, 통제된 시험은 빠르게 진행할 수 있습니다. 이를 통해 직원들이 어디에서 시간을 절약하는지, 고객이 어떤 혜택을 얻는지, 기술이 어디에서 제대로 작동하지 않는지 알 수 있습니다. 또한 눈에 잘 띄지 않는 문제도 드러납니다. 데이터 품질 저하, 불분명한 책임 소재, 보안 우려, 그리고 수년간 누구도 문제를 제기하지 않은 업무 절차가 그런 문제입니다.

대규모 플랫폼 도입 약정, 아웃소싱 계약, 조직 개편, 핵심적인 인적 통제의 폐지에는 더 면밀한 검토가 필요합니다. 이러한 결정의 여파는 그 배경이 된 기술에 대한 가정보다 오래 지속될 수 있습니다.

이럴 때 속도를 늦추면 조직이 더 빨라질 수 있습니다. 잘못된 가정을 밝혀내는 데 몇 주를 쓰면 틀린 해법을 실행하는 데 몇 년을 허비하는 일을 막을 수 있습니다. 마찬가지로 합리적인 범위 안에서 팀이 실험하도록 하면, 완벽한 전사 전략을 기다리는 것보다 CEO가 더 많은 것을 배울 수 있습니다.

맥킨지의 연구에 따르면 성과가 뛰어난 조직은 업무 흐름을 재설계하고 효율성뿐 아니라 성장과 혁신도 추구할 가능성이 더 높습니다. 이는 기술적 과제인 동시에 경영 과제입니다.

이사회가 알아야 할 것

이사회는 경험 많은 경영진조차 모든 일이 어떻게 전개될지 안다고 장담할 수 없는 중대한 결정을 뒷받침해 달라는 요청을 받고 있습니다. 확실성을 요구하는 것은 현실적이지 않습니다. 근거 대신 열정에 기대는 것 역시 도움이 되지 않습니다.

더 나은 이사회 논의는 실질적인 질문에서 시작됩니다. 우리는 어떤 문제를 해결하려는가? 예상 수익을 뒷받침하는 근거는 무엇인가? 어떤 가정이 틀린 것으로 드러날 수 있는가? 추가 자본을 투입하기 전에 무엇을 알아낼 수 있는가? 어떤 상황에서 중단하거나 방향을 바꿀 것인가?

논의에는 사람에 관한 내용도 포함되어야 합니다. 어떤 업무가 달라지는가? 어떤 직원에게 새로운 역량이 필요한가? AI가 권고를 내리거나 조치를 취할 때 최종 책임은 누구에게 있는가? 고객은 실제로 어떤 경험을 하게 되는가?

이사회가 AI 엔지니어로 가득 찬 조직이 될 필요는 없습니다. 경영진에 건설적인 질문을 던질 수 있을 만큼 충분히 이해하고 독립적인 시각을 갖추면 됩니다. 한편 CEO에게는, 잘 관리된 실험이 실패한 경우와 충분히 검토하지 않은 투자가 운 좋게 성공한 경우를 구별하는 이사회가 필요합니다.

CEO가 가장 중시해야 할 조언

경영진은 AI 전문 지식에 얼마든지 접근할 수 있습니다. 기술 전문가도 꼭 필요합니다. 하지만 기술에 대한 전문성은 회사의 전략적 선택에 관한 올바른 판단력과 같지 않습니다.

가장 가치 있는 조언자는 다른 사람들이 모두 추진하려 할 때 불편한 질문을 기꺼이 던지는 사람일 수 있습니다. 우리는 왜 이 문제를 해결하려는가? 고객에 관해 어떤 점을 가정하고 있는가? 업무를 재설계하고 있는가, 아니면 잘못된 절차를 자동화하고 있는가? 이 돈이 우리 자신의 돈이라면 어떻게 하겠는가?

좋은 조언을 하려면 “아직은 모릅니다”라고 말할 자신감도 필요합니다. 그런 인정은 마비로 이어지는 것이 아니라, 체계적으로 답을 찾아 나서는 계기가 되어야 합니다.

서로 다른 목소리를 모으고, 상충하는 선택의 장단점을 드러내며, 불확실한 상황에서 리더가 결정을 내리도록 돕는 조언자는 다음 모델 출시를 예측하는 또 다른 사람과는 다른 가치를 제공합니다.

여기에는 역설이 있습니다. AI 덕분에 분석 자료와 프레젠테이션, 기술 정보를 더 쉽게 만들 수 있게 되면서 인간의 의사결정은 오히려 더 중요해질 수 있습니다. 경영진 내부의 의견이 엇갈릴수록 경청하고, 질문하고, 조직 내 역학을 이해하고, 신뢰를 쌓는 능력은 덜 중요한 것이 아니라 더욱 중요해집니다.

진정한 경쟁

모든 CEO는 제자리에 머무르는 데 위험이 따른다는 것을 압니다. 경쟁자는 배우고 있습니다. 직원들은 실험하고 있습니다. 고객의 기대는 달라지고 있습니다. 그렇다고 모든 일을 늦춰야 하는 것은 아닙니다.

배움을 촉진하는 곳에서는 빠르게 움직이고, 결정이 장기적인 의무를 낳는 곳에서는 원칙을 지키며, 두 상황의 차이를 알아보는 것이 중요합니다.

다음에 AI 제안이 경영위원회에 올라오면, 가장 유용한 질문은 “이걸 얼마나 빨리 승인할 수 있을까?”가 아니라 “투입을 결정하기 전에 무엇을 이해해야 하며, 그 점을 얼마나 빨리 알아낼 수 있을까?”일지도 모릅니다.

긴박해 보이는 태도가 보상받는 시장에서, 진정한 토론을 위한 여지를 마련하는 CEO는 방향을 점검하는 일 없이 계속 나아가는 CEO보다 결국 더 멀리, 더 빠르게 나아갈 수 있습니다.