Lenovo 북미 중소기업 부문 총괄 매니저 Matt Meyers 인터뷰

Matt Meyers는 Lenovo의 북미 중소기업 부문 총괄 매니저로, AI 도입과 사이버 보안, 현대적인 IT 운영에 따르는 과제에 대응하는 중소기업과 협력하고 있습니다. Lenovo에서 10년 넘게 근무하며 글로벌 어카운트, 서비스 및 소프트웨어, 디지털 업무 환경 솔루션, 상업 부문 리더십을 두루 경험했습니다. 이러한 경력을 바탕으로 중소기업이 예산과 소규모 IT 팀의 역량에 맞는 성능과 보안을 갖춘 기술을 활용할 수 있도록 지원하는 데 주력하고 있습니다. 실질적인 비즈니스 성과를 중시하며, 유용한 AI 활용 사례를 찾고 직원의 요구에 맞는 기기와 서비스를 선정하며, 기술 투자를 확대하기 전에 그 가치를 측정하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

Lenovo는 개인용 컴퓨터, 인프라, 소프트웨어, 솔루션, 서비스를 아우르는 제품과 서비스를 제공하는 글로벌 기술 기업입니다. 기업 고객을 위한 제품과 서비스로는 AI 지원 PC, 디지털 업무 환경 솔루션, ThinkShield 보안, 구독 기반 서비스인 TruScale이 있습니다. 이러한 역량을 통해 중소기업은 기기, 지원, 보안, 수명주기 관리를 통합해 기술 운영을 간소화할 수 있습니다. AI가 일상적인 업무용 애플리케이션과 워크플로의 일부가 되어 가는 가운데, Lenovo는 기기와 엣지, 클라우드 환경 전반에 걸친 솔루션을 개발해 조직이 기술을 배포하고 관리하는 방식을 선택할 수 있도록 지원하고 있습니다.

Lenovo에서 10년 넘게 근무하면서 글로벌 어카운트, 서비스 및 소프트웨어, 디지털 업무 환경 솔루션, 상업 부문 리더십을 거쳐 현재는 북미 중소기업 부문을 맡고 계십니다. 이러한 경력을 거치면서 대기업과 비교해 중소기업이 직면한 기술 과제를 바라보는 관점은 어떻게 달라졌나요?

Lenovo에서 일하는 동안 회사 규모와 관계없이 기술과 관련한 근본적인 과제는 놀라울 정도로 비슷하다는 점을 알게 됐습니다. 모든 조직은 생산성을 높이고, 보안을 강화하고, 비용을 관리하며, AI 같은 새로운 혁신 기술을 활용해 경쟁 우위를 확보할 방법을 찾고 있습니다.

중소기업이 대기업과 다른 점은 보유한 자원입니다. 대기업에는 보안, 인프라, 조달, AI, 디지털 전환을 전담하는 팀이 있는 경우가 많습니다. 중소기업 상당수에서는 몇 명, 심지어 한 사람이 이러한 업무를 모두 맡기도 합니다. 그러다 보니 복잡한 절차나 실수를 감당할 여지가 거의 없습니다.

이러한 경험을 통해 중소기업에 필요한 것은 대기업용 기술을 축소한 버전이 아니라는 점을 배웠습니다. 중소기업이 실제로 운영되는 방식에 맞춰 설계된 솔루션이 필요합니다. 기술은 안전하고, 배포와 관리가 쉬우며, 빠르게 가치를 제공할 수 있어야 합니다. 이러한 조건이 갖춰지면 기술은 시간과 관심을 놓고 다른 업무와 경쟁하는 운영 부담이 아니라 성장을 뒷받침하는 수단이 됩니다.

소규모 IT 팀과 제한된 예산으로 운영되는 중소기업에는 AI 도입이 부담스럽게 느껴질 수 있습니다. 본격적으로 AI에 투자하기 전에 기업이 먼저 갖춰야 할 두세 가지는 무엇인가요?

제가 보기에 기업이 가장 흔히 저지르는 실수는 해결해야 할 비즈니스 문제보다 기술부터 살펴보는 것입니다.

첫 번째 단계는 AI가 측정 가능한 성과를 낼 수 있는 영역을 찾는 것입니다. 행정 업무를 줄이거나, 고객 응대 속도를 높이거나, 직원이 정보를 더 빠르게 찾도록 돕거나, 의사결정 절차를 간소화하는 것 등이 해당할 수 있습니다. 가장 효과적인 AI 도입 계획은 구체적인 비즈니스 성과와 연계되어 있습니다.

두 번째는 데이터를 파악하는 것입니다. 조직은 어떤 정보를 보유하고 있는지, 그 정보가 어디에 있는지, 누가 접근할 수 있는지, 또 어떤 정보를 공개형 AI 환경에 절대로 입력해서는 안 되는지 명확히 알아야 합니다. 시작하기 전에 완벽한 데이터 거버넌스를 갖출 필요는 없지만, 기본적인 기반은 마련해야 합니다.

세 번째는 투자 전에 성공의 기준을 정하는 것입니다. 생산성 향상이 목표라면 기준이 되는 현재 수준을 설정하세요. 비용 절감이 목표라면 현재 비용을 파악해야 합니다. 구체적인 활용 사례부터 시작해 가치를 입증한 다음, 가정이 아니라 실제 결과를 바탕으로 확대하는 것이 실용적인 접근 방식입니다.

함께 일하는 중소기업 고객을 보면, 현재 AI가 실질적인 가치를 창출하는 분야는 어디이며 기업이 실제로 거두는 성과에 비해 과대평가되는 활용 사례는 무엇인가요?

가장 즉각적인 가치는 일상적인 생산성 향상에서 나타납니다.

조직들은 AI를 활용해 정보를 요약하고, 콘텐츠를 작성하고 다듬으며, 문서를 분석하고, 유용한 인사이트를 찾아내고, 반복적인 행정 업무를 줄이고 있습니다. 각각의 작업만 따로 보면 큰 변화를 일으키는 것처럼 보이지 않을 수 있지만, 이를 모두 합치면 조직 전반의 효율성이 상당히 높아집니다.

기대가 현실을 앞서가는 경우는 완전 자동화와 관련해 종종 나타납니다. 여전히 AI가 복잡한 직무나 비즈니스 프로세스를 거의 감독 없이 완전히 대체할 수 있다는 인식이 있습니다. 하지만 오늘날 대부분의 중소기업에서 가장 큰 가치를 얻고 있는 영역은 아닙니다.

가장 좋은 성과는 AI를 활용해 직원의 역량을 높이고, 워크플로의 걸림돌을 없애며, 의사결정을 앞당길 때 나옵니다. 가장 효과적인 출발점은 영향력을 측정할 수 있고 빠르게 도입할 수 있는, 반복 빈도가 높은 업무입니다.

많은 기업이 AI PC로 업그레이드하도록 권장받고 있습니다. 중소기업 소유주 입장에서 어떤 업무에서 기기 내 AI를 실제로 활용할 때 이점이 있으며, 기존 PC와 클라우드 기반 AI를 함께 사용하는 것으로 충분한 경우는 언제인가요?

모든 직원이 같은 방식으로 일하는 것은 아니므로 일률적인 답은 없습니다.

AI PC는 AI 기반 애플리케이션, 실시간 받아쓰기와 번역, 고급 협업 도구, 콘텐츠 제작 워크플로 또는 민감한 정보와 관련된 업무를 정기적으로 사용하는 사람에게 가장 큰 가치를 제공합니다. 로컬 AI를 사용하면 응답 속도를 높이고 연결성에 대한 의존도를 줄일 수 있으며, 전용 처리 리소스를 활용해 특정 AI 기능을 기기에서 직접 실행할 수 있습니다. 특정 정보를 기기 안에 보관하려는 조직이라면 보안 정책과 사용 중인 애플리케이션에 따라 로컬 AI가 유용할 수 있습니다.

반면 오늘날 모든 직원에게 AI PC가 필요한 것은 아닙니다. 주로 기존 생산성 애플리케이션을 사용하고 클라우드 기반 AI 서비스는 가끔 이용하는 직원이라면 기존 시스템으로도 계속 뛰어난 성능을 얻을 수 있습니다.

AI PC가 출시됐다는 이유만으로 기기를 교체하는 데 논의의 초점을 맞춰서는 안 됩니다. 직원과 업무, 그리고 비즈니스의 미래 요구에 맞는 기술을 선택하는 것이 중요합니다. 가장 효과적인 기술 전략은 유행이 아니라 성과에 맞춰 투자를 결정합니다.

Lenovo는 AI PC 전략을 확대하는 동시에 TruScale을 통해 서비스형 디바이스 모델도 제공하고 있습니다. 소규모 기업은 자체 하드웨어를 구매하고 관리하는 방식과 구독 기반 모델로 전환하는 방식 중 무엇이 재정적·운영상 더 합리적인지 어떻게 판단할 수 있을까요?

저는 중소기업 경영진에게 기술 관리가 재정에 미치는 영향과 실제 운영상의 여건을 모두 평가해 보라고 권합니다.

기기 요구 사항을 예측하기 쉽고, 조직에 초기 투자에 쓸 자본이 있으며, 배포와 지원, 수명 주기 관리 및 교체 계획을 내부에서 관리할 자원이 있다면 기존의 소유 방식이 합리적일 수 있습니다.

서비스형 디바이스 모델은 매월 예측 가능한 비용, 유연성, 운영 부담 경감을 목표로 할 때 매력적인 선택지가 될 수 있습니다. Lenovo TruScale DaaS와 같은 솔루션은 기기와 수명 주기 서비스를 구독 모델로 결합해 조직이 기기 배포와 지원, 관리 및 폐기를 간소화하도록 돕습니다.

궁극적으로 중요한 질문은 기업이 기술 비용을 어떤 방식으로 지불할 것인지에 그치지 않습니다. 직원들이 시간을 어디에 쓰기를 바라는지가 핵심입니다. 많은 중소기업은 기기의 수명 주기와 일상적인 관리를 맡는 대신, 내부 팀이 성장을 이끄는 전략적 우선 과제에 집중하도록 할 때 실질적인 가치를 얻습니다.

직원들이 생성형 AI 도구를 사용하게 되면서 민감한 회사 데이터가 노출될 가능성이 커지고, 사이버 보안은 더욱 어려워지고 있습니다. AI가 일상적인 워크플로에 자리 잡으면서 중소기업이 특히 주의를 기울여야 할 새로운 보안 위험은 무엇인가요?

가장 시급한 우려 중 하나는 데이터 노출입니다.

직원들은 정보가 어떻게 저장·처리·사용되는지 충분히 이해하지 못한 채 AI 도구를 통해 독점 정보, 고객 데이터, 금융 정보 또는 지식재산을 의도치 않게 공유할 수 있습니다. 조직은 승인된 AI 도구와 데이터 처리 관행에 관한 명확한 정책을 마련해야 합니다.

한편 AI는 사이버 위협을 더욱 정교하게 만들고 있습니다. 피싱 캠페인과 사칭 시도, 사회공학 공격은 갈수록 더 그럴듯해지고 식별하기 어려워지고 있습니다.

이러한 새로운 과제에도 불구하고 기본적인 보안 수칙은 여전히 매우 중요합니다. 강력한 신원 관리, 다중 인증, 엔드포인트 보호, 정기적인 보안 패치 적용, 백업 전략 및 직원 교육은 지금도 가장 효과적인 방어책에 속합니다. AI는 위협 환경을 바꾸지만, 강력한 사이버 보안 원칙을 지키는 일의 중요성까지 바꾸지는 않습니다.

Lenovo는 내부 IT 리소스가 제한된 조직을 위한 ThinkShield 솔루션을 선보여 왔습니다. 오늘날 사이버 보안 업무는 어느 정도까지 현실적으로 자동화하거나 외부에 맡길 수 있으며, 중소기업이 제3자에게 완전히 넘겨서는 안 되는 보안 책임은 무엇인가요?

오늘날 일상적인 보안 운영의 상당 부분은 자동화하거나 신뢰할 수 있는 파트너의 지원을 받을 수 있습니다.

엔드포인트 모니터링, 패치 관리, 위협 탐지 및 사고 대응과 같은 기능은 점점 더 자동화와 관리형 서비스를 통해 제공할 수 있습니다. 이를 통해 중소기업은 대기업 규모의 팀을 갖추지 않고도 기업 수준의 기능을 활용할 수 있습니다.

ThinkShield는 기술이 자동화를 지원하고 조직이 보안의 복잡성을 관리하도록 돕는 한 가지 사례입니다. 그러나 책임 자체를 외부에 맡길 수는 없습니다.

모든 조직은 여전히 가장 중요한 데이터가 무엇인지 파악하고, 누가 해당 데이터에 접근할 수 있어야 하는지 결정하며, 정책을 수립하고, 허용 가능한 위험 수준을 정하고, 보안을 모두의 책임으로 여기는 문화를 만들어야 합니다. 기술 및 서비스 제공업체는 복잡성을 관리하는 데 도움을 줄 수 있지만, 위험 관리와 거버넌스, 비즈니스 의사 결정에 대한 책임은 경영진이 계속 맡아야 합니다.

가장 효과적인 보안 전략은 위임이 아니라 협력을 바탕으로 합니다.

통합 서비스는 인력이 제한된 IT 팀의 부담을 덜어줄 수 있지만, 소수의 기술 제공업체에 대한 의존도를 높일 수도 있습니다. 중소기업은 유연성, 상호운용성, 특정 업체에 대한 종속과 같은 우려를 고려하면서 단순성과 관리형 서비스 사이에서 어떻게 균형을 잡아야 할까요?

대부분의 중소기업에 단순성은 실질적인 전략적 가치를 지닙니다.

공급업체, 플랫폼, 관리 계층이 하나씩 늘어날 때마다 복잡성도 커집니다. 이러한 복잡성은 시간을 소모하고 운영 부담을 가중하며, 제한된 자원이 더 큰 가치를 창출하는 우선순위에 집중하지 못하게 할 수 있습니다.

그렇다고 단순성을 위해 유연성을 희생해서는 안 됩니다. 조직은 기존 환경과 원활하게 통합되고, 개방형 생태계를 지원하며, 비즈니스 요구 사항의 변화에 따라 발전할 수 있는 솔루션을 찾아야 합니다.

저는 리더들이 잠재적인 기술 파트너에게 상호운용성, 이식성, 유연성에 관해 초기 단계부터 질문하도록 늘 권합니다. 최고의 기술 파트너십은 선택지를 넓히고 복잡성을 줄여줍니다. 미래의 변화를 더 어렵거나 비용이 많이 들게 해서는 안 됩니다.

AI 도입에 상당한 자원을 투입하기 전에 투자 수익률을 판단하기 어렵다는 점은 과제 중 하나입니다. AI 도입이 단순히 기술 계층을 하나 더 추가하는 데 그치지 않고 실제로 생산성을 높이거나 비용을 줄이는지 판단하기 위해 중소기업 리더는 어떤 지표를 활용해야 할까요?

가장 효과적인 측정 방법은 가장 단순한 방법이기도 합니다. 성과를 애초의 비즈니스 목표와 연결하는 것입니다.

목표가 생산성 향상이라면 절약한 시간을 측정하세요. 고객 경험 향상이 목표라면 응답 시간, 고객 만족도, 문제 해결률을 측정하세요. 비용 절감이 목표라면 도입 전후의 프로세스를 비교하세요.

저는 도입률에도 세심한 주의를 기울이겠습니다. 기술적으로 인상적인 솔루션이라도 직원들이 꾸준히 사용하지 않거나 결과물을 수정하는 데 상당한 시간을 쓴다면, 이는 실제로 창출되는 가치에 관한 중요한 피드백입니다.

중소기업의 투자 수익률 분석은 지나치게 복잡할 필요가 없습니다. 기준선을 설정하고, 범위를 한정한 파일럿을 진행한 뒤, 몇 가지 의미 있는 지표를 측정하고, 근거에 따라 확대하면 됩니다. 무엇이 개선됐는지 명확히 설명할 수 없다면 투자를 확대하기 전에 해당 활용 사례를 재평가하는 것이 좋습니다.

앞으로 3~5년 동안 AI가 일반적인 소기업이나 중견기업의 기술 스택을 어떻게 변화시킬 것으로 예상하시나요? 또 현재는 엔터프라이즈급으로 여겨지는 어떤 역량이 훨씬 더 작은 기업에서도 보편화될 것으로 보시나요?

AI는 별도의 도구 범주로 존재하기보다 기업이 이미 사용하는 기술 전반에 점점 더 깊이 내장될 것이라고 생각합니다.

기기, 협업 플랫폼, 비즈니스 애플리케이션, 운영 체제, 보안 솔루션 전반에 지능형 기능이 통합되고, 성능과 비용, 보안 요구 사항에 따라 작업 부하가 기기, 엣지, 클라우드 환경 사이에서 이동하는 모습을 보게 될 것입니다.

이는 중소기업에 매우 중요한 변화입니다. 과거에는 상당한 예산과 대규모 IT 팀이 있어야 가능했던 역량을 훨씬 쉽게 활용할 수 있게 되기 때문입니다. 고급 보안 모니터링, 지능형 자동화, 정교한 분석, 선제적인 기기 관리, 직원 개개인에게 맞춘 지원을 더 많은 중소기업이 이용할 수 있게 될 것입니다.

AI의 핵심은 기술에 대한 접근성을 민주화하는 데 기여한다는 것입니다. 소기업이 효과적으로 경쟁하기 위해 포춘 500대 기업 수준의 예산과 자원, 인력을 갖출 필요는 없어야 합니다. 앞으로 몇 년 동안 대기업이 할 수 있는 일과 중소기업이 할 수 있는 일 사이의 격차는 계속 좁혀질 것으로 예상합니다.

진정한 차별화 요소는 AI에 대한 접근성이 아닙니다. 조직이 AI를 얼마나 효과적으로 활용해 직원의 역량을 강화하고, 고객에게 서비스를 제공하며, 비즈니스 성과를 이끌어내느냐가 관건입니다.

훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 실용적인 AI 도입과 중소기업을 위한 안전하고 관리하기 쉬운 IT 환경에 대해 더 알아보고 싶은 독자라면 Lenovo를 방문해 보시기 바랍니다.