기업 리더에게 AI 자체 테스트(도그푸딩)가 더 이상 선택사항이 아닌 이유

기술 업계에서는 "dogfooding"도그푸딩(dogfooding)"은 간단하지만 까다로운 개념을 함축적으로 표현한 말입니다. 바로 고객이 사용하는 방식 그대로 자사 제품을 사용하는 것이죠. 이는 원래 소프트웨어 개발팀이 미완성 도구를 내부적으로 테스트하는 실용적인 관행에서 시작되었지만, 기업용 AI 시대에 접어들면서 그 중요성이 더욱 커졌습니다. AI 시스템이 실험 단계를 넘어 비즈니스 운영의 핵심으로 자리 잡으면서, AI 시스템을 직접 사용하는 것은 더 이상 제품 개발 차원의 관행이 아니라 리더십의 의무가 되었습니다.

AI 도입 전 자체 테스트 활용: 검증된 리더십 전략

자체 개발 제품 테스트(Dogfooding)는 인공지능이 등장하기 훨씬 이전부터 주요 기술 플랫폼의 성공과 실패에 결정적인 역할을 해왔습니다.

기업용 소프트웨어 초창기에는, 마이크로소프트는 회사 내 상당 부분에서 윈도우와 오피스의 사전 출시 버전을 사용하도록 요구했습니다.그 대가는 분명했습니다. 생산성은 저하되고, 시스템은 고장 나고, 좌절감은 커져갔습니다. 하지만 이러한 마찰은 어떤 테스트 환경에서도 재현할 수 없는 결함을 드러냈습니다. 더 중요한 것은, 경영진이 제품 결정의 결과를 직접 경험하게 했다는 점입니다. 내부 사용에서 살아남은 제품은 외부에서도 성공하는 경향이 있었습니다. 그렇지 못한 제품은 고객에게 공개되기 전에 수정되거나 조용히 버려졌습니다.

그러한 원칙은 다른 기술 선도 기업들에서도 다양한 형태로 다시 나타났습니다.

IBM에서 자체 미들웨어에 대한 내부적 의존성분석 플랫폼과 자동화 도구는 기업 소프트웨어 및 서비스로의 전환 과정에서 필수적인 요소가 되었습니다. 하지만 불편한 현실이 드러났습니다. 조달 평가를 통과한 도구들이 실제 운영상의 복잡성을 고려할 때 제대로 작동하지 못하는 경우가 많다는 것이었습니다. 내부 테스트를 통해 제품의 우선순위가 통합성, 신뢰성, 그리고 장기적인 사용 가능성으로 재편되었습니다. 이러한 요소들은 지속적인 내부 의존성을 통해서만 비로소 명확하게 드러났습니다.

아마존에서는 이와 유사한 접근 방식의 더욱 단호한 버전이 등장했다. 내부 팀은 나중에 외부에서 제공되는 동일한 API를 통해 인프라를 사용해야만 했습니다.내부적으로 편법을 쓰는 일은 없었습니다. 서비스가 느리거나, 불안정하거나, 문서화가 부실하면 아마존은 즉시 알아차렸습니다. 이러한 규율은 운영을 개선하는 것 이상으로, 추상적인 설계가 아닌 실제적인 필요에 의해 성장한 글로벌 클라우드 플랫폼의 토대를 마련했습니다.

심지어 구글조차도 크게 의존했습니다. 내부적으로 데이터 및 머신러닝 시스템의 스트레스 테스트를 위해 사용됩니다.내부 테스트를 통해 외부 배포 환경에서는 거의 드러나지 않는 예외 상황, 추상화 오류, 운영상의 위험 등을 파악할 수 있었습니다. 이러한 과정을 통해 업계 표준에 영향을 미치는 시스템들이 만들어졌는데, 이는 그 시스템들이 완벽해서가 아니라 대규모 환경에서 지속적인 내부적인 검증을 견뎌냈기 때문입니다.

인공지능이 판도를 완전히 바꿔놓는 이유

인공지능은 이 교훈의 중요성을 극적으로 높입니다.

기존 소프트웨어와 달리 AI 시스템은 확률적이고, 상황에 민감하며, 작동하는 환경에 따라 형성됩니다. 매력적인 데모와 신뢰할 수 있는 운영 시스템의 차이는 실제 사용 후 몇 주가 지나서야 드러나는 경우가 많습니다. 지연 시간, 환각취약한 예외 사례, 조용한 실패, 그리고 잘못된 인센티브는 슬라이드 자료에는 나타나지 않습니다. 그것들은 실제 경험 속에서 드러납니다.

하지만 많은 경영진들이 고객 지원, 재무, 인사, 법률 검토, 보안 모니터링, 전략 기획 등 다양한 분야에 인공지능을 도입하는 중대한 결정을 내리고 있음에도 불구하고, 정작 본인들은 그러한 시스템을 직접 사용하지 않는 경우가 많습니다. 이러한 격차는 이론적인 문제가 아니라 조직의 위험을 실질적으로 증가시키는 요인입니다.

제품 개발 실무에서 전략적 필수 요소로

가장 효과적인 AI 조직들은 이념 때문이 아니라 필요에 의해 자체 개발 제품을 테스트합니다.

경영진은 자체적으로 개발한 도구를 활용하여 내부 커뮤니케이션 문서를 작성합니다. 회의 요약, 정보 분류, 초기 분석 생성, 운영상의 이상 징후 파악 등에는 AI를 활용합니다. 하지만 시스템에 오류가 발생하면 경영진은 즉각적인 마찰을 경험하게 됩니다. 이러한 직접적인 경험은 거버넌스 위원회나 공급업체 브리핑으로는 결코 재현할 수 없는 방식으로 피드백 과정을 단축시킵니다.

이것이 바로 도그푸딩이 단순한 제품 전략을 넘어 전략적 분야로 자리매김하는 지점입니다.

AI는 리더들에게 어려운 현실, 즉 가치와 위험이 이제 불가분한 관계가 되었다는 사실을 직면하게 합니다. 생산성을 높이는 시스템이 동시에 오류, 편견, 그리고 사각지대를 증폭시킬 수도 있습니다. 자체 개발 환경(도그푸딩)은 이러한 상충 관계를 구체적으로 보여줍니다. 리더들은 AI가 실제로 시간을 절약해주는 부분과 조용히 검토 부담을 가중시키는 부분을 구분할 수 있습니다. 또한 확률적 지원이 필요한 결정과 인간의 판단이 개입 없이 요구되는 결정을 구분할 수 있습니다. 이러한 맥락에서 신뢰는 수치로 추정되는 것이 아니라 경험을 통해 얻어지는 것입니다.

AI는 기능이 아니라 시스템입니다.

자체 사용 테스트(Dogfooding)는 또한 많은 조직이 과소평가하는 구조적 진실을 드러냅니다. 바로 AI는 기능이 아니라 시스템이라는 점입니다.

모델은 단지 하나의 구성 요소일 뿐입니다. 프롬프트, 검색 파이프라인, 데이터 최신성, 평가 프레임워크, 에스컬레이션 로직, 모니터링, 감사 가능성, 그리고 사람의 개입 경로 또한 매우 중요합니다. 이러한 상호 의존성은 AI가 통제된 시범 운영 환경에서 선보이는 것이 아니라 실제 워크플로에 통합될 때 비로소 명확해집니다. 사내 AI 시스템을 직접 사용해 보는 리더는 해당 시스템이 얼마나 취약한지, 혹은 얼마나 탄력적인지에 대한 직관력을 키우게 됩니다.

지도자들이 위험을 느낄 때 통치는 비로소 현실이 된다.

여기에는 이사회가 인식하기 시작한 지배구조적 측면이 있습니다.

경영진이 인공지능 시스템을 직접 활용하지 않으면 책임 소재는 추상적으로 남고, 위험 논의는 이론적인 수준에 그칩니다. 하지만 리더십이 인공지능을 직접 활용하면 거버넌스는 경험에 기반하게 됩니다. 모델 선택, 안전장치, 허용 가능한 실패 모드에 대한 결정은 정책 용어가 아닌 현실에 근거하게 됩니다. 감독이 향상되는 것은 규칙이 바뀌어서가 아니라 이해가 깊어지기 때문입니다.

신뢰, 수용 및 조직적 신호 전달

자체 섭취(Dogfooding)는 조직에 대한 신뢰도 또한 변화시킵니다.

직원들은 경영진이 실제로 지시된 도구를 사용하는지 여부를 빠르게 감지합니다. 경영진이 업무에 AI를 적극적으로 활용하는 모습을 보여주면 도입은 자연스럽게 확산됩니다. 기술은 강요된 계획이 아니라 회사의 운영 구조의 일부가 됩니다. 반대로 AI가 "모두를 위한 것"으로 여겨지면 회의론이 커지고 변화가 정체됩니다.

이는 내부 사용이 고객 검증을 대체한다는 의미가 아닙니다. 절대 그렇지 않습니다. 내부 팀은 대부분의 고객보다 관대하고 기술적으로 더 숙련되어 있습니다. 도그푸딩의 진정한 가치는 다른 곳에 있습니다. 바로 실패 유형을 조기에 경험하고, 더 빠른 통찰력을 얻으며, "사용 가능"하고 "신뢰할 수 있고", "충분히 좋은" 것이 실제로 어떤 느낌인지 본능적으로 이해하는 데 있습니다.

자체 사료 급여 방식이 드러내는 인센티브 문제

경영진 차원에서 중요하게 여겨지지만 잘 알려지지 않은 이점도 있습니다. 바로 자체 생산(dogfooding)을 통해 인센티브 구조를 명확히 할 수 있다는 점입니다.

AI 도입은 조직 전체에는 이익이 돌아가는 반면, 개인에게는 마찰과 위험이 전가되면서 실패하는 경우가 많습니다. AI 시스템을 직접 사용해 본 리더들은 이러한 불균형을 즉시 감지합니다. AI가 검토 업무를 늘리거나, 권한 없이 책임을 전가하거나, 미묘하게 주인의식을 약화시키는 지점을 파악하게 됩니다. 이러한 통찰력은 대시보드에 잘 나타나지 않지만, 더 나은 의사결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

리더십 거리감은 이제 오히려 불리한 요소가 되었습니다.

인공지능이 실험 단계에서 인프라 단계로 전환됨에 따라, 잘못된 선택으로 인한 비용은 더욱 커지고 있습니다. 초기 소프트웨어 오류는 불편한 정도였지만, 인공지능 실패는 평판, 규제, 전략적 측면까지 파급될 수 있습니다. 이러한 환경에서 리더십의 거리감은 오히려 불리하게 작용합니다.

성공하는 기업들은 인공지능 도입의 다음 단계 가장 발전된 모델이나 가장 큰 예산을 가진 기업이 승리하는 것은 아닙니다. 오히려 조직이 인공지능을 경험하는 방식과 똑같이 인공지능을 바라보는 경영진이 이끄는 기업이 승리할 것입니다. 즉, 인공지능은 불완전하고, 확률적이며, 때로는 답답하기도 하지만, 현실을 염두에 두고 설계했을 때 엄청난 힘을 발휘한다는 것을 이해하는 경영진이 승리할 것입니다.

그런 의미에서 도그푸딩은 더 이상 제품에 대한 믿음의 문제가 아닙니다. 오히려 우리와 함께 생각하고, 결정하고, 행동하는 시스템을 구축하면서도 현실에 기반을 두는 것을 의미합니다.