AI 전환 격차 해소: 에이전트 기반 AI 도입을 위한 기업 준비 전략

AI를 둘러싼 열기 속에서 논의에서 빠져 있는 중요한 주제가 하나 있습니다. 바로 'AI 전환 격차'입니다.

오늘날 모든 규모의 기업이 AI 도입 압박을 받고 있습니다. 실제로 일부 구성원들은 작성, 코딩, 분석 작업을 한층 빠르게 수행하며 개인의 생산성을 크게 끌어올리고 있습니다.

하지만 임직원들이 LLM을 활용한다고 해서 조직 전체의 생산성까지 크게 향상되었을까요? 아직은 아닙니다. PwC의 연구, 새 탭에서 열립니다에 따르면 생성형 AI 투자로부터 유의미한 ROI를 얻고 있다고 답한 CEO는 12%에 불과하며, MIT의 연구, 새 탭에서 열립니다 결과에 따르면 AI 파일럿 프로젝트의 95%가 측정 가능한 ROI를 전혀 내지 못하고 있습니다.

AI 예산이 늘어나고 임직원 개인의 생산성이 향상되고 있음에도 대부분의 조직이 기대한 만큼의 성과를 거두지 못하는 이유는 명확합니다. 개인의 생산성 향상이 곧 조직 전체의 생산성 향상으로 자동 연결되지는 않기 때문입니다.

그렇다면 AI 전환이 약속하는 조직 차원의 혜택을 실제로 누리려면 어떻게 해야 할까요?
AI 전환 격차를 줄이는 핵심은 더 강력한 AI 도구를 사용하거나 더 많은 인원이 AI를 활용하는 데 있지 않습니다. 핵심은 워크플로우의 실질적인 작동 방식을 재설계하는 데 있습니다.

AI 전환이란 무엇인가요?

AI 전환(AI Transformation)은 조직의 운영, 제품, 서비스 등 모든 분야에 인공지능(AI)을 통합하는 포괄적인 과정입니다. AI 전환에는 텍스트, 이미지, 기타 콘텐츠 생성을 위한 생성형 AI뿐만 아니라 자율적으로 작업을 수행하는 AI 애플리케이션인 에이전트 기반 AI(Agentic AI) 등 다양한 형태의 AI 도입이 포함될 수 있습니다.

대부분의 기업은 업무 자동화, 정보 종합, 의사 결정 가속화, 고객 경험 개선, 신규 제품 및 서비스 개발을 위해 AI를 활용하고자 합니다.

AI 전환은 단순한 몇몇 AI 도구의 도입을 넘어 비즈니스 전략, 운영 프로세스, 조직 문화의 근본적인 변화를 의미합니다. 바로 이 점 때문에 AI 전환이 까다로운 것입니다. 비즈니스 요소를 혁신하고 적응시키려면 먼저 해당 요소를 명확히 이해해야 하지만, 대부분의 기업은 이를 제대로 파악하지 못하고 있습니다.

이에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

AI 전환의 가장 큰 과제는 무엇인가요?

AI 전환에서 가장 큰 과제는 AI 활용을 개인이나 단일 팀을 넘어 조직 전체로 확장하는 것입니다. 구성원들이 이전보다 훨씬 빠르고 효율적으로 코딩, 브레인스토밍, 리서치를 수행하더라도, 그러한 가치가 실로에 갇혀 있다면 서로 연결되거나 시너지를 내지 못합니다.

다행인 점은 과거 기술 혁신의 역사에서도 이와 유사한 과제를 경험한 적이 있으며, 그 교훈을 오늘날의 문제에 적용할 수 있다는 사실입니다.

1890년대의 공장들은 증기 기관과 복잡한 벨트, 풀리 시스템으로 작동했습니다. 전기가 도입되자 공장주들은 증기 기관을 전동기로 교체했지만, 기존의 공장 배치 방식은 그대로 유지했습니다. 그 결과 개별 기계의 속도는 빨라졌음에도 30년 동안 공장의 전체 생산성은 거의 향상되지 않았습니다.

작업 흐름 자체가 어떻게 이루어져야 하는지 본질적인 의문을 제기한 이후에야 공장의 실질적인 생산성 향상이 이루어졌습니다. 전동기의 이점을 극대화할 수 있도록 업무 프로세스를 제대로 이해하고 재설계한 덕분이었습니다.

지금의 AI 도입 상황 역시 동일합니다. 많은 기업이 모터는 바꿨지만, 공장 전체는 아직 재설계하지 않았습니다.

AI, 특히 에이전트 기반 AI에 맞게 비즈니스를 재설계하려면 업무 핸드오프가 어디서 일어나는지, 병목 현상이 발생하는 구간은 어디인지, 의사 결정이 어디서 이루어지는지 명확히 파악해야 합니다. 비즈니스에 대한 깊은 이해가 선행되어야만 기존 방식을 점검하고 개선하여 AI의 가치를 극대화할 수 있습니다.

하지만 최근 진행된 Lucid 조사, 새 탭에서 열립니다에 따르면, 대부분의 기업은 비즈니스를 정확히 파악하는 데 필요한 문서화가 부족한 실정입니다.

• 지식 근로자의 49%는 현재 조직의 운영 워크플로우 문서화 수준이 미흡하거나 거의 이루어지지 않았다고 응답했습니다.
• 60%는 팀 워크플로우의 절반 이상이 비공식적이거나 특정 개인의 지식에 의존하고 있다고 답했습니다.
• 80%는 업무 수행 시 구전 지식이나 개인적 노하우에 의존한다고 밝혔습니다.

결론적으로, 현재의 엔터프라이즈 프로세스, 워크플로우, 아키텍처, 데이터 흐름, 협업 방식이 명확히 이해되고 문서화되지 않는다면 AI 전환은 결코 최선의 성과를 낼 수 없습니다.

AI 전환의 3단계

최근 a16z 아티클에서는 개인 차원의 AI와 조직 차원의 AI 간 격차를 상세히 다루었습니다. 여기서 관찰되는 주요 문제점은 대부분의 조직이 한 단계에서 다음 단계로 넘어가는 전환 과정에서 어려움을 겪는다는 점입니다. 그 이유는 현재 상태와 최종 목표 사이에 반드시 거쳐야 할 핵심 단계가 빠져 있기 때문입니다. 이를 구체적으로 살펴보겠습니다.

1단계: 개인 차원의 AI

개인 차원의 AI 단계는 오늘날 대부분의 기업이 위치해 있는 지점입니다. 이 단계에서 구성원들은 ChatGPT, Copilot, Claude 등 다양한 AI 도구를 개인적으로 활용하여 업무 속도를 높입니다. 개별 작업 공간에서의 생산성은 향상될 수 있지만, 조직의 다른 부분은 기존과 다름없이 유지됩니다.

개인 차원의 AI는 실험과 학습이 이루어지는 중요한 단계이지만, 조직 전체 차원에서 창출할 수 있는 가치에는 분명한 한계가 존재합니다.

2단계: 가시화 및 맵핑

개인 차원의 AI에서 조직 차원의 AI로 곧바로 도약하는 것은 현실적으로 불가능합니다. 그 사이에는 대부분의 기업이 간과하는 핵심 단계가 존재합니다. 바로 '보이지 않는 것을 보게 만드는 과정'입니다.

최종 목표가 AI에 최적화된 조직 구조로의 재설계임을 감안할 때, 무엇인가를 재설계하려면 먼저 현주소를 명확히 파악해야 합니다. 그렇기 때문에 2단계의 핵심은 프로세스, 시스템, 의존성을 시각적으로 문서화하고 맵핑하는 것입니다. 개인의 머릿속에만 있던 조직적 지식을 공유 가능한 시각적 모델로 끌어내면, 기존 설계를 점검하고 AI가 가장 큰 가치를 창출할 수 있는 지점을 훨씬 쉽게 식별할 수 있습니다.

또한 비즈니스 작동 방식에 대한 문서화가 필요한 것은 사람뿐만이 아닙니다. AI 에이전트가 다양한 비즈니스 시스템 및 프로세스와 상호작용하려면 효과적인 작업을 위한 충분한 맥락 정보가 필수적입니다. Forrester는 다음과 같이 밝힙니다. "AI 에이전트는 작업을 수행하는 방법에 대한 단계별 지침이 필요합니다. 하지만 오늘날 대부분의 기업에서 이러한 노하우는 파편화된 워크플로우, 문서화되지 않은 데이터, 비공식적인 프로세스 형태로 존재합니다." (Forrester 블로그, “Autonomy Is The Future, But AI Agents Still Deliver Value Today,” 2025년 7월).

3단계: 조직 차원의 AI

조직 차원의 AI는 최종 지향점입니다. 즉, AI 우선으로 재설계되어 조직 전체의 생산성을 견인하는 워크플로우를 의미합니다. 이 단계에서는 핵심 프로세스가 AI 에이전트를 전면 수용하도록 처음부터 새롭게 구축됩니다. AI는 더 이상 개별적인 생산성 도구에 그치지 않고, 거버넌스가 확보되고 신뢰할 수 있으며 조직의 광범위한 목표와 정렬된 역량으로 기능합니다.

AI 전환 격차를 줄이는 방법

개인 차원의 AI와 조직 차원의 AI를 잇는 교량인 2단계에서 기업이 실행해야 할 구체적인 단계를 제안합니다. 바로 현주소 시각화, 전략적 얼라인먼트, 맥락 기반 배포입니다.

현주소 파악하기

AI 전환 격차를 줄이기 위한 첫 번째 단계는 단순히 오래된 사내 위키에 적힌 프로세스가 아니라, 실제 업무가 수행되는 방식에 대한 가시성을 확보하는 것입니다. 각 프로세스에 존재하는 주관적 판단, 절충안, 명시되지 않은 암묵적 규칙까지 함께 고려해야 합니다. 이러한 모든 맥락을 공유된 시각적 공간에 담아내는 것이 AI 준비도(AI readiness)의 기초가 됩니다.

이를 바탕으로 현재의 워크플로우, 프로세스, 시스템을 평가하여 AI 도입을 수용할 준비가 얼마나 되어 있는지 진단할 수 있습니다. 비효율적인 운영 체계에 AI를 무작정 도입하는 것은 문제를 해결하기는커녕 비효율을 가중시킬 뿐입니다. 비즈니스의 어떤 부분이 AI 도입 준비가 되었는지, 어떤 부분을 먼저 최적화해야 하는지 면밀히 검토해야 합니다.

이 단계의 주요 활동:

• 시각적 프로세스 맵, 새 탭에서 열립니다 및 시스템 다이어그램, 새 탭에서 열립니다으로 암묵지 시각화
• 현황 평가를 통한 에이전트 기반 AI의 우선 활용 사례, 새 탭에서 열립니다 도출
• 워크플로우 내 시스템 의존성 및 연동 지점 명시

조직의 목표 얼라인하기

다음으로 비전을 명확히 공유하고 이를 달성하기 위한 새로운 워크플로우를 정의하며 안전한 배포를 위한 거버넌스 가이드라인을 수립하는 AI 전략을 중심으로 팀을 정렬해야 합니다. 고려해야 할 사항: 프로세스를 어떻게 재설계할 것인가? 사람과 AI 에이전트가 함께 협업하는 지점은 어디인가? 각 워크플로우에서 액세스해야 하는 시스템은 무엇인가? 모든 구성원이 올바른 정보에 액세스하도록 조직에서 어떻게 보장할 것인가?

엔터프라이즈 AI 전략, 새 탭에서 열립니다 수립 과정은 팀이 제품을 개발하는 방식과 유사합니다. 리더들에게는 실시간 또는 비동기 방식으로 모여 아이디어를 나누고, 우선순위를 정하며, 계획을 수립할 수 있는 공간이 필요합니다. 또한 팀원들은 중앙에서 관리되고 버전이 제어되며 항상 승인 및 최신화 상태가 유지되는 문서에 접근할 수 있어야 합니다.

이 프로세스에는 일반적으로 다음 활동이 포함됩니다.

• 목표, 리스크, 예상 수익률에 기반하여 AI 투자의 우선순위를 정하기 위한 전략적 계획 , 새 탭에서 열립니다수립 지원
• RACI 차트, 새 탭에서 열립니다 및 스윔레인 다이어그램, 새 탭에서 열립니다을 활용해 워크플로우를 재설계하고 사람과 AI 에이전트 간 역할 정의
• AI 이니셔티브에 대한 거버넌스, 승인 프로세스 및 컴플라이언스 기준 수립

미래 구축하기

현주소에 대한 이해와 미래 상태에 대한 계획이 갖춰지면 AI를 효과적으로 배포하고 확장할 수 있습니다. 이 단계에서는 실행 과제를 조율하고, 재설계된 워크플로우에 따라 에이전트를 배치하며, 여러 팀에 걸쳐 프로세스를 지속적으로 개선하고 확장합니다.

특히 이 지점은 작성된 문서가 곧 '인프라'로 거듭나는 시점이기도 합니다. 그동안 문서화가 주로 컴플라이언스용 기록이나 발표용 시각자료에 머물렀다면, 이제는 AI 에이전트의 의사 결정을 이끄는 핵심 맥락층(context layer) 역할을 수행합니다. 예를 들어, 수많은 팀이 Lucid를 사용하여 운영 블루프린트를 문서화하고, Lucid MCP 서버, 새 탭에서 열립니다를 통해 Lucid 시각자료를 다양한 AI 도구(ChatGPT, Claude, Microsoft Copilot 등)에 직접 연결하여 매끄러운 실행을 구현하고 있습니다.

AI의 대규모 배포 과정:

• 명확한 마일스톤, 의존성, 담당자가 포함된 유연한 실행 타임라인, 새 탭에서 열립니다 생성

• 승인된 프로세스 문서를 AI 실행 환경에 직접 제공하여 에이전트가 이를 준수하도록 지침 부여

• 거버넌스가 유지되는 단일 정보 원천(예: Lucid의 프로세스 액셀러레이터, 새 탭에서 열립니다) 내에서 결과 모니터링 및 문서 업데이트

AI 전환 사례

개인 차원의 AI에서 조직 차원의 AI로 전환하려는 기업이 늘어남에 따라 한 가지 공통점이 명확해지고 있습니다. 가장 성공적인 AI 도입 사례는 명확히 문서화된 시각 자료에 의존한다는 점입니다. AI 전환을 선도하고 있는 기업들의 대표 사례를 소개합니다.

Carta: 에이전틱 워크플로우 맵핑

Carta가 복잡한 회계 워크플로우를 처리할 자율형 AI 에이전트를 도입하여 월 3,500시간 이상을 절감했을 때, 그들이 발견한 지능형 자동화의 비결은 완벽한 시각적 블루프린트 구축에 있었습니다.

AI 에이전트가 현금 정산 프로세스에 투입되어 도구 기반 과제를 수행하고 미세한 의사 결정을 내리기 전에, 담당 실무진은 모든 예외 상황(edge case)에 이르기까지 기존 프로세스를 완벽히 이해해야 했습니다.

Carta 팀은 Lucid에서 프로세스를 시각화하는 방법을 선택했습니다. Lucid 다이어그램을 맥락층으로 활용하여 이를 에이전트로 전환했으며, 이제 에이전트가 대부분의 수작업을 처리하고 사람의 검토(human-in-the-loop)는 필요한 지점에서만 이루어집니다. 에이전트나 팀이 공식적으로 문서화된 프로세스에서 벗어나거나 가이드라인을 벗어난 의사 결정을 포착하면, Lucid에서 프로세스를 수정하고 이에 맞게 에이전트를 업데이트했습니다.

"AI는 이미 Carta의 일하는 방식을 바꾸고 있으며, Lucid는 이러한 변화의 중심에 있습니다." Carta의 CEO Henry Ward는 말합니다. "Lucid는 프로세스 초기에 비즈니스 팀과 함께 AI 워크플로우를 맵핑하고 지속적으로 개선하는 데 둘도 없이 유용했습니다. 덕분에 다른 시스템에 이를 코드화하기 전에 필요한 명확성을 확보할 수 있었습니다. 이러한 초기 단계의 협업은 야심 찬 아이디어를 실용적이고 확장 가능한 AI 솔루션으로 구현하는 데 결정적인 역할을 했습니다."

Uber: AI 의사 결정을 위한 블루프린트 구축

세계 최대의 라이드셰어링 기업 중 하나인 Uber Technologies는 핵심 AI 이니셔티브를 가속화하고 수백만 달러를 절감하기 위해 시각적 블루프린트의 가치를 일찍이 활용했습니다.

Uber 규모의 조직에서 매주 수백만 건의 지원 티켓을 처리하는 것은 막대한 비용이 소요되는 작업입니다. Uber는 에이전트 기반 AI를 활용해 이 프로세스를 자동화하려 했지만, 자동화를 성공시키기 위해서는 에이전트가 고객 지원 요청에 적절히 대응할 수 있도록 정확한 맥락을 제공해야 했습니다.

Uber는 이미 고객 지원 담당자가 티켓을 처리할 때 참조하던 의사 결정 나무 방식의 문서를 Lucid에 보유하고 있었습니다. 이러한 시각 자료를 기반으로 Lucid에서 지원 에이전트가 따라야 할 블루프린트 역할을 하는 포괄적인 다층 구조의 지원 문서를 제작했습니다.

이 프로젝트는 2026년 말까지 전체 문의 티켓의 70%를 자동화하는 것을 목표로 진행 중이며, 연간 5억 달러의 비용 절감 효과를 거둘 것으로 기대하고 있습니다.

AI 전환 여정의 다음 단계를 실행하세요

개인 차원의 AI와 조직 차원의 AI 간 격차를 메우려면 가시성, 조직적 정렬, 거버넌스가 필수적입니다. 어떤 도구는 기본적인 다이어그램 작성은 지원하지만 거버넌스가 부족하고, 어떤 도구는 표준화를 제공하지만 협업 기능이 미흡합니다. Lucid는 유연성과 지능형 기능, 체계성을 균형 있게 제공하여 현주소 파악부터 조직 재설계, 배포 관리에 이르는 전 과정을 통합 지원합니다.

Lucid가 지원하는 AI 전환 기능:

• 주요 LLM 연결을 위한 MCP 서버를 포함하여 100개 이상의 업계 선도 앱과 연동 가능
• 프로세스, 시스템, 데이터의 시각화를 가속화하는 직관적이고 지능적인 다이어그램 작성 기능
• 문서화 표준화 및 거버넌스를 간소화하는 고급 애드온 기능
• 맞춤형 솔루션을 제공하는 전문 서비스 팀 보유