AI는 어떻게 기업의 무기가 되는가

AI를 도입했는데, 왜 일은 줄지 않을까?
보안에 막히고, 결재를 기다리고, 다시 엑셀을 여는 회사들
첫 90일의 실행부터 다섯 부서의 업무 설계까지
우리 회사의 지식과 경험을 AI의 실력으로 바꾸는 법
퇴근 후 배운 AI 자동화는 개인 노트북에서 잘 돌아갔다. 회의록을 정리하고, 자료를 저장하고, 다음 일정까지 잡아주었다. 그런데 회사에 출근하자 첫 단계부터 막힌다. 프로그램 설치는 보안 정책에 걸리고, 필요한 데이터에는 접근 권한이 없다. 다른 부서에서 받은 자료는 양식도 용어도 제각각이다. 자동으로 만든 보고서를 다시 확인하고 엑셀에 옮겨 적다 보면 이런 질문이 남는다. AI는 분명 일을 잘하는데, 왜 우리 회사의 일은 그대로일까?

『AI는 어떻게 기업의 무기가 되는가』는 이 익숙한 막막함에서 출발한다. 저자 이지성은 PwC 컨설팅의 AI·데이터·AX 컨설턴트이자 정보관리기술사다. 15년 동안 금융·제조·엔지니어링 현장에서 데이터 플랫폼부터 AI 에이전트까지 다양한 프로젝트를 기획하고 구축해 온 경험으로, 기술을 선택한 뒤에도 일이 멈추는 이유를 짚는다. 모델을 비교하느라 여덟 달을 보낸 반도체 공장, 데이터를 모으고도 활용 기준을 정하지 못한 금융사, 수많은 문서 속에서 공식 지침을 가려내지 못한 유통사. 책에 등장하는 현장들은 AI가 회사의 일을 하려면 무엇을 먼저 알아야 하는지 묻는다.

책은 영업기획팀 김 과장이 AI 도입을 시도하고 여러 부서와 해법을 찾아가는 이야기를 따라간다. 그 과정에서 저자가 강조하는 개념은 '에이전트 하네스'다. 이 책에서 하네스는 AI가 사용할 데이터와 도구, 실행 권한, 사람의 승인, 결과를 확인할 기록까지 아우르는 운영 체계를 뜻한다. 회사가 이미 갖춘 결재 절차와 보안 규칙, 오랫동안 축적한 업무 지식이 그 출발점이 된다. 무엇을 자동화할지 결정할 때에도 사람이 책임져야 할 판단과 에이전트에게 맡길 반복 작업을 먼저 구분한다.

실행 방법은 구체적이다. 판단의 복잡도와 실패의 파급력을 기준으로 업무를 네 가지 유형으로 나누고, 첫 과제를 고르는 다섯 가지 원칙을 제시한다. 첫 30일에는 실제 업무를 관찰하고, 다음 30일에는 한 가지 업무에 적용하며, 마지막 30일에는 예외와 오류를 줄이는 방식이다. 부서 간 용어 차이, 승인 절차, 기존 시스템과의 연결, 직원의 불안, 보안 문제는 '현재 상태·필요한 협약·동맹자'를 적는 하네스 매핑으로 정리한다. 독자는 개발을 시작하기 전에 누구를 만나 무엇부터 합의해야 하는지 살펴볼 수 있다.

인사·마케팅·영업·운영·재무를 다루는 적용 사례는 부서마다 지켜야 할 가치가 다르다는 점을 보여준다. 인사에서는 채용 판단을 사람이 맡은 채 지원서의 근거를 정리하고, 마케팅에서는 브랜드의 방향을 지키면서 채널별 변형과 성과 취합을 돕는다. 영업에서는 고객을 만날 시간을 확보하고, 운영에서는 흩어진 정보를 연결하며, 재무에서는 증빙과 숫자를 대조하는 반복 작업을 줄인다. 기능을 만드는 과정뿐 아니라 현업이 결과를 신뢰하고 실제로 사용하게 되는 조건까지 함께 다룬다.

후반부는 도입 이후의 문제로 나아간다. 익숙한 업무 화면에 자동화를 녹이는 방법, 직원의 두려움과 호기심을 이해하는 변화 관리, 중간관리자의 평가 기준을 바꾸는 방법을 설명한다.

절약한 시간을 인건비로 환산하는 데서 멈추지 않고, 그 시간이 어떤 업무에 다시 쓰여 어떤 성과를 냈는지도 따져본다. 자가진단과 1년 실행 로드맵을 따라가다 보면 처음의 질문은 달라진다. 우리 팀이 매일 되풀이하는 일 가운데 무엇부터 줄일 것인가. 그 일을 잘 아는 사람과 함께, 회사에 쌓인 경험을 AI가 활용할 수 있는 지식으로 연결하는 것이 이 책이 제안하는 첫걸음이다.