“AI전환, 공부는 이제 그만! 실전에 뛰어들 때”

원티드랩 주형민 AX사업총괄이 전하는 기업과 조직의 AI 전환방법

"AI전환, 도대체 어떻게 시작해야 되나요?"
"AI가 정말로 유용한가요?"
“전직원에게 챗GPT부터 구독시켜주면 되나요?”

생성형 AI의 시대가 시작된 지 어느덧 1년. 빠르게 도입한 기업도, 아직 관망 중인 기업도, 공통적으로 갖고 있는 질문들입니다. 지난 2월 20일 저녁 7시, 2025년 첫 번째 테헤란로트렌드클럽에서, 원티드랩의 주형민 AX사업개발총괄은 이 질문들에 대해 아주 솔직하고 구체적인 답을 내놨습니다. 그것도, ‘이제는 공부할 때가 아니라 실행할 때’라는 말과 함께 말입니다.

비가 내릴 듯 말 듯한 겨울 끝자락, 우리 조직의 AI전환을 고민하는 참석자들이 &Space를 가득 채웠습니다. 어쩌면 이 날 모인 사람들 모두가 '어디서부터 어떻게 시작해야 할까'라는 같은 고민을 안고 있었는지도 모릅니다.

AI시대 일잘러 되기 1탄, "기업과 조직의 AI전환" 요약, 지금 시작합니다.

*올해 테헤란로트렌드클럽에서는 AI전환 중요성과 사례들을 만나봅니다.
*테헤란로트렌드클럽은 저녁시간을 활용해 인사이트를 얻는 스타트업 업계 트렌드 강연입니다. 다음 행사 소식이 궁금하신 분들은 스얼레터를 구독하시면 가장 먼저 소식을 받아보실 수 있습니다.
*현장에 참석해주신 분들을 위해 블로그에는 모든 강연 내용을 담지 않습니다. 궁금하신 분들은 테헤란로트렌드클럽을 찾아주세요! :)

1. “AI 기능이 아니라, AI전환 역량을 도입해야 합니다”

주형민 총괄님은 위와 같은 말로 발표를 시작했습니다.

우리는 과거 인터넷의 등장으로 전 산업에서 기업가치 상승을 한 차례 경험한 바 있습니다. 그런데 AI의 등장은 그 7배 이상의 기업가치 상승 효과가 있을 것으로 예상된다고 하는데요. 특히 맥킨지(McKinsey)의 보고서에 의하면 AI 성숙도가 높은 기업은 수익과 주주 총이익률 역시 크게 2배 이상 높아진다고 합니다. 그만큼 모든 기업의 생존과 성장을 위해서는 AI 도입이 중요해진 건데요.

"생성형 AI 기술은 이미 캐즘(Chasm)을 넘어가고 있습니다. 이제는 실행력이 격차를 만들 겁니다."
(*캐즘(Chasm) : 혁신적인 기술이 시장에 도입되면서 초기 수요자와 주류 수요자 사이에 발생하는 일시적인 수요 정체 현상으로, 그 기술이 시장에서 상업적인 주류 기술로 인식되느냐를 판단하는 척도. 캐즘을 넘어갔다는 것은 시장에서 상업적인 주류 기술이 되었음을 의미함)

주형민 총괄님은 AI로 인한 격변의 시대에서는 단순하게 기술 발전을 따라가기만 해서는 충분하지 않다고 이야기했습니다. 신기술 수용 수준이 높은 기업과 그렇지 않은 기업 사이에 격차가 발생한다는 것이죠.

"2023년 생성형 AI 바람이 불면서 대기업이나 시중은행에서 PoC(Proof of Concept)을 어마어마하게 시작했습니다. PoC만 되어도 기업들이 돈을 지불하는 시대였죠. 하지만 2024년 현재, 생성형 AI는 이미 주류 기술입니다. 기술을 도입하기만 해서는 경쟁력을 만들 수 없죠. 어떻게 활용하고,어떻게 지속가능한 구조로 만들지 방법을 찾아내는 기업이 성공할 겁니다"

실제로 2023년 후반부터는 챗GPT 기반의 사내 챗봇 하나 만드는 것으로는 충분하지 않다는 목소리가 커지고 있습니다. 주형민 총괄님에 따르면 지금 우리에게 필요한 건 ‘AI 기능’이 아니라 ‘AI 역량’입니다. AI 고도화를 위해 무엇이 부족한지, 앞으로 어떤 역량을 개발해야 할지 고민해야 한다는 겁니다.

2. AI 고도화, 데이터 거버넌스 도입이 우선이다

"AI전환을 시도하는 많은 기업들이 발목을 잡히는 부분이 바로 데이터입니다. 대기업이라 할지라도 데이터의 표준이 없고, 품질이 엉망인 곳이 많습니다. 데이터 체계부터 잡아야 하는 거죠."

주형민 총괄님은 AI 활용을 위한 기초체력이 '데이터 거버넌스 도입'이라고 설명했습니다. 데이터의 생성과 폐기까지 사이클의 오너는 누구인지, 그리고 데이터 관리 조직과 서비스 기획 조직, 컴플라이언스 조직의 R/R을 정리하고 움직이게 하는 거버넌스가 필요하다는 겁니다. 예전에는 현업 조직이 데이터를 잘 쓰게 하기 위해 데이터베이스를 관리하고 지표를 산출하는 데이터 엔지니어(Data Engineer)가 데이터 직군의 핵심영역이었다면, 자연어로 방대한 데이터를 처리할 수 있는 생성형 AI 시대에는 엔지니어가 아닌 데이터 사이언티스트(Data Scientist)의 역할이 더 중요해진 거죠. 이게 끝이 아닙니다.

"앞으로는 시민 개발자(Citizen Developer)의 역할이 급부상할 겁니다. 기업 내 요구사항을 IT 개발 부서에 전달하지 않고 직접 자기 전문분야에서 개발하는 현업 전문가들이죠. IT 개발이나 AI 지식이 없어도 현업 부서에서 바로 개발할 수 있는 겁니다."

3. 그럼 이제, 공부부터 하면 되나요?

주형민 총괄님에 의하면 지난 2년 간 많은 기업들은 아래와 같은 세 가지 노력을 해왔다고 합니다.

AI 리터러시 : "일단 생성형 AI가 뭔지부터 알아야할 것 같아... 공부하자"
생성형 AI 개발 교육 : "이제 생성형 AI가 뭔지는 알겠어! 그럼 이제 직원들에게 생성형 AI 개발 교육을 듣게 하자!"
유즈케이스(Use Case) : "그런데 우리 회사에서는 어디에 어떻게 적용할 수 있지?"

직원들에게 챗GPT를 구독하게 하고, 클라우드 교육을 듣게 하고, 파이썬 교육을 듣게 하고... 많이 들어본 이야기입니다. 그러나 대부분 우리 회사의 어떤 제품/서비스에 어떻게 생성형 AI를 적용할지 고민하는 데까지 이르지도 못합니다. 현업에서 스스로 경험치가 쌓여 문제를 정의하고 AI로 그 문제를 해결할 방법을 고민해야 하는데, 공부하고 교육받는다고 해결될 문제가 아니라는 겁니다.

4. 원티드랩의 AI 도입 로드맵

그렇다면 도대체 어떻게 AI를 도입해야 할까요? 그리고 원티드랩은 AI전환을 어디서부터 어떻게 시작했을까요? 주형민 총괄님은 원티드랩의 실전 경험을 바탕으로, AI전환의 구체적인 실행 단계를 아래와 같은 과정으로 설명했습니다.

인지&확산 단계 – 챗GPT 출시 직후, 내부적으로 AI에 대한 호기심을 확산시키기 위한 작은 실험들부터 시작. 가상의 캐릭터를 만들어 스테이블 디퓨전으로 구현하거나, 내부 공지에 AI를 활용해보기 등 ‘가볍지만 강렬한’ 시도들이 이루어지는 단계.
운영 효율화 단계 – 사내 슬랙에서 특정 이모지를 누르면 자동으로 지라 티켓이 생성되는 워크플로우, 쿼리 자동 생성기, 뉴스 요약 봇 등이 만들어진 단계. 조직의 협업툴과 AI가 자연스럽게 이어지기 시작한 시점. 또한 원티드의 핵심 서비스인 채용 플랫폼에 AI를 녹이기 시작. 이력서 코칭, 포지션 추천, 인터뷰 준비 봇 등 도입.
혁신 가속화 단계 – 여기서부터는 조직 전체가 AI를 ‘도입’하는 게 아니라 ‘사용’하는 쪽으로 전환. 더 나아가 사내에서 만든 시스템을 아예 SaaS 형태의 ‘원티드 라스(Wanted LASS)’로 외부에 공개하고, 스타트업용 구독 플랜까지 출시.

"3단계에 들어서면 이제 모든 현업 담당자들이 나만의 어시스턴트, 새로운 서비스를 만들 수 있습니다. 30분이면 나만의 어시스턴트를, 3일이면 새로운 서비스를 만들 수 있어요."

주형민 총괄님은 이 모든 것이 1단계, 작은 실험들로부터 시작되었다고 강조했습니다. 공부하지 않고, 교육하지 않고, "실행"해봤기 때문에 가능했다는 거죠.

“처음엔 플랫폼이 있어도 그렇게 잘 쓰지 않았어요. 하지만 점점 팀에서, 어떤 문제를 스스로 해결하고 싶을 때 AI를 찾아 쓰는 흐름이 생겼습니다. 이건 시스템으로 강제할 수 있는 게 아니라 습관으로 자리 잡아야 해요.”

5. “언제까지 공부만 하실 건가요?”

생성형 AI는 기술 그 자체보다 더 큰 변화를 요구합니다. 바로 ‘일하는 방식’과 ‘조직문화’의 재정의입니다.

“우리가 AI를 도입한다고 할 때, 결국 필요한 건 ‘내가 뭘 시키고 싶은지 아는 능력’이에요. 그런데 많은 기업의 리더들조차 AI로 무엇을 만들고 싶은지 모르는 분들이 많습니다.”

또한 주형민 총괄님은 많은 스타트업이 "새로운 기술을 공부"하는 데에 너무 많은 에너지를 쏟고 있다고 이야기했습니다.

"제가 그간 AI전환을 고민하는 50여 개의 스타트업을 만났는데, 대부분 비즈니스모델 검증이 아니라 새로운 아키텍처를 만드는 데에 에너지를 쓰고 있더라고요. 우리에게 필요한 것은 새로운 아키텍처를 구현했다는 자랑이 아닙니다. 고객의 경험을 혁신하는 새로운 서비스를 만들어야죠."

주형민 총괄은 마지막으로 이렇게 말했습니다. “공부는 이제 그만. 이제 써야 할 시간입니다.”

스타트업이든 대기업이든, 지금 필요한 건 완벽한 아키텍처가 아닐지 모릅니다. 오히려 질문을 던지고, 프로토타입을 만들고, 그걸 현장에서 써보는 ‘실전력’이 중요한 시대가 된 겁니다.

세미나가 끝난 후, 현장에서는 질문이 쏟아졌습니다. 많은 참석자들이 “자료를 공유받을 수 있냐”고 물었고, 또 어떤 분은 “우리 조직에 꼭 들려주고 싶은 이야기”라고 말했습니다.

2025년 첫 번째 테헤란로트렌드클럽에서, 주형민 총괄님은 우리에게 아주 현실적인 질문을 던졌습니다.

당신의 조직은 정말 AI전환을 준비하고 있는가?
아직도 공부만 하고 있는 건 아닌가?

어떤가요? 여러분의 회사는, 여러분의 조직은, 그리고 여러분은 AI를 공부하고 있나요? 아니면 진짜 AI전환을 위한 준비를 하고 있나요?

다음 시간에는 실제 AI전환 사례들을 가지고 돌아오겠습니다. 가장 빨리 다음 행사 소식을 받아보고 싶은 분들은 지금, 스얼레터를 구독해보세요!

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