이제 AI가 필요해요. 하지만 우리는 그것이 무엇을 위해 필요한지 알고 있을까요? 

몇 주 전에 바이럴이 된 만화가 제 눈길을 사로잡았습니다. 작은 인형이 "우리는 누구인가?"라고 묻자 여러 다른 인형들이 "CEO들"이라고 대답합니다. "그리고 우리는 무엇을 원하는가?"라고 묻자 그들은 "인공지능!"이라고 대답합니다. "인공지능은 무엇을 위해 사용해야 하는가?"라고 묻자 그들은 "모릅니다!"라고 대답합니다. "하지만 언제 원하는가?"라고 묻자 그들은 "지금!"이라고 대답합니다.

이 유머는 일상 생활에서 보는 것뿐만 아니라 미국 MIT의 분산 아키텍처 네트워크 AI 에이전트(NANDA) 팀에서 발표한 "The GenAI Divide: State of AI in Business 2025" 보고서를 통해 알게 된 현실을 완벽하게 반영합니다.

이 연구는 생성형 인공지능이 기업 세계에 민첩성, 문제 해결 능력, 심지어 수익성을 약속하고 있지만, 대부분의 이니셔티브가 아직 큰 성공 수준에 이르지 못했다고 밝히고 있습니다. 

보고서에 따르면, AI 시범 프로그램 중 약 5%만이 눈에 띄게 매출 증가를 가속화했습니다. 대부분의 사업은 정체되어 측정 가능한 수익 또는 손실에 미미하거나 아무런 영향도 미치지 못했습니다. 

MIT의 NANDA 프로젝트 보고서 주요 저자이자 협력자인 Aditya Challapally는 Fortune지와의 인터뷰에서 최근 몇 년 동안 생성형 AI로 두각을 나타낸 대기업과 신생 기업의 시범 프로그램들을 설명했습니다. "문제점을 명확히 정의하고, 효율적으로 실행하며, 자신의 도구를 활용하는 기업들과 지혜로운 파트너십을 구축하는 것이 핵심입니다."라고 그는 덧붙였습니다. 

95% 보고서에 포함된 기업들 중, 단순히 생성형 인공지능 솔루션을 구현하는 것만으로는 충분하지 않았습니다. 핵심 문제는 모델 및 도구의 질이 아니라 "학습의 격차"가 아닐까 합니다. 

포춘지 기사에 따르면, 경영진들은 규제나 모델 성능을 원인으로 지목하지만, MIT 조사는 기업 통합 과정의 결함을 지적하고 있습니다. 

즉, AI 솔루션 자체는 존재하지만, 이 프로세스의 다른 부분, 즉 사람들의 업무 방식에서 문제가 발견되었습니다. 

ChatGPT와 같은 일반적인 용도의 도구는 유연성 때문에 개인에게는 훌륭하지만, 기업 사용에는 기적을 일으키지 않습니다. 왜냐하면 업무 흐름을 학습하거나 적응하지 않기 때문입니다. 샬라팔리 박사가 설명했습니다.

몇몇 강연과 대화에서 이에 대해 구체적으로 언급했습니다. AI 도구는 훌륭한 지원이지만, 바로가기는 아닙니다. AI는 테스트 속도를 높이고, 아이디어를 개선하고, 데이터를 검토하거나, 전문적인 소프트웨어나 애플리케이션을 마치 다루는 것처럼 복잡한 작업을 수행하는 데 탁월합니다.

보고서가 지적했듯이, 인공지능(AI) 에이전트를 잘 선택한 기업들은 문제가 되는 질문이나 마찰점을 골라 해결하거나, 적어도 그 과정을 가속화하여 자연스럽게 생산성과 수익성을 높였습니다.

"‘이제 모든 곳에 AI를 원합니다!’라는 함성에 동참하기 전에 먼저 묻는 좋은 질문은 다음과 같습니다. 회사의 요구 사항을 충족하는 데 도움이 되는 사용 가능한 도구와 솔루션은 무엇입니까?" 

아직 큰 문제에 대한 완벽한 제품과 앱이 없을 수도 있습니다. 하지만 직원들이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 어떤 프로세스를 가속화하거나 더 확실한 근거를 제공할 수 있다면, 현재로서는 이것이 귀사에 가장 도움이 되는 AI 지원이 될 것입니다. 

최종 결정은 항상 인간이 내리는 것이며, 인공지능이 얼마나 도움이 될지 판단하는 것도 마찬가지입니다. 그리고 모든 기술과 마찬가지로, 우리는 현재 발전과 개선의 시기를 겪고 있습니다. 따라서 6개월 안에 귀하의 결정이 달라질 수도 있습니다.

헨리케 칼란드라 그는 브라질의 기술 회사인 WallJobs의 창립자로, 인턴십 계약을 위한 자동화된 솔루션을 제공합니다. 그는 "초보자를 위한 생성형 인공지능"이라는 책의 저자이기도 하며, ABStartups의 칼럼니스트이자 InovaBRA, Distrito와 같은 대규모 생태계에서 강연자로 활동하고 있습니다.