AI 도입 기업의 62%가 실험에 머무는 진짜 이유

기존 업무 프로세스에 AI 에이전트를 얹는 것과, 프로세스를 처음부터 AI 에이전트에 맞춰 설계하는 것. 이 둘 사이에는 근본적인 차이가 존재합니다. 그리고 후자를 실행할 수 있는 팀과 전자에 머무는 팀 사이의 격차는 앞으로 더 크게 벌어질 겁니다.

McKinsey의 2025년 보고서에 따르면, 조직의 62%가 AI 에이전트를 실험하고 있지만 실제로 의미 있는 규모로 확장한 곳은 23%에 불과합니다. 나머지 39%는 여전히 '실험' 단계에 머물러 있어요. 왜 이런 격차가 생기는 걸까요?

답은 기술이 아니라 설계에 있습니다.

자동차가 처음 발명되었을 때를 떠올려 보면 이 격차의 본질이 선명해집니다. 초기 자동차는 '말 없는 마차(horseless carriage)'라 불렸어요. 마차의 프레임에 엔진을 얹은 형태였거든요. 핸들은 고삐처럼 생겼고, 바퀴는 마차 바퀴만큼 가늘었으며, 마부석 자리에 운전자가 앉았습니다. 마차라는 기존 프레임워크에 새로운 기술을 '적용'한 것이지요.

진짜 혁신은 그 다음에 왔어요. 포드와 벤츠가 엔진을 중심에 놓고 이동수단을 처음부터 다시 설계했을 때, 완전히 새로운 형태가 탄생했습니다. 더 빠르고, 더 안전하고, 비교할 수 없이 확장 가능한 형태로요.

AI 에이전트도 지금 딱 그 전환점에 서 있습니다. 이 글은 '마차에 엔진을 얹는 방식'과 '처음부터 자동차를 설계하는 방식'의 차이를 파헤치고, 왜 후자만이 AI의 진짜 잠재력을 끌어낼 수 있는지 살펴봅니다.

---

마차 없는 마차의 함정,

AI를 기존 프로세스에 '올리는' 방식의 한계

대부분의 기업이 AI 에이전트를 도입하는 방식은 이렇습니다. 기존에 사람이 하던 업무가 있고, 그 업무의 일부를 AI에게 맡기는 거예요. 마케팅팀의 주간 리포트 작성을 AI가 대신 쓰게 하거나, 고객 문의 중 반복적인 질문에 챗봇이 응답하게 하거나, 엑셀 데이터를 정리하는 작업을 자동화하는 식이지요.

이 접근 방식이 나쁜 건 아닙니다. 단기적으로 분명 효율이 올라가요. 하지만 여기에는 보이지 않는 천장이 있습니다.

기존 프로세스의 틀 안에서 AI를 활용하면, 그 프로세스가 원래 가지고 있던 비효율까지 함께 물려받게 됩니다.

구체적인 예를 들어볼게요. 어떤 기업의 재무팀이 분기별 실적 보고서를 만든다고 가정합니다. 기존 프로세스는 이렇습니다. 먼저 각 부서에서 데이터를 수집해요. 그 데이터를 엑셀에 정리하고, 차트를 만들고, 워드 문서에 옮기고, 팀장이 검토하고, 수정 사항을 반영하고, 임원에게 보고합니다. 6단계에 걸쳐 2주가 소요되는 프로세스입니다.

여기에 AI를 '적용'하면 어떻게 될까요? 엑셀 정리를 AI가 해주고, 차트를 자동으로 생성하고, 보고서 초안을 작성해 줍니다. 2주가 1주로 줄어들 수 있어요. 꽤 의미 있는 개선이지요.

하지만 한 발 물러서 생각해 봅시다. 왜 애초에 '각 부서에서 데이터를 수집'하는 단계가 필요한 걸까요? 왜 엑셀에 정리하는 과정이 존재하는 걸까요? 왜 워드 문서라는 형식이어야 하는 걸까요?

이 단계들은 사람이 작업하기에 가장 효율적인 방식으로 설계된 것입니다. 사람은 데이터베이스에 직접 쿼리를 날리기 어렵고, 여러 시스템의 데이터를 실시간으로 통합하기 어렵고, 비정형 데이터를 순식간에 분석하기 어렵기 때문에 이런 프로세스가 생겨난 거예요.

AI 에이전트에게는 이런 제약이 없습니다. 그런데 우리는 사람의 제약을 전제로 만들어진 프로세스에 AI를 끼워 맞추고 있어요.

Deloitte의 2025년 보고서는 이 문제를 정면으로 지적합니다. 많은 기업이 기존 프로세스를 자동화하려다가, 에이전트 워크플로우를 제대로 재설계하는 데 실패하고 있다고요. 심지어 일부 기업에서는 에이전틱 AI를 잘못 적용해서 프로세스가 오히려 비효율적으로 변하는 '에이전틱 워크슬롭(workslop)' 현상까지 발생하고 있습니다.

Henry Ford가 1922년에 남긴 말이 딱 이 상황을 꿰뚫어요. "많은 사람들이 애초에 할 필요가 없는 일을 더 잘하는 방법을 찾느라 분주하다." Ford는 자동차 생산에 대해 이야기한 것이지만, 2026년 기업 AI 도입 현장에 그대로 적용됩니다.

마차에 엔진을 얹으면 '빠른 마차'가 되지만, 자동차가 되지는 않습니다. 마차의 구조적 한계(좁은 도로 폭, 마부석의 시야, 목재 프레임의 강도)가 엔진의 잠재력을 가로막거든요.

AI 에이전트도 마찬가지입니다. 기존 프로세스라는 마차 위에 올려놓으면, AI가 가진 진짜 능력인 코드를 작성하고 실행하는 능력, 어떤 API와도 상호작용하는 능력, 수십 개의 작업을 동시에 병렬 처리하는 능력이 발휘될 공간 자체가 없어요.

그래서 질문을 바꿔야 합니다. "이 업무에 AI를 어떻게 적용할 수 있을까?"가 아니라, "AI 에이전트가 있는 세상에서 이 업무는 어떤 모습이어야 할까?"로요.

---

백지 위의 설계도,

처음부터 AI 에이전트용으로 프로세스를 그린다는 것

앞서 살펴본 재무 보고서 사례를 다시 꺼내봅시다. AI 에이전트를 '적용'하는 게 아니라, 처음부터 AI 에이전트가 존재하는 세계를 전제로 설계하면 어떻게 될까요?

에이전트가 ERP 시스템, CRM, 회계 소프트웨어의 API에 직접 접속합니다. 실시간으로 데이터를 끌어오고, 이상치를 감지하고, 트렌드를 분석합니다. 사람이 '데이터를 수집'하는 단계는 아예 사라져요.

보고서라는 형식 자체도 바뀝니다. 정적인 PDF 문서가 아니라, 대시보드 형태의 라이브 인터페이스가 됩니다. 경영진이 질문을 던지면 에이전트가 즉시 데이터를 조회해서 답을 내놓아요. "지난 분기 대비 마케팅 ROI가 떨어진 이유가 뭐지?"라고 물으면, 에이전트가 관련 데이터를 크로스레퍼런스해서 가설을 제시합니다.

2주가 아니라 2분입니다. 50% 개선이 아니라 근본적 변환이에요.

이것이 바로 '처음부터 AI 에이전트에 맞춰 설계한다'는 것의 의미입니다. 기존 프로세스를 개선하는 게 아니라, 프로세스 자체를 새로 그리는 겁니다.

이론적으로는 AI의 모든 이점을 '공짜'로 누릴 수 있다면 좋겠지요. 기존 업무에 AI를 끼워 넣기만 하면 모든 게 좋아지는 세상 말이에요. 하지만 현실은 다릅니다. AI에는 분명한 제약(맥락을 정확히 파악하는 것)과 분명한 강점(코드 실행, 병렬 처리)이 공존하기 때문에, 워크플로우 자체를 재설계해야만 이 기술의 잠재력을 온전히 활용할 수 있어요.

World Economic Forum의 기고문은 이와 같은 전환을 강력하게 요약합니다. 100년 된 대기업들이 흔들리고 있다고요. 이들의 프로세스, 사람이 모든 의사결정을 내리는 것을 전제로 설계된 거버넌스, 높은 실행 비용을 관리하기 위한 경영 매뉴얼이 모든 것이 AI 에이전트 시대와 충돌하고 있습니다.

과거에는 '실행(execution)'이 제약이었어요. 일을 처리할 사람이 부족하고, 시간이 부족하고, 비용이 부족했습니다. 그래서 프로세스는 실행을 최적화하는 방향으로 설계되었지요.

지금은 실행이 제약이 아닙니다. 실행은 싸고, 풍부하고, 거의 즉각적입니다. 진짜 제약은 '오케스트레이션'. 즉 일을 어떻게 조율하고 흐르게 할 것인가로 이동했어요.

이 전환을 이해하지 못하면 기업은 계속 '빠른 마차'를 만들게 됩니다. 마차의 최고 속도에는 물리적 한계가 있어요. 아무리 강력한 엔진을 올려도 마차 프레임이 버티질 못하니까요.

---

무한한 엔지니어 사고실험,

워크플로우 재설계의 출발점

그렇다면 프로세스를 처음부터 새로 그리려면 어디서 시작해야 할까요? 여기 하나의 강력한 사고실험이 있습니다.

"만약 무한한 수의 유능한 엔지니어가 이 프로세스를 위한 소프트웨어를 개발할 수 있다면, 어떻게 하겠습니까?"

이 질문이 강력한 이유는, AI 에이전트의 본질을 정확히 포착하기 때문입니다. 코드를 작성하고 실행할 수 있으며, 어떤 API와도 상호작용할 수 있는 에이전트는 사실상 비즈니스 프로세스에 투입되는 전문 엔지니어와 같아요.

이 사고실험을 구체적으로 펼쳐 봅시다.

만약 그 무한한 엔지니어들이 코드를 짜서 흩어져 있는 데이터 소스를 모두 연결한다면? 방대한 양의 비정형 데이터를 분석하는 코드를 작성한다면? 반복 업무를 자동화하는 스크립트를 만든다면? 프로세스에 특화된 방식으로 각종 시스템을 서로 연결한다면?

이걸 현재의 업무에 대입해 보면 풍경이 확 바뀝니다.

물론 모든 프로세스가 이런 극적 변환의 여지를 가진 건 아닙니다. 하지만 마케팅, 재무, 운영, 영업에 이르기까지 우리가 매일 수행하는 수많은 업무 중 상당수가 이 '무한한 엔지니어' 프레임으로 재설계될 수 있어요.

이런 방식으로 사고하기 시작하는 팀은 완전히 다른 방식으로 운영될 겁니다.

McKinsey의 에이전틱 AI 보고서도 같은 결론에 도달합니다. 에이전트의 잠재력을 실현하려면, 기업은 업무가 이루어지는 방식 자체를 재발명해야 한다고요. 태스크 흐름을 바꾸고, 사람의 역할을 재정의하고, 에이전트 중심 프로세스를 처음부터 구축해야 합니다.

여기서 핵심 단어는 '처음부터(from the ground up)'입니다.

---

AI의 제약과 강점 사이,

맥락의 한계 그리고 코드 실행과 병렬 처리의 가능성

프로세스를 처음부터 재설계하려면, AI 에이전트가 잘하는 것과 못하는 것을 정확히 이해해야 합니다. 장밋빛 환상도, 과도한 비관도 도움이 안 돼요.

먼저 제약부터 봅시다.

맥락(Context)의 한계. AI 에이전트는 주어진 맥락 안에서만 작동합니다. 맥락이 부정확하거나 불완전하면, 에이전트의 출력도 부정확해져요. 사람이라면 "아, 이건 아마 이런 뜻이겠지"라고 상식적으로 추론할 수 있지만, 에이전트는 명시적으로 제공된 정보에 의존합니다.

이건 설계 관점에서 중요한 함의를 가져요. 에이전트용으로 프로세스를 설계할 때는, 맥락이 자동으로 풍부하게 전달되는 구조를 만들어야 합니다. 데이터가 사일로에 갇혀 있으면 에이전트도 사일로 안에서만 작동하거든요.

Anthropic이 자사의 멀티에이전트 리서치 시스템을 구축하면서 얻은 교훈이 이 점을 잘 보여줍니다. 초기 에이전트들은 단순한 질문에도 50개의 하위 에이전트를 생성하거나, 존재하지 않는 소스를 찾아 웹을 끝없이 헤매거나, 서로에게 불필요한 업데이트를 쏟아내며 방해하는 문제를 보였어요.

에이전트의 실패 원인은 모델의 능력 부족이 아니라, 구조의 부재였습니다.

GitHub 엔지니어링 블로그의 분석도 동일한 패턴을 짚습니다. 멀티에이전트 워크플로우가 실패하는 가장 흔한 원인은 에이전트 간에 주고받는 데이터의 형식이 일관되지 않거나, 순서가 모호하거나, 암묵적인 전제가 명시되지 않은 경우라고요. 기술의 한계가 아니라 설계의 한계입니다.

이제 강점을 봅시다. 여기가 진짜 흥미로운 부분이에요.

코드 작성과 실행. AI 에이전트는 코드를 직접 작성하고, 실행하고, 결과를 확인하고, 수정할 수 있습니다. 단순히 텍스트를 생성하는 것이 아니라 실제로 '일을 수행'할 수 있다는 뜻이에요. 데이터베이스에 쿼리를 날리고, API를 호출하고, 파일을 생성하고, 시스템 설정을 변경할 수 있습니다.

API 상호작용. 에이전트는 어떤 API와도 대화할 수 있어요. CRM 시스템, ERP, 마케팅 자동화 플랫폼, 슬랙, 이메일이 모든 시스템을 하나의 워크플로우로 엮을 수 있습니다. 사람이라면 각 시스템에 하나씩 로그인해서 수동으로 데이터를 옮겨야 하는 작업이지요.

병렬 처리. 이건 사람과의 결정적인 차이점입니다. 사람은 한 번에 하나의 작업에만 집중할 수 있어요. 에이전트는 수십 개, 수백 개의 작업을 동시에 처리할 수 있습니다. 100개의 고객사에 대해 각각 맞춤형 제안서를 작성하는 작업을 생각해 보세요. 사람이라면 100일이 걸릴 일을 에이전트는 100개를 동시에 처리할 수 있어요.

이 세 가지 강점 (코드 실행, API 상호작용, 병렬 처리)을 제대로 활용하려면, 프로세스가 이에 맞게 설계되어 있어야 합니다. 기존 프로세스는 '사람이 한 번에 하나의 작업을 순차적으로 처리한다'는 전제 위에 세워져 있거든요.

이걸 표로 정리하면 AI 에이전트의 설계 함의가 더 명확해집니다.

PwC의 에이전틱 AI 보고서는 이 변화가 조직 구조까지 바꿀 것이라고 내다봅니다. 소프트웨어 개발을 예로 들면, 설계부터 테스트까지 각 단계마다 팀을 배치할 필요 없이, 한 명의 숙련된 엔지니어가 여러 AI 에이전트 팀을 오케스트레이션 하는 구조로 전환된다는 거예요.

이건 소프트웨어 개발에만 해당하는 이야기가 아닙니다. 마케팅, 재무, 운영, 영업 전반에 동일한 원리가 적용돼요.

---

마케팅에서 영업까지,

실무 영역별 재설계의 풍경

추상적인 이야기는 여기까지 하고, 구체적인 실무 영역으로 내려가 봅시다. AI 에이전트를 전제로 프로세스를 재설계하면, 각 부서의 일하는 방식이 어떻게 바뀌는지 살펴볼게요.

마케팅: '캠페인 실행'에서 '캠페인 실험 공장'으로

기존 마케팅팀은 분기별로 2–3개의 캠페인을 기획하고 실행합니다. 아이디어 도출 → 기획 → 제작 → 배포 → 성과 분석이라는 선형 프로세스를 따르지요. 한 캠페인에 4–6주가 소요되는 건 드문 일이 아닙니다.

AI 에이전트 중심으로 재설계하면 어떻게 될까요? 에이전트가 시장 데이터와 고객 행동 데이터를 실시간으로 분석해서 캠페인 아이디어를 제안합니다. 광고 카피 변형 20개를 동시에 생성하고, A/B 테스트를 자동으로 세팅하고, 실시간 성과를 모니터링하며 최적화합니다.

한 분기에 2–3개가 아니라 20–30개의 캠페인 실험을 돌릴 수 있어요. 마케터의 역할은 '캠페인 제작자'에서 '실험 설계자'로 바뀝니다.

마케터의 가치가 '멋진 카피를 쓰는 것'에서 '어떤 실험을 할지 결정하는 것'으로 이동하는 겁니다.

재무: '보고서 생산자'에서 '의사결정 파트너'로

재무팀의 핵심 업무 중 상당 부분은 데이터 수집과 정리, 보고서 작성에 소비됩니다. 실제로 재무 전문가의 시간 중 분석과 인사이트 도출에 쓰이는 비율은 놀라울 정도로 낮아요.

에이전트 중심 재설계에서는 데이터 수집·정리·시각화가 완전히 자동화됩니다. 재무팀은 숫자를 만지작거리는 대신, 숫자가 의미하는 바를 해석하고 전략적 결정을 내리는 데 시간을 쏟을 수 있어요.

게다가 병렬 처리 능력을 활용하면, 하나의 시나리오가 아니라 수십 개의 시나리오를 동시에 시뮬레이션할 수 있습니다. "금리가 0.5%p 오르면?", "주요 원자재 가격이 20% 뛰면?", "환율이 10% 변동하면?" 이 모든 시나리오를 동시에 돌리고, 각각의 재무적 영향을 비교할 수 있어요.

운영: '문제 해결'에서 '문제 예방'으로

운영팀은 전통적으로 문제가 발생한 뒤에 대응합니다. 납기가 지연되면 원인을 파악하고, 품질 이슈가 생기면 시정 조치를 하는 방식이지요.

AI 에이전트를 전제로 설계하면, 에이전트가 공급망 전체의 데이터를 실시간으로 모니터링합니다. 이상 징후를 감지하면 문제가 실제로 발생하기 전에 알람을 보내고, 대안 경로를 제안하고, 관련 파트너사에 자동으로 연락까지 해요.

업계 전문가들은 2026년이면 AI가 병목 현상이 발생한 후에 고치는 게 아니라, 발생하기 전에 감지해서 프로세스를 자동으로 우회시키는 단계로 진화할 것이라고 전망합니다.

영업: '인맥 관리'에서 '데이터 기반 파이프라인 운영'으로

영업은 전통적으로 관계의 영역이었습니다. 사람 대 사람의 접촉, 감으로 잡아내는 타이밍, 경험에서 우러나오는 협상 기술. 이 부분은 당분간 AI가 대체하기 어렵지요.

하지만 영업 프로세스의 상당 부분(리드 발굴, 기업 분석, 맞춤형 제안서 작성, 후속 이메일 관리, CRM 데이터 업데이트)은 '무한한 엔지니어' 프레임으로 완전히 재설계될 수 있습니다.

McKinsey의 사례 연구가 이를 잘 보여줘요. 한 트럭 제조사는 기존 영업 인력이 주로 기존 고객 관리에 집중하느라 신규 고객 개척이 부진했습니다. 이 회사는 멀티에이전트 시스템을 구축해서, 잠재 고객 식별부터 초기 접촉까지의 과정을 에이전트가 수행하도록 재설계했어요. 영업 담당자는 에이전트가 선별하고 준비한 '따뜻해진(warmed-up)' 리드에 집중할 수 있게 된 겁니다.

모든 프로세스가 이런 극적 변환의 여지를 가진 건 아닙니다. 하지만 놀라울 정도로 많은 업무가 재설계의 대상이 될 수 있어요.

핵심은 이겁니다. "이 업무에서 AI가 무엇을 도와줄 수 있을까?"가 아니라, "무한한 코드 작성 능력과 API 접근 권한을 가진 엔지니어가 있다면 이 업무를 어떻게 설계했을까?"라고 묻는 것. 전자는 개선(improvement)이고, 후자는 재발명(reinvention)입니다.

---

한 발짝 물러서서 보면,

재설계를 가로막는 진짜 장벽들

여기까지 읽으면 "좋은 이야기인데, 실제로는 어렵잖아"라는 반론이 당연히 나올 수 있어요. 맞습니다. 워크플로우를 처음부터 재설계하는 것은 기존 프로세스에 AI를 얹는 것보다 훨씬 어렵고, 시간이 많이 걸리며, 조직적 저항에도 직면합니다.

Harvard Business Review의 2025년 연구는 AI 기반 프로세스 재설계의 성공 비결을 도요타의 '카이젠(改善)' 원리에서 찾습니다. 거대한 혁명이 아니라, 점진적이지만 끊임없는 개선. 다만 이번에는 AI가 그 개선의 속도와 범위를 비약적으로 확장해 줍니다.

실질적인 장벽은 크게 세 가지입니다.

첫째, 데이터 사일로. 에이전트 중심 프로세스는 시스템 간 데이터가 자유롭게 흐를 때만 작동합니다. 대부분의 기업은 부서별로 데이터가 단절되어 있어요. 이걸 풀지 않으면 에이전트가 아무리 뛰어나도 쓸모가 없습니다. 기존 프로세스에 AI를 얹는 방식이 매력적인 이유 중 하나가 바로 이 데이터 통합 문제를 건드리지 않아도 되기 때문이에요. 하지만 그건 곧 잠재력의 천장이기도 합니다.

둘째, 거버넌스의 공백. 사람이 모든 의사결정을 내리는 것을 전제로 설계된 기업 거버넌스 체계가, AI 에이전트의 자율적 판단을 어떻게 수용할 것인가라는 문제입니다. 다섯 개의 에이전트를 감독하는 건 어렵지 않지만, 500개의 에이전트가 동시에 작동하는 환경에서의 감독은 완전히 다른 문제지요.

셋째, 인재와 역량. 프로세스를 재설계하려면 업무 도메인 전문가, AI 엔지니어, 프로세스 디자이너, 데이터 엔지니어가 한 팀으로 움직여야 합니다. 이런 크로스펑셔널 팀 구성 자체가 많은 조직에게 낯선 경험이에요.

장벽이 높다고 해서 마차를 계속 타고 가는 건 답이 아닙니다. 장벽을 인식하고, 하나씩 허무는 게 전략입니다.

현실적인 접근법은 이렇습니다. 모든 프로세스를 한꺼번에 재설계하려 하지 마세요. 하나의 프로세스(가장 명확하게 병목이 존재하고, 데이터 접근이 비교적 수월하고, 비즈니스 임팩트가 큰 것)를 골라서 '백지 설계'를 시도합니다. 그 한 건의 성공 사례가 조직 전체의 사고방식을 바꾸는 촉매가 될 거예요.

PwC는 이 접근을 이렇게 요약합니다. "AI가 어떻게 프로세스를 개선할 수 있을지 묻지 말고, AI를 핵심에 놓고 프로세스를 어떻게 재발명할 수 있을지 물어라. 크게 생각하라."

---

격차는 이미 벌어지고 있다

2025년은 AI 에이전트가 실험에서 실행으로 넘어가는 원년이었습니다. 그리고 2026년, 격차가 가시화되고 있어요.

기존 프로세스에 AI를 '적용'하는 기업들은 10–30%의 효율 개선을 달성하고 있습니다. 나쁘지 않은 성과입니다. 하지만 프로세스를 처음부터 AI 에이전트에 맞춰 재설계하는 기업들은 완전히 다른 차원의 결과를 보여주고 있어요. McKinsey에 따르면, AI 중심 소프트웨어 조직은 운영 비용 20에서 40% 절감, EBITDA 마진 12–14%p 향상을 달성하고 있습니다. 소프트웨어 산업에서 먼저 드러난 숫자지만, 이 패턴이 다른 산업으로 확산되는 건 시간문제예요.

이 격차는 시간이 갈수록 벌어질 수밖에 없습니다. 왜냐하면 재설계의 효과는 복리로 누적되기 때문이에요.

마차 위에 엔진을 올린 기업은 마차가 버틸 수 있는 최대 속도에 도달하면 더 이상 빨라질 수 없습니다. 반면 자동차를 처음부터 설계한 기업은 엔진이 강력해질수록, AI 모델이 발전할수록 속도가 계속 올라가요. 프로세스 자체가 AI의 발전을 흡수할 수 있는 구조이기 때문입니다.

핵심 질문은 "우리가 AI를 쓰고 있느냐"가 아닙니다. "어떤 프로세스가 재설계되었느냐, 누구에 의해, 어떤 가드레일 위에서"가 진짜 질문입니다.

마차에서 자동차로의 전환이 단숨에 이루어지진 않았습니다. 마차를 만들던 장인들이 하루아침에 자동차 엔지니어가 되지도 않았고요. 하지만 전환의 방향은 결코 되돌아가지 않았어요.

지금 AI 에이전트 시대에 같은 전환이 일어나고 있습니다. 마차길에 자동차를 올릴 것인가, 아니면 고속도로를 설계할 것인가. 이 선택이 앞으로 3년, 5년 뒤 기업의 경쟁력을 결정할 겁니다.

고속도로를 설계하는 팀에게는 한 가지 공통점이 있습니다. "이 업무에 AI를 어떻게 적용하지?"라는 질문을 멈추고, "AI가 있는 세상에서 이 업무는 왜 이 모습이어야 하지?"라고 묻기 시작한 팀이라는 거예요.

그 질문을 던지는 순간, 설계도가 펼쳐집니다.