AI 열풍 속 되풀이되는 실수, 기술 부채를 넘어 혁신을 저해하지 않으려면
최근 AI 기술의 급격한 발전과 함께 많은 기업들이 AI 도입에 박차를 가하고 있습니다. 하지만 과거 클라우드, 빅데이터 등 새로운 기술 도입 과정에서 겪었던 시행착오를 반복하고 있다는 우려의 목소리가 높습니다. 충분한 위험 관리와 책임 체계 구축 없이 AI를 도입하면서 예상치 못한 문제들이 발생하고, 이는 결국 기술 부채로 이어져 혁신의 발목을 잡을 수 있습니다. 이번 글에서는 AI 도입 시 간과하기 쉬운 위험 요소들을 살펴보고, 지속 가능한 AI 혁신을 위한 거버넌스 구축 방안을 제시합니다.
AI, 빛과 그림자
AI 기술은 생산성 향상, 의사 결정 개선, 새로운 서비스 창출 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 동시에 데이터 유출, 알고리즘 편향성, 자동화된 의사 결정의 오류 등 예상치 못한 위험을 초래할 수도 있습니다. 특히 AI 시스템은 복잡하고 예측 불가능한 방식으로 작동할 수 있기 때문에, 기존의 IT 시스템과는 다른 차원의 위험 관리가 필요합니다. 기업은 AI 도입 전에 발생 가능한 위험을 충분히 예측하고, 이에 대한 책임 소재를 명확히 해야 합니다.
위험은 이미 우리 곁에
많은 기업들이 AI 위험을 먼 미래의 문제로 치부하지만, 사실 AI 위험은 이미 일상적인 운영 과정에 깊숙이 스며들어 있습니다. 알고리즘이 비즈니스 성과에 큰 영향을 미치고, AI 도구가 민감한 데이터를 수집하며, 자동화된 시스템이 사람이 검토하지 않는 결정을 내릴 때 위험은 발생합니다. 이러한 상황에서 명확한 책임 구조가 없다면, 예상치 못한 사고 발생 시 책임 소재를 가리기 어렵고, 이는 기업의 이미지 실추와 법적 문제로 이어질 수 있습니다.
클라우드, 빅데이터의 전철을 밟지 않으려면
과거 클라우드, 빅데이터 등 새로운 기술 도입 과정에서도 비슷한 문제가 발생했습니다. 충분한 준비 없이 기술을 도입한 결과, 데이터 유출, 보안 취약점 노출, 관리 비용 증가 등의 부작용을 겪었습니다. AI 역시 같은 전철을 밟지 않으려면, 과거의 경험을 교훈 삼아 철저한 위험 관리와 책임 체계 구축이 선행되어야 합니다. 추적, 평가, 통제, 모니터링의 단계를 거쳐 AI 시스템의 위험을 관리하고, 발생 가능한 문제에 대한 대응 계획을 마련해야 합니다.
이미 검증된 방식을 활용하라
다행히 기업은 AI 거버넌스를 완전히 처음부터 구축할 필요는 없습니다. 사이버보안, 클라우드, 프라이버시 프로그램에서 이미 안전성과 규제 준수를 위한 지침이 마련되어 있습니다. 이러한 기존의 통제 체계를 AI 환경에 맞게 적용하면 됩니다. 예를 들어 모든 AI 모델에 명확한 소유자를 지정하고, 모델 접근 권한을 제한하며, 모델이 비즈니스에 미치는 영향에 따라 중요도를 분류하는 것이 중요합니다. 또한 접근통제, 다중요소 인증, 네트워크 분리, 감사 로그 기록과 같은 기본 보안 조치도 AI 환경에 필수적으로 적용해야 합니다.
에이전트 AI의 부상과 책임 공백
최근에는 사람의 개입 없이 스스로 작업을 수행하는 에이전트 AI 시스템이 등장하면서 새로운 책임 공백이 발생하고 있습니다. 에이전트 AI는 빠른 속도와 높은 자율성으로 작동하기 때문에, 적절한 가드레일이 없다면 기업의 정책이나 윤리 기준을 위반하는 방식으로 행동할 수 있습니다. 최소 권한 원칙, 업무 분리, 모니터링, 책임 체계와 같이 이미 검증된 통제 방식을 에이전트 AI에도 적용해야 합니다.
비즈니스에 거버넌스를 내재화하라
효과적인 AI 거버넌스는 IT 부서만의 역할이 아닙니다. 사이버보안처럼 비즈니스 전반이 공동 책임을 지는 기능이어야 합니다. 각 사업부가 AI 활용례, 데이터 소스, 위험을 스스로 매핑할 수 있도록 돕는 AI 셀프 점검 프레임워크를 구축하고, 위험, 컴플라이언스, 사이버보안, 비즈니스 부문 책임자가 함께 참여하는 거버넌스 위원회를 운영해야 합니다. 또한 내부 및 외부 AI 사용을 위해 승인된 도구, 계약 기준, 최소 안전장치를 정의하는 기업용 AI 사용 정책을 마련해야 합니다.
또 다른 기술 부채를 만들지 않으려면
AI 도입에 성공하는 기업은 거버넌스를 지연 요인으로 보지 않고 개발 단계부터 포함해야 하는 필수 요소로 인식합니다. 명확한 계획을 세운 뒤 AI가 가져올 가치와 리스크를 함께 평가하며 도입을 추진해야 합니다. 처음부터 안전하고, 책임 있고, 신뢰할 수 있도록 설계하는 데서 진정한 혁신이 시작된다는 점을 명심해야 합니다.
