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인공지능(AI) 프로젝트 성공, 기업 문화와 데이터가 핵심: EY와 Lumen의 차별화된 전략 비교 분석

인공지능(AI) 기술은 기업 혁신의 핵심 동력으로 주목받고 있지만, 많은 프로젝트가 초기 단계에서 실패하는 경우가 많습니다. 성공적인 AI 도입을 위해서는 단순히 기술적인 완성도뿐만 아니라, 기업 문화, 데이터 관리, 그리고 책임감 있는 접근 방식이 필수적입니다. 본 글에서는 EY(Ernst & Young)와 Lumen의 사례를 통해 AI 프로젝트 성공의 주요 요소를 심층적으로 분석하고, 기업들이 AI 도입 과정에서 직면하는 과제와 해결 방안을 제시합니다.

규제 환경 속 EY의 신중한 AI 도입 전략

회계 및 컨설팅 기업인 EY는 금융 및 세무와 같은 규제가 엄격한 분야에서 활동하고 있습니다. 따라서 새로운 기술 도입에 따른 위험을 최소화하기 위해 신중하고 책임감 있는 접근 방식을 채택하고 있습니다. EY는 자체적으로 3천만 건의 프로세스를 문서화하고 4만 1천 명의 에이전트를 운영하면서 얻은 노하우를 바탕으로 고객사의 AI 도입을 지원합니다. 특히, EY는 AI 프로젝트의 성공적인 실행을 위해 견고한 데이터 기반 구축의 중요성을 강조합니다. 2024년 말 EY 고객사를 대상으로 실시한 설문조사에 따르면, 당시 조직의 83%가 AI 활용에 필요한 적절한 데이터 기반을 갖추지 못했습니다. 이는 데이터 관리의 중요성을 시사하는 중요한 결과입니다.

EY의 책임감 있는 AI 프레임워크 구축

EY는 거버넌스와 책임감 있는 AI 프레임워크가 AI 기술의 확장 가능한 배포를 가능하게 한다고 주장합니다. EY에 따르면 책임감 있는 AI 프레임워크를 워크플로우, 프로세스, 직원 교육 방식에 통합한 고객사는 규정 준수 위험을 줄일 뿐만 아니라 AI를 통해 더 큰 성장과 가치를 창출했습니다. 또한 책임감 있는 AI 가이드라인은 팀이 보다 자유롭게 실험할 수 있도록 안전한 환경을 제공합니다. EY는 고객사의 AI 도입 실패 사례를 분석한 결과, 충분한 교육 투자가 이루어지지 않았다는 공통점을 발견했습니다. 따라서 EY는 전통적인 교육 방식에서 벗어나 AI 솔루션 적용 시점에 맞춰 직원 교육을 제공하는 것이 중요하다고 강조합니다. 예를 들어, 로봇 수술 기술은 의사 부족 문제를 해결하고 의료 결과를 개선할 수 있지만, 병원과 의사가 새로운 기술을 받아들이지 않으면 효과를 보기 어렵습니다. 이는 기술적인 문제보다 변화 관리 및 인력 프로세스 문제가 더 중요하다는 것을 보여줍니다.

Lumen의 AI 문화 구축을 통한 혁신

네트워크 서비스 제공업체인 Lumen은 AI 도입을 이사회 차원의 전략적 목표로 설정하고, 전사적인 AI 문화 구축에 힘쓰고 있습니다. Lumen은 CEO부터 신입 사원에 이르기까지 모든 직원이 AI 도구를 일상적으로 사용하도록 장려하고 있습니다. Lumen의 션 알렉산더 부사장은 "문화가 전략을 먹는다"는 신념을 강조하며, AI 분야에서는 이 점이 더욱 중요하다고 말합니다. Lumen은 신규 직원을 대상으로 Copilot Studio 및 Copilot Enterprise를 제공하여 잠재력을 발휘하는 데 걸리는 시간을 기존 6개월에서 4개월로 단축했습니다. 또한 팀이 반나절 동안 교육을 받고 "해킹"을 통해 자신감을 얻도록 돕는 "하루 만에 Copilot Studio" 프로그램을 개발하고 있습니다. Lumen은 책임감 있는 AI 도입을 위한 거버넌스 모델을 구축하여 문제 해결을 장려하되, 구체적인 측정 가능한 지표를 설정하고 이를 달성하기 위한 노력을 기울입니다.

Lumen의 실제 AI 적용 사례

Lumen은 다양한 분야에서 AI를 적극적으로 활용하고 있습니다. 예를 들어, 한 영업 리더는 주간 회의 내용을 녹음하여 Copilot Studio로 구축한 LLM에 입력하고, 이를 통해 마찰 지점, 기회 영역, 전략 계획의 변동을 파악합니다. 또한 고객이 기존 제품에서 전략적 포트폴리오로 이동하는 데 도움을 주는 "마이그레이션 버디 에이전트"를 개발하여 고객 조회, 제품 검증, 제안 검증, 규정 준수 확인, 계약 검토 등의 작업을 수행합니다. 이 에이전트는 영업 담당자에게 필요한 정보를 제공하여 응답성을 높이고 고객 만족도를 향상시키는 데 기여합니다. 고객 서비스 분야에서는 네트워크 중단 시 해결 시간 단축을 위해 "Ask Greg"라는 LLM 기반 기능을 개발했습니다. 이 시스템은 문제에 대한 추론을 통해 해결 단계를 제시하고, 다양한 시스템에서 건강 모니터링, 원격 측정, 지리 공간 데이터를 가져옵니다. Lumen은 연간 약 4백만 건의 고객 서비스 요청을 처리하며, 이 "Ask Greg" 시스템을 통해 연간 약 1천만 달러의 비용을 절감할 수 있을 것으로 추정합니다.

결론

EY와 Lumen은 서로 다른 접근 방식을 통해 AI 프로젝트 성공을 이끌어내고 있습니다. EY는 규제 준수와 위험 관리를 중시하며 신중한 접근 방식을 취하는 반면, Lumen은 전사적인 AI 문화 구축을 통해 혁신을 추구합니다. 두 회사의 사례는 AI 프로젝트 성공을 위해서는 기술적인 역량뿐만 아니라, 기업 문화, 데이터 관리, 그리고 책임감 있는 접근 방식이 필수적임을 시사합니다. 기업들은 자사의 상황에 맞는 AI 도입 전략을 수립하고, 지속적인 교육과 변화 관리를 통해 AI 혁신을 성공적으로 이끌어내야 합니다.