도입은 했습니다. 예산도 썼습니다.
그런데 현장은 왜 그대로일까요.
이 브리핑은 그 구조적 원인을 짚는 시간입니다.
"AI에 투자했는데
왜 일은 여전히 복잡할까요?"
AI 도입 예산을 승인하고,
파일럿을 진행하고,
담당 조직까지 만들었습니다.
그런데 보고서는 여전히 수정을 반복하고,
같은 안건이 회의마다 다시 올라오고,
담당자가 바뀌면 처음부터 다시 시작합니다.
문제는 투자 규모가 아닙니다.
AI를 속도 도구로 전제한 것이 출발점의 오류였습니다.
이런 분께 맞습니다. 의사결정 구조를 바꾸고 싶은데
어디서부터 시작해야 할지 모르는 경영진.
이런 분께는 맞지 않습니다. AI 툴 도입·운영 실무를
담당하는 분 → IT 실무자 버전이 있습니다.
툴을 도입해도 결정 방식이 안 바뀌면 투자 성과는 나오지 않습니다
처리 건수·속도가 아니라 의사결정 일관성·재작업률로 측정합니다
대신 해주는 것이 아닙니다
AI 투자의 성과를 측정하는 기준이 명확하게 정의되어 있는가?
같은 안건에 대해 팀마다 다른 결론이 나오는 상황이 반복되는가?
AI 결과물의 검수·승인 책임이 역할로 명확하게 정의되어 있는가?
오늘 브리핑에서 확인한 내용을 바탕으로 우리 조직에 맞는 설계를 이야기합니다.
20년 이상 IT 조직을 이끌고,
CPO와 CTO로 제품과 기술 양쪽을 책임지면서
똑같은 장면을 반복해서 봤습니다.
툴은 계속 도입되는데,
같은 결정을 다음 달에 또 하고 있는 팀.
문서는 쌓이는데,
"그게 왜 그렇게 됐지?"를 매번 처음부터 물어보는 팀.
GPT를 쓰는데,
보고서 수정 라운드는 오히려 늘어난 팀.
AI가 이 정도까지 왔는데
일하는 방식은 그대로인 팀이 너무 많습니다.
문제는 툴이 아니었습니다.
결정의 배경이 다음으로 넘어가지 않는 구조였습니다.
이 세션은 그 구조를 보는 눈을 만드는 시간입니다.
조직 규모, 현재 상황, 목표를 들은 뒤
맞는 방향을 말씀드립니다.
맞지 않으면 솔직하게 말씀드립니다.
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