AI·데이터는 도구… 결국 문제를 정의하는 사람이 성과 만든다[기고/최종두]

AI와 데이터 기술이 빠르게 확산되면서 기업들은 앞다퉈 도입에 나서고 있다.

그러나 현장에서는 기대만큼의 성과를 체감하지 못하는 경우도 적지 않다.

같은 기술을 활용하고도 어떤 조직은 성과를 내고, 어떤 조직은 그렇지 못한 차이는 어디에서 발생하는 것일까.핵심은 기술 자체보다 ‘문제를 바라보는 방식’에 있다.

AI는 정답을 만들어내는 주체가 아니라, 이미 정의된 문제를 빠르게 풀어내는 수단에 가깝다.

따라서 무엇을 해결해야 하는지에 대한 기준이 모호하면, 아무리 정교한 기술을 도입해도 결과는 분산될 수밖에 없다.실제 기업 현장에서도 유사한 패턴이 반복된다.

단순 자동화나 트렌드 대응 차원에서 AI를 도입한 경우, 초기 관심에 비해 활용도는 빠르게 낮아진다.

반면 성과를 내는 조직은 출발점부터 다르다.

기술을 먼저 고민하기보다, 해결해야 할 과제를 구체적으로 쪼개고 이를 데이터로 어떻게 설명할 수 있을지를 설계한다.

이 과정에서 AI는 도입 대상이 아니라 실행 도구로 기능한다.이러한 ...