[김동원의 Eye-T] “AI 도구는 무죄”… 성과 안 나오는 진짜 이유

도구는 샀지만 소화는 못 했다, 세일즈포스의 ‘코드 리뷰’ 딜레마 개인은 ‘질주’하고 조직은 ‘방관’… 데이터가 증명한 한국 AI의 민낯 AI 에이전트 시대의 생존법 “기술이 아닌 ‘사람’을 관리하라” 세일즈포스가 지난 4일 공개한 뉴스레터에서 자사 엔지니어링 팀의 AI 도입 실패담을 공개했습니다. 수천 명의 엔지니어에게 AI 코딩 도구를 제공했더니, AI가 생성한 코드가 쏟아지면서 코드 리뷰가 오히려 어려워졌고, 코드 줄 수나 커밋 빈도 같은 기존 지표로는 AI의 효과를 측정조차 할 수 없었다는 것입니다. 도구를 사는 건 쉬웠지만, 조직이 이를 소화하는 건 전혀 다른 문제였습니다. 세일즈포스만의 이야기가 아닙니다. 같은 뉴스레터에 따르면 AI 도입을 위한 변화관리 전략을 가진 기업은 16개월 전 14%에 불과했지만, 2025년 말 54%로 뛰었고 올해 말에는 76%에 이를 전망입니다. AI 시대의 진짜 병목이 기술이 아니라 사람과 조직이라는 인식이 빠르게 퍼지고 있다는 뜻입니다. 한국도 예외가 아닙니다. 한국은행이 지난해 8월 발표한 BOK 이슈노트에 따르면 국내 근로자의 63.5%가 생성형 AI를 업무에 쓰고 있습니다. 미국(26.5%)의 2배입니다. 그런데 대한상공회의소가 같은 해 11월 504개 제조기업을 조사한 결과, 82.3%는 AI를 경영에 활용하지 않는다고 답했습니다. 개인은 앞서가는데 조직은 이를 따라가지 못하고, 변화관리라는 질문 자체가 아직 시작되지 않은 것입니다. ◇ AI 도구를 사줬더니, 코드 리뷰가 더 어려워졌다 세일즈포스 엔지니어링 팀이 겪은 시행착오는 단순한 해프닝이 아닙니다. AI 도구 도입이 곧 생산성 향상으로 이어질 것이라는 가정 자체에 문제가 있었다는 걸 보여줍니다. AI가 생성한 코드는 양적으로는 풍부했지만, 사람이 검토해야 할 분량도 함께 늘어났습니다. 코드 줄 수나 커밋 빈도 같은 전통적 지표는 “AI가 얼마나 도움이 되고 있는가”라는 질문에 답할 수 없었습니다. 세일즈포스는 결국 측정 체계를 새로 만들었습니다. 표준화된 워크플로우, 거버넌스 프레임워크, 수천 명이 수십 개의 AI 도구를 동시에 쓸 수 있는 인프라를 처음부터 다시 설계해야 했습니다. 세일즈포스가 최근 공유한 교훈은 명확합니다. AI 도구를 사는 건 가장 쉬운 부분이었고, 모든 사람이 AI를 안전하고 일관되게, 또 조직 전체의 생산성으로 연결되는 방식으로 쓰게 만드는 것이 진짜 과제였다는 것입니다. ◇ 사람과 AI 에이전트가 함께 일하는 시대 AI 에이전트가 업무 현장에 들어오면서 관리자의 역할도 근본적으로 바뀌고 있습니다. 세일즈포스는 이를 ‘혼합 팀(blended workforce)’이라 부릅니다. 사람과 AI 에이전트가 한 팀으로 일하는 환경에서, 관리자에게는 기존의 소통·위임·멘토링 역량에 더해 AI 리터러시와 데이터 리터러시가 필요하다는 것입니다. 중요한 건 배포 이전의 준비입니다. 직원들의 일자리 불안을 선제적으로 다루고, 기술 역량 강화 기회를 제시하며, 인간의 창의성과 판단력, 비판적 사고가 더 중요해지는 영역을 함께 찾아야 합니다. AI 에이전트 도입 전략은 곧 사람 전략이라는 얘기입니다. 한국은행 조사가 이 지점을 뒷받침합니다. 국내 근로자의 48.6%는 AI가 사회에 긍정적 영향을 미칠 것이라고 답했습니다. 부정 응답(17.5%)을 크게 웃도는 수치입니다. 그러나 동시에 3명 중 1명은 교육 이수를 준비하고 있었고, 비슷한 비중이 이직 계획을 세우고 있었습니다. 개인은 AI를 받아들이면서도 불안해하고 있는데, 이 불안을 관리하는 조직 차원의 체계는 보이지 않습니다. ◇ 한국은 아직 ‘변화관리’라는 질문을 하지 않고 있다 한국의 현주소를 숫자로 보면 이렇습니다. 메가존클라우드와 파운드리가 국내 749개 기업을 조사한 결과, 55.7%가 생성형 AI를 활용 중이었고 2026년에는 85%를 넘어설 전망입니다. 그러나 기업의 49.8%는 최대 장벽으로 ‘기술 인력 및 기술력 부족’을 꼽았고, 성공적 확산에 가장 필요한 것으로는 ‘경영진의 전략적 의지와 리더십’(41.1%)을 1순위로 지목했습니다. 제조업은 더 심각합니다. 대한상의가 504개 제조기업을 조사한 결과, 82.3%가 AI를 경영에 활용하지 않고 있었습니다. 대기업(49.2%)과 중소기업(4.2%)의 격차는 극심했습니다. AI 전문인력이 없는 기업이 80.7%, 인력을 충원하고 있지 않은 기업이 82.1%였습니다. AI 도입 효과에 대해서도 60.6%가 ‘미미할 것’이라고 답했습니다. 비용, 인재, 확신의 삼중고입니다. 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 제조업 AI 활용 보고서는 더 근본적인 문제를 짚습니다. AI를 도입한 기업에서조차 디지털 전환 지출, 인력 비용, 영업이익, 조직 변화 등에서 ‘변화 없음’이라는 응답이 우세했다는 것입니다. 도입했는데 바뀐 게 없다면, 그건 기술의 문제가 아닙니다. 도구를 조직에 녹여내는 변화관리가 없었다는 뜻입니다. 세일즈포스는 AI로 변화관리 자체를 돕는 방법도 제시합니다. ‘감성 분석’으로 직원들이 새로운 도구에 대해 실제로 어떻게 느끼는지 파악하고, ‘예측 분석’으로 생산성이 떨어질 구간을 예측하며, 24시간 역량강화 코치를 운영하고, AI가 커뮤니케이션 플랜까지 만들어주는 방식입니다. 변화관리의 대상이 아니라 변화관리의 도구로 AI를 쓸 수 있다는 발상의 전환입니다. 한국 기업에 부족한 건 AI 도구가 아닙니다. AI 투자 수익이 보이지 않는다면, 답은 도구를 더 사는 데 있지 않습니다. 메가존클라우드 조사에서 기업들이 1순위로 꼽은 것처럼, 경영진의 전략적 의지와 리더십, 그리고 사람을 바꾸는 전략이 먼저입니다. - [김동원의 Eye-T] 이란 공습 설계한 AI 참모, 한반도는 안녕한가 - [김동원의 Eye-T] 앤트로픽 실험실서 발견된 AI의 ‘검은 본능’ - [김동원의 Eye-T] AI가 설계하는 시대, 미래 엔지니어는 무엇을 배울까 - [김동원의 Eye-T] 美 세일즈포스·피어슨이 보여준 ‘AI 교육 성공 방정식’ - [김동원의 Eye-T] HBM 1위 SK하이닉스, 왜 패키징에 투자할까 - [김동원의 Eye-T] 자화자찬 일색 국가대표 AI, 최악의 시나리오는? - [김동원의 Eye-T] 2026년부터 벌어진다, AI로 ‘편해진 사람’ vs ‘강력해진 사람’ - [김동원의 Eye-T] AWS와 엔비디아, AI 인프라 1위 기업들의 ‘동맹’과 ‘경쟁’ 사이 - [김동원의 Eye-T] 세일즈포스를 AI 에이전트 리더로 이끈 삼형제는? - “신뢰성 있는 AI가 국가 인프라”… 소버린 AI가 필요한 이유 - AI, ‘업무당 시간’ 줄이고 ‘업무 총량’ 늘렸다 - 세일즈포스, ‘에이전트포스 컨택센터’ 출시… 음성·CRM 데이터 일원화 - [김동원의 Eye-T] 엔비디아 플랫폼에 올라탄 산업 소프트웨어 거물들, 주도권은? - ROI 안 나오는 AI 팩토리는 ‘사치’, 제조업 AX 성공 방정식