비즈니스

생성적 AI의 역설: 30년 동안 같은 실수를 반복하는 기업들

78%의 기업이 제너레이티브 AI를 도입했지만 78%는 수익에 미치는 영향이 전혀 없다고 답했는데, 그 이유는 무엇일까요? 지난 30년과 같은 실수: 종이 카탈로그, 웹사이트-브로셔, 모바일=데스크톱 축소, 디지털=스캔된 종이. 2025년: 커뮤니케이션에 대한 발상의 전환을 통해 이메일의 70%를 없애는 대신 ChatGPT를 사용하여 이메일을 더 빠르게 작성합니다. 실패 수치: 92%가 AI 투자를 늘릴 것이지만 1%만이 성숙한 구현을 하고, 90%의 파일럿이 생산에 도달하지 못하며, 2024년까지 109.1억 달러가 투자됩니다. 실제 사례 연구(직원 200명): 실시간 대시보드로 상태 업데이트, 자동화된 워크플로로 승인, AI 스케줄링으로 회의 조정, 지능형 지식 베이스로 정보 공유를 대체하여 5개월 만에 하루 2,100건의 이메일에서 630건으로 감소 - 3개월 만에 ROI 달성. 처음부터 시작하는 AI 리더는 1.5배의 매출 성장과 1.6배의 주주 수익률을 달성합니다. 역설 방지 프레임워크: 잔인한 감사("처음부터 다시 구축한다면 이런 문제가 발생할까?"), 근본적인 제거, AI 우선 재구축. 잘못된 질문: "AI를 어떻게 추가할까?" 올바른 질문: "오늘 처음부터 다시 만든다면?"

다시 시작입니다. 다시 한 번, 기업들은 혁신적인 기술을 도입하여 이전과 똑같은 일을 하고 있습니다. 이번에는 인공 지능에 대해 이야기하고 있는데, 그 수치는 무자비합니다. 78%의 기업이 제너레이티브 AI를 구현했지만 같은 비율의 기업이 수익에 전혀 영향을 미치지 않았다고 답했습니다.

30년 동안 반복되어 온 이야기의 또 다른 장에 오신 것을 환영합니다.

우리가 알지 못했던 이야기

1990년대: CD-ROM의 환상

'우리는 모든 것을 디지털화했습니다! 우리 카탈로그는 CD-ROM에 있습니다!"현실: 그들은 종이 카탈로그를 스캔하여 디스크에 담았습니다. 동일한 프로세스, 동일한 작업 방식, 동일한 비효율성. 매체만 다를 뿐입니다.

2000년대: 웹사이트 쇼케이스

그들이 한 일: '우리는 온라인에 있습니다! 웹사이트가 생겼어요!"현실은 디지털 브로슈어였습니다. 전자 상거래도 없고, 상호 작용도 없고, 다시 생각해야 하는 프로세스도 없습니다. 그저 종이를 HTML로 옮긴 것뿐입니다.

2010년: 모바일 = 사이트 축소

"우리는 모바일을 준비했습니다!"현실: 작은 화면에 압축된 일반 웹사이트. 네이티브 앱도 없고, 모바일에 최적화된 프로세스도 없으며, 사용자 경험을 재고하지도 않았습니다.

2020년대: 디지털 = 스캔한 종이

"우리는 디지털 기업입니다!"현실은 종이 대신 PDF, 팩스 대신 이메일이지만 워크플로는 30년 전과 똑같습니다.

2025: 오래된 프로세스를 위한 새로운 옷으로서의 AI

오늘 우리는 같은 각본의 또 다른 반복을 목격하고 있습니다:

"ChatGPT가 있습니다!"

하는 일: 세계에서 가장 진보된 AI를 사용하여... 조금 더 나은 이메일을 작성합니다.

문제: 이러한 도구는 광범위한 개선 효과를 제공하지만 직원들 간에 미묘하게 혜택이 분배되는 경향이 있어 측정하기 어렵습니다.

"부조종사가 있습니다!"

사용 방법: 포춘 500대 기업 중 약 70%가 Microsoft 365 Copilot을 사용하여 평소와 동일한 PowerPoint 프레젠테이션을 더 빠르게 만듭니다.

문제: 프로세스를 다시 생각할 필요가 없습니다. 같은 회의, 같은 비효율성.

"AI 파일럿이 생겼어요!"

하는 일: 84%의 기업이 1년 이상 파일럿 모드에 머물며 실제 업무 방식을 바꾸지 않는 솔루션을 테스트하고 있습니다.

문제는 근본적인 프로세스에 의문을 제기하지 않고 끝없이 실험한다는 점입니다.

영원한 패턴: 새로운 기술 + 오래된 프로세스 = 낭비되는 비용

실패의 공식

매번 같은 이야기입니다:

  1. 혁신적인 신기술의 등장
  2. 기업들은 흥분하여 수십억 달러를 투자합니다.
  3. 기존 프로세스에 기술 적용
  4. 변화는 없습니다.
  5. '기술이 약속을 지키지 않는다'고 불평하는 사람들

반복 데이터

연구 결과 이러한 패턴이 확인되었습니다:

결과: 늘 같은 숫자, 늘 같은 좌절감.

구체적인 사례 연구: 이메일 역설

이 역설이 실제로 작동하는 완벽한 예로 기업 이메일 관리를 살펴보겠습니다.

잘못된 접근 방식(모두가 하는 일)

"저희는 이메일에 ChatGPT를 사용합니다!"

  • 이메일을 더 빠르게 작성하는 AI
  • 긴 이메일을 요약하는 AI
  • 수신 메일을 분류하는 AI
  • 자동 응답을 제안하는 AI

그 결과, 관리자들은 하루에 6시간에서 최대 하루에 5.5시간을 이메일에 소비합니다. 근본적으로 망가진 프로세스의 미미한 개선.

혁신적인 접근 방식(해야 할 일)

'커뮤니케이션을 다시 생각하여 이메일의 70%를 없애자'

잔인한 분석: 이메일은 왜 존재할까요?

불필요한 이메일의 4가지 유형:

  1. 상태 업데이트 (전체의 30%)
    • 일반적인 이메일: '프로젝트 X가 65% 진행 중, 공급업체 Y에 문제 발생'
    • AI 솔루션: 시스템에서 자동으로 업데이트되는 라이브 대시보드 + 조치가 필요한 경우에만 알림 제공
    • 결과: 수동 업데이트에 대한 이메일 0건
  2. 승인 요청 (전체의 25%)
    • 일반적인 이메일: '이 지출/결정/문서를 승인해 주세요'
    • AI 솔루션: 자동 워크플로 + 사전 정의된 임계값에 따라 모든 것을 승인하는 AI
    • 결과: 즉각적인 승인, 전략적 의사 결정을 위한 관리자의 시간 확보
  3. 회의 조정 (전체의 20%)
    • 일반적인 이메일: "언제 연락할 수 있을까요? 화요일은 어때요?"
    • AI 솔루션: 모든 캘린더를 읽는 AI 일정 관리 + 자동 조정
    • 결과: 사람의 개입 없이 회의가 구성됨
  4. 정보 공유 (전체의 25%)
    • 일반적인 이메일: '이 문서/링크/업데이트를 전달해 드리겠습니다'
    • AI 솔루션: 실시간 지식창고 + 적절한 사람에게 적절한 정보를 자동으로 제공하는 맞춤형 피드
    • 결과: '앞으로' 및 '참고' 종료

실제 사례 연구: 소프트웨어 회사(직원 200명)

FIRST (기존 접근 방식):

  • 회사에서 하루 2,100건의 이메일 발송
  • 하루 6시간 이메일 관리
  • 평균 응답 시간 45분

이후 (5개월간의 AI 혁명):

  • 하루 630개 이메일(-70%)
  • 커뮤니케이션에 하루 1.5시간 사용
  • 8분 응답 시간

어떻게 했나요?

  • 1개월: 프로젝트를 위한 자동 대시보드
  • 2개월: 표준 승인을 위한 AI 워크플로
  • 3번째 달: AI를 사용한 자동 일정 관리
  • 4개월: 지능형 지식창고
  • 5개월: 안티 이메일 문화

ROI: 3개월 동안 전체 구현에 투자한 시간을 회수한 금액입니다.

패러독스의 다른 예

은행 은행: 같은 일을 하는 AI

  • 잘못된 접근 방식: FAQ에 더 빠르게 답변하는 챗봇
  • 올바른 접근 방식: 고객 온보딩을 전면적으로 재검토하여 FAQ 제거

리테일: 오래된 프로세스를 위한 코파일럿

  • 잘못된 접근 방식: 기존 재고 관리를 개선하는 AI
  • 올바른 접근 방식: 적시 예측 모델을 통한 재고 제거

HR: 관료주의의 자동화

  • 잘못된 접근 방식: 이력서를 더 빠르게 처리하는 AI
  • 올바른 접근 방식: 이력서를 없애고 스킬 매칭 AI로 채용을 혁신하세요.

왜 항상 같은 일이 반복될까요?

1. 다시 생각하는 것보다 추가하는 것이 더 쉽습니다.

웹사이트에 챗봇을 추가하는 것은 쉽습니다. 고객 서비스 처리 방식을 완전히 바꾸는 것은 어렵습니다.

이메일에 ChatGPT를 적용하는 것은 빠릅니다. 내부 커뮤니케이션을 재고하여 이메일의 70%를 없애는 것은 복잡합니다.

2. 변화에 대한 두려움

가장 고질적인 장벽 중 하나는 부서 구조에 만연한 사일로 사고방식입니다. 대규모 조직에서 AI 구현 장벽 극복하기. 프로세스를 바꾼다는 것은 이전에 하던 방식이 잘못되었다는 것을 인정하는 것을 의미합니다.

3. '마법 기술'의 신화

기업들은 기술이 저절로 문제를 해결해 줄 것이라고 믿습니다. 그렇지 않습니다. 그런 적이 없습니다.

이해하고 승리하는 소수의 사람들

진정한 혁신가

선도적인 AI 기업, 매출 성장 1.5배, 주주 수익률 1.6배 달성 2024년 AI 도입: 74%의 기업이 가치 달성 및 확장에 어려움을 겪고 있습니다 | BCG.

그들이 하는 일은 다릅니다: 기존 프로세스에 AI를 추가하지 않습니다. 처음부터 다시 시작합니다.

진정한 혁신의 예

  • 테슬라: 자동차에 AI를 추가하지 않았습니다. 그는 '자동차'의 의미를 다시 생각했습니다.
  • 넷플릭스: 블록버스터에 AI를 넣지 않았습니다. 블록버스터를 없앴습니다.
  • Amazon: 상점을 최적화하지 않았습니다. 상점을 제거했습니다.

악순환을 끊는 방법(감히 도전한다면)

1. "AI를 어떻게 사용할 수 있을까요?"라는 질문은 그만하세요.

잘못된 질문: "영업 프로세스에 AI를 어떻게 추가할 수 있을까?"

올바른 질문: "오늘 영업을 처음부터 다시 시작해야 한다면 어떻게 할 것인가?"

2. 끝에서 시작하기

기술부터 시작하지 마세요. 달성하고자 하는 결과부터 시작하세요.

  • 이메일 제로화를 원하시나요? 커뮤니케이션에 대해 다시 생각해보세요.
  • 회의를 없애고 싶으신가요? 조율에 대해 다시 생각해보세요
  • 문서가 필요 없기를 원하시나요? 정보에 대해 다시 생각해보세요.

3. 당신이 하는 모든 일이 틀릴 수 있다는 것을 받아들입니다.

워크플로우의 재설계는 AI 시스템의 영향을 파악하는 능력에 가장 큰 영향을 미칩니다.

'개선'이 아닙니다. 제거하고 다시 구축하세요.

4. 실용적인 안티 패러독스 프레임워크

각 비즈니스 프로세스에 대해 스스로에게 물어보세요:

1단계: 잔인한 감사

  • 지금 회사를 처음부터 다시 세워야 한다면 이러한 프로세스가 존재할까요?
  • 어떤 최종 결과를 달성하고 싶나요?
  • 이 과정 중 얼마나 많은 부분이 '우리가 항상 해왔던 방식'일까요?

2단계: 근본적인 제거

  • 완전히 제거할 수 있는 항목은 무엇인가요?
  • 100% 자동화할 수 있는 것은 무엇인가요?
  • 인간의 지능에는 실제로 무엇이 필요할까요?

3단계: AI 우선 재구성

  • AI 시스템이 어떻게 이런 일을 할 수 있을까요?
  • 자동화를 위해 필요한 데이터는 무엇인가요?
  • 새 프로세스의 성공 여부를 어떻게 측정하나요?

불편한 진실

생성적 AI 역설에 대한 연구는 대부분의 기업이 혁신의 방법을 모른다는 사실을 30년 동안 이미 알고 있던 사실을 확인시켜줍니다.

이들은 세계에서 가장 진보된 기술을 사용하여 조금 더 빠를 뿐 똑같은 작업을 수행합니다.

  • 1990년대: 종이가 아닌 CD로 된 카탈로그
  • 2000년대: 인쇄 브로셔 대신 온라인 활용
  • 2010년대: 데스크톱 대신 사이트 축소
  • 2020년대: 시트 대신 PDF
  • 2020년대: 수기 이메일 대신 AI가 생성하는 이메일

항상 같은 이야기입니다.

2025: 2025: 진실의 해

이번의 차이점은 데이터가 명확하다는 것입니다. 더 이상 '결과를 보는 데 시간이 걸린다'는 핑계로 숨을 수 없습니다.

실험은 끝났고, 기업은 지금 행동에 나서야 합니다 . 에이전트 AI의 우위를 선점하라 - McKinsey(퀀텀블랙).

AI로 '디지털 + 1'을 계속하는 기업은 영원히 뒤처질 것이며, 처음부터 다시 시작하는 용기를 가진 기업이 향후 10년을 지배할 것입니다.

문제는 여러분이 하는 모든 일이 쓸모없다는 것을 인정할 용기가 있느냐는 것입니다. 아니면 챗봇을 추가하고 그것으로 충분하기를 바라시나요?

자주 묻는 질문 - 불편한 질문

Q: 하지만 우리 업계는 다릅니다. 모든 것을 혁신할 수는 없죠...

A: 모든 산업, 모든 기술에 대해 모두가 그렇게 말합니다. 제조업체의 77%가 이미 AI를 구현했습니다. 2025 산업 전반의 AI 도입: 놓치고 싶지 않은 트렌드 - 제조업이 할 수 있다면 여러분도 할 수 있습니다.

Q: 모든 것을 처음부터 다시 생각할 예산이 없습니다.

A: ROI가 마이너스를 기록한 사례의 94%는 IT 예산의 10% 미만을 AI에 할당하는 조직에서 발생했습니다. 변화에 투자하지 않으면 투자하는 것보다 더 많은 비용이 듭니다. 이메일 예시는 3개월 후의 ROI를 보여줍니다.

Q: 고객은 급격한 변화에 대한 준비가 되어 있지 않습니다.

A: 고객은 CD, 웹사이트, 모바일, 그리고 디지털에 익숙해졌습니다. 고객도 AI에 익숙해질 것입니다. 문제는 고객이 아니라 바로 여러분입니다.

질문: 경영진이 기존 프로세스를 버리도록 설득하려면 어떻게 해야 하나요?

A: 이 기사와 과거 데이터를 보여주세요. 그런 다음 "코닥이 되고 싶습니까, 아니면 넷플릭스가 되고 싶습니까?"라고 물어보세요. 그리고 이메일 사례 연구를 보여주세요: 5개월 만에 -70%의 시간 낭비.

Q: 실질적으로 어디서부터 시작해야 하나요?

A: 가장 비싸고/느리고/불편한 프로세스를 선택하세요. 어떻게 개선할지 고민하지 마세요. 어떻게 하면 완전히 없앨 수 있는지 스스로에게 물어보세요. 모두가 싫어하는 이메일부터 시작하면 모두가 즉시 혜택을 볼 수 있습니다.

Q: 이 접근 방식은 너무 위험하지 않나요?

A: 무엇이 정말 위험한지 아십니까? 30년 전에 하던 일을 계속하는 것인데 경쟁자들은 처음부터 다시 시작하는 것입니다.

질문: 회사에서 이메일 예제를 복제하려면 어떻게 해야 하나요?

A: 1-2주차: 모든 이메일을 카테고리별로 추적합니다. 3-4주차: 가장 쓸모없는 20%를 제거합니다. 5-8주차: 자동화할 수 있는 모든 것을 자동화하세요. 9~12주차: 새로운 커뮤니케이션 문화. 첫 달부터 결과를 확인할 수 있습니다.

소스 및 인사이트:

생성적 AI 역설은 기술적인 문제가 아닙니다. 용기의 문제입니다. 역사의 반복을 멈추기 위해 필요한 용기가 있으신가요?

더 나은 이메일을 작성하기 위해 AI를 사용하지 마세요. 이메일이 더 이상 필요 없는 세상을 만드는 데 사용하세요.

비즈니스 성장을 위한 리소스

2025년 11월 9일

소비자 애플리케이션을 위한 AI 규정: 새로운 2025년 규정에 대비하는 방법

2025년, AI의 '와일드 웨스트' 시대 종식: 2024년 2월 2일부터 AI 리터러시 의무, 2025년 8월 2일부터 거버넌스 및 GPAI가 적용되는 EU AI 법안이 8월 2일부터 시행됩니다. 캘리포니아는 강박적 보상 시스템, 자살 생각 감지, 3시간마다 '나는 인간이 아니다'라는 알림, 독립적인 공개 감사, 위반 시 1,000달러의 벌금을 부과하는 SB 243(세웰 세처 자살 이후 탄생, 14세 챗봇과 정서적 관계 형성)으로 선구자적 입지를 다지고 있습니다. SB 420은 '고위험 자동 결정'에 대한 영향 평가와 함께 사람의 검토 항소권을 요구합니다. 실제 집행: Noom은 2022년에 인간 코치로 둔갑한 봇에 대해 5,600만 달러의 합의금을 지불할 것이라고 밝혔습니다. 전국적 추세: 앨라배마, 하와이, 일리노이, 메인, 매사추세츠에서는 AI 챗봇에 알리지 않는 것을 UDAP 위반으로 분류하고 있습니다. 3단계 위험 중요 시스템 접근 방식(의료/교통/에너지) 배포 전 인증, 소비자 대상 투명 공개, 범용 등록+보안 테스트. 연방 정부의 선점 없는 규제 패치워크: 여러 주에 걸쳐 있는 기업은 다양한 요건을 충족해야 합니다. 2026년 8월부터 EU: 명백한 경우를 제외하고 사용자에게 AI 상호 작용을 알리고, AI 생성 콘텐츠에 기계 판독 가능 라벨을 부착합니다.
2025년 11월 9일

생성되지 않은 것을 규제하는 것: 유럽은 기술적으로 무의미할 위험이 있나요?

유럽은 전 세계 인공지능 투자의 10분의 1에 불과하지만 글로벌 규칙을 주도하고 있다고 주장합니다. 이는 혁신을 촉진하지 않고 시장 지배력을 통해 전 지구적 규모의 규칙을 강요하는 '브뤼셀 효과'입니다. 인공지능법은 2027년까지 시차를 두고 시행되지만 다국적 기술 기업들은 훈련 데이터 공개를 피하기 위해 영업 비밀을 발동하고, 기술적으로 준수하지만 이해하기 어려운 요약을 작성하고, 자체 평가를 통해 시스템을 '고위험'에서 '최소 위험'으로 하향 조정하고, 덜 엄격한 규제를 가진 회원국을 선택해 포럼 쇼핑을 하는 등 창의적인 회피 전략으로 대응하고 있습니다. 역외 저작권의 역설: EU는 OpenAI가 유럽 밖에서 교육하는 경우에도 유럽 법률을 준수할 것을 요구하는데, 이는 국제법에서는 전례가 없는 원칙입니다. 동일한 AI 제품의 제한된 유럽 버전과 고급 글로벌 버전이라는 '이중 모델'이 등장합니다. 실제 위험: 유럽은 글로벌 혁신으로부터 고립된 '디지털 요새'가 되어 유럽 시민들은 열등한 기술에 접근하게 됩니다. 신용 평가 사건의 대법원은 이미 '영업 비밀' 항변을 기각했지만, '충분히 상세한 요약'이 정확히 무엇을 의미하는지 해석상의 불확실성은 여전히 엄청납니다. 아무도 모릅니다. 마지막 미해결 질문: EU는 미국 자본주의와 중국 국가 통제 사이에 윤리적 제3의 길을 만들고 있는가, 아니면 단순히 경쟁하지 않는 영역으로 관료주의를 수출하고 있는가? 현재로서는 AI 규제 분야의 세계 선두주자이지만, 개발은 미미한 수준입니다. 방대한 프로그램.
2025년 11월 9일

이상값: 데이터 과학과 성공 사례의 만남

이상값은 더 이상 '제거해야 할 오류'가 아니라 이해해야 할 가치 있는 정보라는 데이터 과학의 패러다임이 바뀌었습니다. 하나의 이상값은 선형 회귀 모델을 완전히 왜곡시킬 수 있지만(기울기를 2에서 10으로 변경), 이를 제거하면 데이터 집합에서 가장 중요한 신호를 잃을 수 있습니다. 머신 러닝은 정교한 도구를 도입합니다: 격리 포레스트는 무작위 의사 결정 트리를 구축하여 이상값을 격리하고, 로컬 이상값 팩터는 국소 밀도를 분석하며, 자동 인코더는 정상 데이터를 재구성하여 재현할 수 없는 것을 보고합니다. 글로벌 이상값(열대 지방의 기온 -10°C), 상황별 이상값(가난한 동네에서 1,000유로 지출), 집단 이상값(공격을 나타내는 동기화된 스파이크 트래픽 네트워크) 등이 있습니다. 폴 매카트니는 '많은 밴드가 함부르크에서 10,000시간 동안 성공하지 못했지만 이론은 틀림없다'고 주장하며 '10,000시간 법칙'에 대한 논쟁을 벌였습니다. 아시아의 수학적 성공은 유전이 아니라 문화입니다: 중국의 숫자 체계는 더 직관적이고, 벼 재배는 지속적인 개선이 필요하며, 서양의 농업 영토 확장과는 대조적입니다. 실제 적용 사례: 영국 은행은 실시간 이상 징후 탐지를 통해 18%의 잠재적 손실을 복구하고, 제조업에서는 육안 검사로는 놓칠 수 있는 미세한 결함을 감지하고, 의료 업계에서는 85% 이상의 이상 징후 감지 감도로 임상시험 데이터를 검증합니다. 마지막 교훈: 데이터 과학이 이상값을 제거하는 데서 이상값을 이해하는 데로 나아감에 따라, 우리는 비정상적인 데이터를 수정해야 할 이상값이 아니라 연구해야 할 가치 있는 궤적으로 보아야 합니다.