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많은 조직이 AI 도입 초기에 외부 전문가에 의존합니다. 외부 컨설턴트가 시스템을 설계하고 외부 업체가 유지보수를 담당합니다. 이는 초기에는 필요할 수 있지만 장기적으로는 문제가 될 수 있습니다. 외부 전문가가 떠나면 시스템을 관리할 사람이 없거나, 변화된 비즈니스 요구에 대응하기 어려워집니다. 또한 외부 서비스에 계속 의존하면 비용이 지속적으로 증가합니다. AI 기술 내재화란 AI 시스템 운영에 필요한 지식, 기술, 경험을 조직 내부에 축적하여 자체적으로 관리하고 발전시킬 수 있는 역량을 갖추는 과정입니다. 이를 통해 조직은 AI의 변화에 빠르게 대응할 수 있고, 비용도 절감할 수 있으며, 경쟁력도 강화됩니다. 내재화는 일회적 사업이 아니라 지속적인 역량 구축 과정입니다.
처음부터 모든 것을 내부에서 할 수는 없습니다. 따라서 외부 전문가로부터 점진적으로 역할을 이양받는 전략이 필요합니다. 초기 단계에서는 외부 전문가가 주도하고 내부 팀이 옆에서 배우는 방식으로 진행할 수 있습니다. 실제 작업을 함께 하면서 기술을 습득하는 것이 훨씬 효과적입니다. 교실 교육이 끝난 후 실무 중심의 온더조브 트레이닝으로 전환하면 내부 역량이 빠르게 쌓입니다. 초기 3개월은 외부 전문가가 70%, 내부 팀이 30% 정도 담당하다가 6개월 후에는 50:50, 1년 후에는 내부 팀이 주도하는 방식으로 조정할 수 있습니다. 이 과정에서 중요한 것은 외부 전문가가 단순히 일을 해주는 것이 아니라 내부 팀을 성장시키는 데 초점을 맞춰야 한다는 점입니다.
AI 기술을 내재화하려면 조직 내에 전문가가 필요합니다. 이들이 조직의 AI 역량의 중심이 될 사람들입니다. 이러한 인력을 확보하는 방법은 크게 두 가지입니다. 하나는 외부에서 AI 전문가를 채용하는 것이고, 다른 하나는 기존 직원을 교육하여 전문가로 육성하는 것입니다. 외부 채용은 즉각적인 효과가 있지만 문화 적응과 조직 통합에 시간이 걸릴 수 있습니다. 내부 육성은 시간이 오래 걸리지만 조직과의 결합도가 높고 이탈률이 낮을 수 있습니다. 이상적으로는 두 방식을 함께 추진하는 것입니다. 외부 채용한 전문가가 내부 인력을 멘토링하면서 전문성을 전승하는 방식입니다. 또한 채용한 전문가가 조직 내에서 안정적으로 성장할 수 있도록 경력 개발 계획을 제시해야 합니다.
기술 내재화의 중요한 부분은 지식 축적입니다. 개인의 머릿속에만 있는 지식은 그 사람이 떠나면 사라집니다. 따라서 조직이 습득한 모든 기술과 경험을 체계적으로 문서화하고 공유해야 합니다. 시스템 구축 과정에서 의사결정의 근거, 시행착오, 최종 선택 이유를 기록하면 나중에 유사한 상황에서 빠르게 대응할 수 있습니다. 운영 중 발견한 팁이나 문제 해결 방법도 위키나 내부 블로그에 기록하는 것이 좋습니다. 정기적으로 팀 내에서 학습 내용을 공유하는 세션을 열면 지식이 조직 전체에 확산됩니다. 이러한 문서와 세션들이 조직의 AI에 대한 노하우 기반이 됩니다. 새로운 팀원이 들어왔을 때도 이 자료들을 통해 빠르게 학습할 수 있습니다.
외부 솔루션을 도입하는 것만으로는 장기적 경쟁력을 만들기 어렵습니다. 조직의 고유한 요구에 맞는 커스터마이징이나 새로운 기능 개발을 위해서는 내부 개발 역량이 필요합니다. 초기에는 외부 솔루션을 그대로 사용하더라도, 시간이 지나면서 조직의 특성에 맞게 개선할 필요가 생깁니다. 이러한 개선을 수행할 수 있는 개발 팀을 구축해야 합니다. 처음부터 완벽한 팀을 만들 필요는 없습니다. 데이터 엔지니어 한두 명으로 시작하여 필요에 따라 확대할 수 있습니다. 또한 저코드, 노코드 플랫폼을 활용하면 전문 개발자가 아닌 일반 직원도 간단한 자동화나 분석을 수행할 수 있습니다. 이렇게 점진적으로 내부 개발 역량을 강화해 나갈 수 있습니다.
AI 시스템의 성능은 데이터의 질에 달려 있습니다. 따라서 데이터를 어떻게 수집, 관리, 활용할 것인가에 대한 전문 지식도 내재화되어야 합니다. 초기에는 외부 데이터 분석가가 필요할 수 있지만, 조직의 데이터 팀이 이를 학습하고 관리하도록 전환해야 합니다. 데이터 품질 관리, 이상치 탐지, 데이터 보안, 규제 준수 같은 업무들이 일상화되어야 합니다. 또한 조직 내 다양한 부서의 데이터를 통합하고 활용하는 방식도 내부에서 결정할 수 있어야 합니다. 외부 컨설턴트의 도움으로 초기 데이터 기반을 구축한 후, 내부 팀이 이를 유지보수하고 발전시키는 구조로 전환하는 것이 좋습니다.
AI 도입 과정에서 많은 문제들이 발생합니다. 기술적 문제, 비즈니스 문제, 조직 문제 등 다양합니다. 외부 전문가에게 모든 문제를 의존하면 내부 팀의 문제 해결 능력이 발전하지 않습니다. 따라서 의도적으로 내부 팀에게 문제 해결의 기회를 제공해야 합니다. 작은 문제부터 시작하여 단계적으로 복잡한 문제를 맡기면서 역량을 키울 수 있습니다. 문제가 발생했을 때 즉시 해답을 제시하기보다는 함께 분석하고 해결 방향을 모색하는 방식이 효과적입니다. 시행착오도 학습의 기회로 봐야 합니다. 실패로부터 배운 교훈이 가장 오래 기억되고 미래에 활용됩니다.
내재화가 진행되더라도 외부와의 연결을 끊어서는 안 됩니다. AI 기술은 빠르게 발전하고 있으므로 최신 기술과 동향을 계속 습득해야 합니다. 이를 위해 업계 커뮤니티에 참여하거나, 학회에 발표하거나, 협력사와의 기술 교류를 지속할 수 있습니다. 또한 복잡한 문제나 새로운 영역의 AI 도입 시에는 여전히 외부 전문가의 도움이 필요할 수 있습니다. 내재화 후에도 필요에 따라 외부 자문을 활용하는 유연성이 있어야 합니다. 내부 역량과 외부 자원을 적절히 조합하는 것이 가장 효율적입니다.
내재화 과정에서 핵심 인력이 조직을 떠나면 그동안의 노력이 물거품이 됩니다. 따라서 AI 전문가들을 조직에 붙들어 두기 위한 인센티브 체계가 필요합니다. 성과급, 승진 기회, 학습 지원, 해외 출장 같은 것들을 제공할 수 있습니다. 또한 명확한 경력 경로를 제시하는 것이 중요합니다. AI 팀의 리더가 되는 경로, 전문가 트랙, 타부서 리더 진출 등 다양한 선택지를 제시하면 직원들이 장기적으로 조직에 머물 가능성이 높아집니다. 특히 기술 전문가가 경영진으로 승진할 수 있는 구조를 만들면 기술력 있는 인재를 확보하고 유지하기 좋습니다.
AI 기술 내재화가 진행되면서 조직 구조도 함께 변해야 할 수 있습니다. 초기에는 AI팀이 별도의 독립 부서로 존재하지만, 성숙 단계에서는 AI 역량이 각 부서에 분산될 수 있습니다. 마케팅팀 내에 AI 분석가가 있고, 제조팀 내에 AI 엔지니어가 있는 구조입니다. 이렇게 되면 각 부서가 자신의 필요에 맞게 AI를 활용할 수 있습니다. 동시에 중앙의 AI 센터 오브 엑설런스(CoE)를 유지하여 조직 전체의 표준과 모범 사례를 관리할 수 있습니다. 이러한 구조적 변화는 내재화의 성숙도를 보여줍니다.
기술 내재화가 완성되었다고 해서 끝나는 것이 아니며 새로운 기술이 나타나면 또 배워야 하고, 비즈니스 요구가 변하면 다시 적응해야 합니다. 따라서 조직 내에서 지속적인 혁신과 학습이 일어날 수 있는 환경을 만들어야 합니다. 신기술 파일럿 프로젝트, 해커톤, 내부 세미나, 외부 교육 참여 같은 것들이 이러한 환경을 만듭니다. 실패를 용인하고 시도를 격려하는 문화가 있을 때 조직의 AI 역량은 계속 향상됩니다.
알체라는 조직의 AI 기술 내재화 여정을 다양한 방식으로 지원할 수 있습니다. 초기 단계에서 외부 전문가로서 기술을 제공하면서 동시에 내부 팀을 교육합니다. 단계적으로 역할을 이양하면서 내부 팀이 독립적으로 운영할 수 있도록 합니다. 내부 개발 팀 구축을 지원하고, 문제 해결 능력 강화를 위한 멘토링을 제공합니다. 또한 내부 팀이 자체적으로 운영하는 단계에서도 필요시 자문 역할을 수행할 수 있습니다. AI 기술 내재화는 조직이 AI 시대에 독립적으로 경쟁할 수 있는 능력을 갖추는 과정입니다. 알체라와의 협력을 통해 조직은 외부 의존에서 벗어나 자체적인 AI 역량을 갖춘 조직으로 거듭날 수 있을 것입니다.
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