AI 도입 성과를 절감액 목표로 요구받는 현장

어제 오전 10시 무렵 공공AX 네트워크의 대화는 조직 이야기로 모였다. 한 공무원 참가자가 한국은행 보고서에서도 나왔듯 AI와 함께 조직 재설계가 같이 가야 한다고 운을 뗐고, 기업 쪽에서 AX를 맡은 참가자가 곧 현장의 막막함을 털어놨다.

AI 시대에 맞는 조직형태가 아직 뭔지 잘모르겠어요

이 참가자는 이어서 효율화의 성과가 윗선에 어떻게 읽히는지를 자기 경험으로 설명했다. 이하 내용은 그 참가자 한 사람의 경험과 주장이다. 같은 참가자가 두 번에 걸쳐 같은 이야기를 한 만큼, 한 방의 한 사례로 읽어야 한다.

가장 쉬운 성과 지표

기업 쪽 참가자의 요지는 AI로 업무 효율을 높여도 경영진 눈에는 사람을 줄이는 것이 가장 손쉬운 성과가 된다는 것이었다.

AI로 업무 효율성 개선을 했을때 C레벨 입장에선 그냥 사람 자르는게 가장 제일 쉬운 성과 지표가 되버리죵

여기서 C레벨은 최고경영진을 가리키는 표현이다. 이 참가자는 그래서 AI를 매출, 공공이라면 서비스 만족도와 조직 만족도가 함께 오르는 쪽으로 연결하는 조직 형태가 나와야 한다고 덧붙였다. 잠시 뒤에는 구체적인 장면도 보탰다. 내년 계획을 짜는 중인데 윗선이 도입 비용과 절감액을 숫자로 가져오라고 한다는 것이다. 일요일인데도 출근해 그 작업을 하느라 머리가 아프다고 했다.

지금 27년도 계획 짜고 있는데 그래서 AI 도입 얼마? 비용 얼마? 그럼 그걸로 얼마 줄일수있는데? 목표 설정해와

같은 참가자는 정량적으로 떨어뜨리는 가장 좋은 방법이 결국 사람 절감이라고 말하면서, 좋게 말하면 업무 재배치라고도 했다. 조금 뒤에는 AI 때문에 과제와 예산은 일단 확보했지만 내년에 성과 지표를 어떻게 잡을지가 어렵다고도 적었다. 올해는 사내 테스트베드 수준에서 끝냈는데 내년에는 결과물 이야기가 나오리라는 설명이었다.

비슷한 고민은 다른 쪽에서도 나왔다. 한 공직자 참가자는 아낀 시간을 놀았다고 보는 순간 근로시간 단축과 인력 불필요 논리로 이어질 수 있다고 짚었고, 성과를 공정하게 정량화하는 일은 개인적으로 아직도 난제라고 적었다. 다른 공공기관 참가자는 민간에서 ROI뿐 아니라 ROT(Return on Tokens, 토큰 대비 성과)라는 말이 나온다고 소개하며, AI를 얼마나 쓰고 시간을 얼마나 줄였는지보다 확보한 시간과 자원으로 조직이 어떤 가치를 만들었는지가 더 중요하다는 취지로 말했다. 이들의 말은 모두 현장의 체감이며 통계로 확인된 것은 아니다.

여기까지를 보면 쟁점은 AI의 효과가 있느냐가 아니다. 효과를 어떤 단위로 셈해 윗선에 보고하느냐에 가깝다. 기업 쪽 참가자의 하소연은 숫자를 요구받는 쪽의 어려움을, 공직자 참가자의 말은 숫자를 만들기 어려운 쪽의 어려움을 보여 준다고 풀이할 수 있다.

FDE를 둘러싼 갈림

해법 이야기가 나오자 토목 분야 공무원 참가자가 FDE를 꺼냈다. 이 참가자는 카카오의 FDE처럼 현장의 병목점을 찾는 방식을 말하며, 진짜 에이스들을 키워 다 해결하게 하자고 했다. FDE는 고객이나 조직의 현장에 개발 인력을 직접 투입해 병목을 풀어 주는 방식을 가리키는 말로 읽힌다. 이 설명은 기사의 풀이이며 대화에서 정의되지는 않았다. 에이스를 키우려면 그만큼 돈을 더 줘야 한다는 말도 같은 참가자가 했다.

반응은 엇갈렸다. 기업 쪽 참가자는 FDE가 마케팅 용어 느낌이 강하다고 했고, 사람을 넣어 해결하는 방식이라 개념 증명 단계만 해도 수십억을 달라고 한다는 말을 들었다고 전했다. 이 참가자의 경험담에 따르면 사업이 끝나고 일이 줄면 곧바로 인력 정리 이야기가 나오더라는 것이다.

어 일줄었네? 사람 짤라

반면 FDE를 꺼낸 참가자는 그렇게 얻는 이익이 더 크다면 돈을 덜 줄 이유가 없다고 맞섰다. 자신은 윗사람과 병목을 보는 눈이 같았던 덕에 직접 FDE를 해 보겠다고 말했고, 윗사람이 바로 담당 팀장을 불렀다는 경험도 소개했다. 이 장면은 한 사람의 경험이어서, 기업 쪽 참가자가 전한 경험과 곧바로 비교해 어느 쪽이 일반적이라고 말하기는 어렵다.

공공과 개발자 사이의 간극

이어서 민간 소속의 한 참가자가 구조 이야기를 보탰다. 윗사람이 일을 배분하는 식의 회사 구조는 끝났다고 보며, 스스로 탐구하고 스며드는 쪽이 낫다는 것이다. 연구기관의 한 참가자는 부서 이름에 AIX를 달고 있는 입장에서 알아서 움직이는 분위기와 환경을 만드는 것이 최고의 선물이라고 맞장구쳤고, 웬만한 조직에서는 바로 윗사람이 가장 큰 장벽이라는 자조 섞인 말도 덧붙였다. AIX는 AI 전환을 뜻하는 말로 읽힌다.

같은 민간 소속 참가자는 공공과 개발 현장이 서로의 문제를 잘 모른다는 점을 짚었다.

현직 공직자 / 현직 개발자 갭이 너무커서 둘이 합쳐지지 않으면 뭐가 제대로 되기가 힘들긴함

그는 오류 해결 경험이 많은 소규모 스타트업일수록 지금 기관에 들어와 FDE로 굴리기에 좋은 시점일 수 있다고도 했다. 민간 쪽 개인 의견이며 대화에서 검증된 사실은 아니다.

종합하면 이날 오전 대화는 AI 도입 효율을 누가 어떤 숫자로 증명하느냐가 아직 풀리지 않았음을 보여 준다. 절감액 목표를 요구받는 현장의 압박과 조직 구조를 함께 바꿔야 한다는 주장이 맞물렸고, FDE는 그 틈을 메울 처방과 비용 부담 사이에서 갈렸다. 참가자들이 공통으로 시사한 것은 성과를 셈하는 틀이 먼저라는 점으로 보인다.