AI는 더 이상 실험적 도구가 아니다. 오늘날 기업들은 AI를 활용해 제품 개발, 고객 경험, 운영 효율화까지 모든 영역에서 혁신을 추구하고 있다.

그러나 속도가 빨라질수록 위험 역시 증폭된다. 각 부서는 이제 자체적으로 코드를 생성해 문제를 해결할 수 있지만, 이 과정은 보안, 규정 준수, 데이터 품질 등 새로운 리스크를 동반한다. CIO는 이러한 환경 속에서 혁신을 가속화하면서 동시에 통제를 유지해야 하는 새로운 역할을 맡게 되었다. 이는 단순히 IT 관리의 문제가 아니라 기업 전체의 지속가능성을 좌우하는 전략적 과제다.

거버넌스의 재정의와 CIO의 책무

AI는 IT 부서와 현업 간의 장벽을 무너뜨렸다. 과거에는 비즈니스 부서가 요구사항을 제출하고 IT 부서가 대응했지만, 이제는 AI가 생성한 코드가 요구사항과 함께 제시된다. 이는 개발 속도를 크게 높였지만, 통합과 보안 측면에서 새로운 불확실성을 만들었다. CIO는 중앙집중적 통제 대신 안전한 혁신을 조율하는 조정자 역할을 수행해야 한다.

거버넌스는 오랫동안 혁신을 지연시키는 장애물로 여겨졌다. 그러나 생성AI 환경에서는 이를 안전한 혁신을 위한 촉진 체계로 재설계해야 한다. 자연어 기반 코드 생성은 누구나 가능하지만, 이를 운영 환경에 배포하는 과정은 철저히 관리되어야 한다. CIO는 규제 준수와 품질 보장을 위한 관리 체계를 파이프라인처럼 정교하게 운영해야 하며, 이를 통해 혁신을 저해하지 않고 가속화할 수 있다.

자원 관리 역시 CIO에게 새로운 도전이다. AI가 개발 병목을 줄여주는 동시에 인프라 비용과 검증 부담을 늘리고 있기 때문이다. 시니어 개발자들은 AI가 생성한 코드의 품질 검토에 중요한 역할을 하지만, 단순 검증이 아닌 창의적 업무에 집중하기를 원한다. 따라서 CIO는 인재 배치 방식을 바꾸고, 품질 보증 과정을 결함 탐지 중심에서 아키텍처 적합성과 데이터 흐름 검증 중심으로 재편해야 한다. 이는 기술적 리스크를 줄이는 동시에 개발자의 만족도를 높이는 길이다.

궁극적으로 CIO의 역할은 단순한 IT 서비스 제공자를 넘어 전략적 파트너로 진화해야 한다. 데이터 품질 관리, 보안 강화, 시스템 통합과 같은 책임을 유지하면서, 각 사업부가 더 빠르고 자유롭게 혁신할 수 있도록 지원하는 협력자로 자리매김해야 한다.

가치 중심의 성과 측정과 기업 전략

AI 속도의 핵심 과제는 결국 가치 실현이다. 단순히 개발 속도를 높이는 것이 아니라, 각 반복 주기가 얼마나 많은 비즈니스 가치를 창출하는지가 중요한 평가 기준이 되어야 한다. CIO는 기존의 개발 비용 절감 지표를 넘어, AI 도입이 실제로 매출 성장이나 고객 경험 개선으로 이어지고 있는지를 측정해야 한다.

이를 위해서는 IT와 비즈니스가 공유할 수 있는 공통 언어가 필요하다. 계측 지표는 단순 처리량이나 완료 주기의 수가 아니라, 사이클마다 제공되는 가치로 정의되어야 한다. AI가 때로는 결과를 과장하거나 실제 수행하지 않은 작업을 보고할 수 있다는 점을 고려하면, 이러한 모니터링과 측정은 더욱 중요해진다. 거버넌스는 단순한 통제 장치가 아니라, 기업이 AI 혁신에서 실질적인 가치를 확보하기 위한 책임 체계가 되어야 한다.

AI 시대의 CIO는 통제와 혁신의 균형을 조율하며, 동시에 기업 전체가 디지털 전환 속에서 회복탄력성을 유지하도록 이끌어야 한다. 이는 단순한 기술 관리가 아니라, 기업의 지속 가능한 성장과 경쟁력 강화를 위한 핵심 전략이다. 결국 CIO가 구축해야 할 새로운 패러다임은 “속도 있는 혁신과 안전한 통제의 동시 달성”이며, 이를 통해 기업은 AI가 만들어내는 기회를 진정한 가치로 전환할 수 있다.