최근 많은 경영자들이 챗GPT(ChatGPT)를 포함한 생성AI 도입을 고민하는 현장을 자주 본다. 그러나 실제 프로젝트를 살펴보면, 기술의 문제보다 ‘타이밍’의 문제가 더 많다.

AI 프로젝트는 모델이 글을 잘 쓰지 못해서 실패하는 것이 아니라, 기업이 그 글을 쓸 준비가 안 되어 있어서 실패한다. 결국 중요한 것은 이 도구가 도움이 되느냐가 아니라, 지금이 우리가 활용할 준비가 된 시점이냐이다. AI는 기술이 아니라 시점의 문제다.

챗GPT 도입 전, 반드시 점검해야 할 6대 점검 사항

기업이 챗GPT를 도입하고자 한다면 아래와 같이 6대 점검 사항을 체크해보기 바란다.

첫째, 명확한 활용 목적이 있어야 한다. 단순한 호기심이 아니라, 언어가 곧 비즈니스가 되는 영역(고객 지원, 영업 지원, 지식 검색, 문서화 등)부터 시작해야 한다.

둘째, 프로세스 안정성이다. 업무 매뉴얼이 매주 바뀌는 환경이라면 자동화를 서두를 때가 아니다. 셋째, 데이터 관리와 가드레일이 필수다. 지식은 중앙화하고, AI가 말할 수 있는 것과 말해서는 안 되는 것을 명확히 정의해야 한다.

넷째, 휴먼 인 더 루프(Human-in-the-Loop) 구조를 만들어야 한다. AI의 출력은 승인, 수정, 또는 개선 피드백으로 이어지는 폐쇄 루프 안에서 발전해야 한다. 

다섯째, 변화 관리다. 팀원들이 언제 AI를 써야 하는지, 언제 사람의 판단이 필요한지 분명히 알아야 한다.

마지막으로, 성과 측정과 ROI다. 단순히 ‘얼마나 썼는가’가 아니라 ‘얼마나 절약했는가’를 봐야 한다.

챗GPT, 지금 바로 적용할 수 있는 3대 방안

AI를 실무에 도입하는 데 거창한 시작은 필요 없다. 오히려 작은 성공이 가장 큰 학습을 만든다.

첫째, 고객 지원 코파일럿(Co-Pilot)으로 활용해보라. 과거 티켓을 요약하고, 정책에 기반한 답변을 제안하며, 후속 메일 초안을 자동 생성할 수 있다.

둘째, 영업·고객 성공 지원(Sales Enablement)이다. 제품 노트와 사례를 토대로 맞춤형 미팅 브리핑, 반론 대응 문안, 미팅 후 요약본을 자동 작성할 수 있다.

셋째, 지식 검색 및 유지관리(Knowledge Retrieval)다. 흩어진 문서를 통합된 단일 소스로 만들고, 정책이 바뀌면 초안 업데이트를 자동으로 제안하도록 하면 된다.

AI는 이론이 아니라 실행이다. 보통 90일 단위로 로드맵을 제안한다.

처음 30일은 파일럿 단계로, 한 팀·한 프로세스·한 지표에 집중한다. 31~60일에는 확장과 계량화에 들어가 인접한 업무 두 개를 추가하고, 시간 절감과 품질 개선 데이터를 확보한다. 61~90일에는 표준화와 확산 단계다. 프롬프트, SOP, 검토 절차를 문서화하고, 정기 점검과 데이터 갱신 주기를 운영해야 한다. 이 90일 루프가 조직의 ‘AI 학습 주기’가 된다.

‘책임 있는 AI’는 기술이 아닌 운영에서 완성

많은 기업이 ‘책임 있는 AI’를 윤리의 문제로 본다. 그러나  그것은 운영의 문제라고 본다. AI가 어떤 근거로 답을 했는지, 누가 그 답변을 승인했는지 설명할 수 없다면, 아직 확산할 준비가 되지 않은 것이다. 책임 있는 AI란 투명성과 추적성, 그리고 지속적인 개선이 작동하는 구조를 갖춘 시스템이다.

약 20년간 창업가로 일하며, 혁신은 사람과 공동체를 함께 성장시킬 때 의미가 있다고 믿어왔다. 기술은 목적이 아니라 수단이다. 필자는 AI를 통해 효율을 높이면서도, 그 안에서 사람의 역할과 가치가 더욱 강화되기를 바란다. 결국 성공은 성과로만 측정되는 것이 아니라, 우리가 함께 성장시킨 사람들의 삶으로 증명된다고 믿는다.

(*이 기고문은 GTT KOREA의 편집 방향과 다를 수 있습니다.)