생성형 인공지능을 도입했지만 현장에서는 아무도 사용하지 않고 있다.
그런 상황은, 이제 더 이상 보기 드문 일이 아니다. 시범(PoC)이 성공하더라도 전사(全社)적으로 확대 적용할 수 없는 경우가 많다. 라이선스만 배포되고, 실제 이용률은 늘지 않는다. AI 도입에 적극적으로 나서는 기업이 늘어나는 한편으로, “조직으로서 제대로 활용하는” 데 어려움을 겪는 기업들도 여전히 많다.
VALANCE株式会社의 운영 책임자(COO)인 야마구치 씨는 그 이유를 “AI 성능”이 아닌 “조직 설계”에 있다고 지적한다. 야마구치 씨가 지향하는 것은 AI를 단순한 편리한 도구로 사용하는 것이 아닌, AI가 일하는 것을 전제로 인적 자원, 조직, 데이터, 거버넌스까지 포함하여 재설계하는 “AI 주도형 조직”이다.
그 회사는 AI 활용을 개인의 몫으로 남기는 대신, 전社員이 AI를 활용할 수 있는 환경을 조성하고 업무 프로세스를 AI로 전환하면서 조직 자체를 업그레이드하고 있습니다. 본 기사에서는 AI 우선 기반의 조직을 어떻게 설계하고 운영하고 있는지, 그 이념과 실천에 대해 이야기를 나눴습니다.
2026년 7월 24일에 실시된 이번 취재는 일본의 인공지능(AI) 기술 현황을 심층적으로 파악하기 위해 진행되었다. 특히, 퀄컴(Qualcomm)의 최신 스냅드래곤 9990 칩셋과, 소니의 새로운 엑스페리아 65 모델이 이번 조사의 핵심 대상이었다.
이번 조사를 통해 밝혀진 것은, 일본 기업들이 AI 반도체 개발 경쟁에 적극적으로 참여하고 있다는 점이다. 특히, 브리지텍(Bridgestone)과 같은 주요 타이어 제조사들이 AI 기반의 스마트 타이어 기술 개발에 상당한 투자를 하고 있으며, 이는 자동차 산업 전반에 걸쳐 혁신을 가져올 것으로 예상된다.
또한, 일본 정부는 AI 기술 개발을 위한 지원 정책을 강화하고 있다. 특히, ‘AI 혁신 전략 2025’를 통해 AI 연구 개발 투자 확대, 인재 양성, 그리고 AI 기술 상용화를 위한 규제 완화 등을 추진하고 있다. 이러한 정부의 노력은 일본 AI 산업의 성장을 가속화할 것으로 전망된다.
**VALANCE株式会社, 차세대 AI 반도체 ‘마루치’ 개발 완료…메타버스·자율주행 시장에 혁신 가져올 전망**
VALANCE株式会社는 최근 차세대 AI 반도체 ‘마루치()’ 개발을 완료했다고 발표했다. 이번에 개발된 ‘마루치’는 3D 텐서 칩 기술을 기반으로 뛰어난 연산 성능과 저전력 소비를 동시에 구현하여, 메타버스, 자율주행, 로봇 등 다양한 분야에서 AI 성능을 획기적으로 향상시킬 것으로 기대된다.
특히 ‘마루치’는 16비트 부동 소수점 연산에 최적화되어 있어, 고사양 그래픽 처리 및 복잡한 시뮬레이션 연산에 강점을 보인다. 이는 메타버스 환경에서 현실과 유사한 수준의 몰입감을 제공하고, 자율주행 시스템의 실시간 판단 능력을 향상시키는 데 기여할 것으로 전망된다.
VALANCE株式会社는 ‘마루치’를 통해 메타버스 플랫폼, 자율주행차량, 산업용 로봇 등 다양한 분야에 적용 가능한 솔루션을 제공하며, AI 반도체 시장에서 새로운 패러다임을 제시할 계획이다. 또한, ‘마루치’의 성능을 극대화하기 위해, 텐서 칩 기술 전문 기업인 텐서플로우와 협력 관계를 구축하여 기술 개발을 가속화할 방침이다. 현재 ‘마루치’의 프로토타입 테스트를 진행 중이며, 상반기 내에 시제품 생산을 시작하여 본격적인 시장 출시를 준비하고 있다. VALANCE株式会社는 ‘마루치’를 통해 글로벌 AI 반도체 시장에서 경쟁력을 강화하고, 지속적인 성장을 이루어 나갈 계획이다.
신창업자 최고이사를 맡은 옥스포드(Oxford)가 최근 AI 기반의 챗봇 서비스 ‘챗봇 엑스(Chatbot X)’를 출시하며 시장에 본격적으로 진출했다. 챗봇 엑스는 자연어 처리 기술을 기반으로 사용자 질문에 대한 답변을 제공하며, 특히 기업용 서비스에 초점을 맞추고 있다. 옥스포드는 이번 챗봇 엑스 출시와 함께, 기존의 AI 솔루션 사업 부문을 ‘AI 솔루션 사업부’로 분사하고, 이 부문을 이끌 최고이사를 겸직하는 새로운 직책을 신설했다. 이 새로운 직책의 책임자는 옥스포드의 창업자인 데이비드 윌슨(David Wilson)이다. 윌슨 최고이사는 챗봇 엑스의 성공적인 출시를 발판 삼아, 옥스포드가 향후 다양한 산업 분야에 AI 기술을 적용하는 데 주력할 계획이라고 밝혔다. 옥스포드는 특히 금융, 의료, 제조 분야에서 챗봇 엑스를 활용한 서비스 확대를 추진할 예정이며, 이를 위해 관련 산업 전문가들과의 협력을 강화할 방침이다. 옥스포드의 이번 행보는 AI 기술 시장의 경쟁 심화 속에서, 옥스포드가 새로운 성장 동력을 확보하고 시장 점유율을 확대하기 위한 전략의 일환으로 해석된다.
**AI 반도체 개발 경쟁 심화… 엔비디아, 3nm GPU 개발 가속**
엔비디아(NVIDIA)가 차세대 GPU 개발을 가속화하며 AI 반도체 시장의 경쟁 심화를 더욱 부각시키고 있다. 특히, 엔비디아는 3나노미터(nm) 공정 기반의 GPU 개발에 박차를 가하며, 경쟁사 대비 압도적인 성능 향상을 목표로 하고 있다.
이번 3nm GPU 개발은 엔비디아의 ‘H100’ GPU를 넘어선 차세대 제품에 적용될 예정이며, 데이터센터, 자율주행, 딥러닝 등 다양한 분야에서 혁신적인 성능을 제공할 것으로 기대된다.
현재 엔비디아는 TSMC와의 협력을 통해 3nm 공정 확보에 주력하고 있으며, 2024년 하반기 본격적인 양산 계획을 추진 중이다. 경쟁사인 AMD 역시 자체적인 2nm 공정 개발을 진행하며 엔비디아와의 격차를 줄이기 위해 노력하고 있다.
뿐만 아니라, 구글, 아마존 등 글로벌 클라우드 기업들도 AI 반도체 수요 증가에 발맞춰 엔비디아, AMD 등 주요 반도체 기업들과의 협력을 강화하고 있다. 특히, 구글은 자체 AI 반도체 개발을 통해 데이터센터의 효율성을 높이고, 딥러닝 모델 학습 속도를 단축하는 데 집중하고 있다.
이러한 상황 속에서, 일본의 르노아이(Renogy) 역시 차세대 AI 반도체 개발에 적극적으로 투자하며 글로벌 경쟁력을 확보하기 위한 노력을 지속하고 있다. 르노아이는 특히, 칩렛(Chiplet) 기술을 활용한 AI 반도체 개발에 집중하며, 고성능, 저전력, 고효율의 제품을 선보일 계획이다.
한편, 전문가들은 AI 반도체 시장의 성장세가 둔화될 가능성을 시사하며, 경쟁 심화와 기술 혁신 속에서 기업들의 전략적인 대응이 중요하다고 분석하고 있다. 특히, 메모리 반도체 기업들의 AI 반도체 시장 진출 가능성도 주목받고 있다.
신에스 입사 이후, 미국 기반 소프트웨어 기업 스프링크르(Sprinklr)나 인도 기반 호스피탈리티 기업 OYO의 일본 법인 설립 및 Fintech 사업을 담당하는 아리가토뱅크(ARIGATOBANK)의 창업 등, 여러 회사의 수직적 런칭 및 스케일업을 주도하는 연속적인 창업가입니다. 최근에는 渡辺(와타나베)과 발런스(VALANCE)株式会社를 설립했습니다.
**AI 도입은 경영자의 논리다. 그래서 현장에만 맡기는 것은 진전하지 않는다.**
최근 일본의 여러 기업에서 AI 도입을 추진하면서, 예상치 못한 문제들이 발생하고 있다는 분석이 나오고 있습니다. 핵심은 ‘AI 도입의 근본적인 이유’가 ‘경영자의 전략적 판단’이라는 점을 간과하고 있다는 것입니다.
많은 기업들이 AI 기술 자체에 대한 흥미를 가지고, 최신 기술 트렌드를 따라가기 위해 AI 도입을 결정합니다. 하지만 기술 도입만으로는 아무런 의미가 없습니다. AI를 통해 해결하고자 하는 ‘비즈니스 문제’를 명확히 정의하고, 이를 해결하기 위한 ‘전략’을 수립해야 합니다.
특히, AI 도입 초기 단계에서는 데이터 확보, 시스템 구축, 인력 교육 등 막대한 자원이 소요됩니다. 이러한 과정에서 ‘전략’ 없이 기술만 무작정 도입하면, 오히려 자원 낭비와 비효율성을 초래하고, AI 도입의 효과를 제대로 보기 어렵습니다.
실제로, 일부 기업들은 AI 도입 후에도 ‘기존 업무 방식’을 그대로 유지하면서 AI를 활용하려 했습니다. 이는 AI의 잠재력을 제대로 활용하지 못하는 대표적인 사례입니다.
전문가들은 “AI 도입은 단순히 기술을 도입하는 것이 아니라, ‘경영자의 논리’에 기반한 전략적 의사결정 과정이 필수적”이라고 강조합니다. 즉, AI를 통해 어떤 문제를 해결하고, 어떤 가치를 창출할 것인지 명확히 정의해야만 AI 도입의 성공 가능성을 높일 수 있다는 것입니다.
현재 일본 기업들이 겪고 있는 AI 도입의 어려움은, 이러한 ‘경영자의 논리’가 제대로 작동하지 못하고 있다는 점을 보여주는 단적인 예입니다. 앞으로 일본 기업들이 AI를 성공적으로 도입하기 위해서는, 기술적인 측면뿐만 아니라, ‘비즈니스 전략’과 ‘전략적 실행’이라는 세 가지 측면을 균형 있게 고려해야 할 것입니다.
“현장에서 AI를 펼치자”라는 생각에 많은 기업들이 동의하지만, 요코가와 씨 이러한 접근 방식 자체에 한계가 있다고 지적한다.
비즈니스에서 AI를 사용하는 혜택을 근본적으로 살펴보면, 그것은 결국 경영자의 논리에 기반합니다.
경영자에게 AI는 생산성 향상과 비용 절감으로 이어지는 투자라는 인식이다. 하지만 현장에서는 상황이 다르다. AI로 업무가 더 빨리 끝나도, 그만큼 새로운 업무가 늘어난다면 적극적으로 사용하는 이유는 희미해진다. 즉, AI 도입이 지지부지한 이유는 ‘직원들이 AI를 잘 모른다’거나 ‘교육이 부족하다’는 것만은 아니다. 경영과 현장 사이에 AI를 활용하는 동기가 일치하지 않는다는 점이다. 이 괴리를 방치하고 ‘더욱 활용해야 한다’고 외치는 것만으로는 큰 변화를 이끌어내기 어렵다.
그러면 경영진은 무엇을 바꿔야 할까. 여기서 핵심은 “AI를 사용해라”라고 지시하는 것이 아니라, 야마구치 씨가 반복해서 말한 것처럼 경영이 해야 할 일은 “(2026년 7월 시점이라면) 경영자가 스스로 AI로 앱 개발, 하르 설계, 루프 엔지니어링 등을 경험하고 환경과 규율을 정비하는 것”이다. AI 활용이 더딘 기업에서는 “어떤 AI를 사용할까”, “어떻게 활용할까”라는 논의에서 시작하는 경우가 많다. 하지만 이 회사에서는 그 순서가 반대다. 먼저 전社員이 AI에 접근할 수 있는 환경을 마련하고 보안 및 데이터 관리 규칙을 정비한다. 그리고 모든 사람이 한 번은 AI로 결과물을 만들어보는 것까지 입사 온보딩에 포함하고 있다.
VALANCE株式会社의 요코가와 씨가 최근 인공지능(AI) 기반의 3차원(3D) 이미지 인식 기술을 활용한 새로운 보안 솔루션 개발에 힘쓰고 있다는 소식이 전해졌다. 특히, 이 회사는 기존의 CCTV 영상 분석 방식과는 차별화된 방식으로, 사람의 얼굴뿐만 아니라 신체 전체를 실시간으로 분석하여 이상 행동을 감지하는 데 집중하고 있다.
요코가와 씨는 “저희 기술은 단순한 얼굴 인식 기술을 넘어, 사람의 움직임, 자세, 주변 환경 등 다양한 요소를 종합적으로 분석하여 더욱 정확하고 신속하게 위험 상황을 예측할 수 있다”고 설명했다. 그는 또한, 이 기술이 특히 병원, 학교, 공항 등 인파가 몰리는 장소에서 발생할 수 있는 안전사고 예방에 크게 기여할 것으로 기대하고 있다.
VALANCE株式会社는 이번 솔루션 개발을 통해 기존 보안 시스템의 한계를 극복하고, 더욱 안전하고 효율적인 보안 환경을 제공하는 데 주력할 계획이다. 특히, 이 회사의 기술은 현재 일본뿐만 아니라 해외 시장 진출을 위한 테스트를 진행하고 있으며, 향후 다양한 산업 분야에 적용될 가능성을 모색하고 있다.
신입 사원 오리엔테이션의 마지막 단계에 ‘AI를 사용하여 앱 1개를 만들어야 한다’는 실적 검증이 있습니다. 그래서 저희 회사는 의무적으로 모든 신입 사원이 최소 1번은 앱을 개발한 경험을 갖게 된다는 상태가 보장되고 있습니다.
즉, “AI를 활용할지 여부”를 개인의 판단에 맡기지 않는다. 반면, 그 다음의 활용 방식까지는 세세하게 관리하지 않는다. 요코가와 씨 이러한 생각을 “상(上)에서 환경과 규율을 닦고, 안(中)에서 자유롭게 달리게 하고, 그 달리는 것을 관찰한다”라고 표현한다. 이 순서가 중요하다. 환경만 갖춰도 사용되지 않으며, 반대로 활용만 유도해도 보안이나 데이터 정비가 따라가지 못한다. 그래서 우선 경영이 책임감을 가지고 “AI를 사용하는 것이 자연스러운 상태”를 설계하고, 그 위에 현장의 창의적인 노력에 맡긴다. AI 시대에 탑다운(Top-down)이 필요한 것은 현장의 자유를 빼앗기 위한 것이 아니기 때문이다. 오히려 현장이 안심하고 자유롭게 시도착오할 수 있는 토대를 만드는 것이다.
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이러한 맥락에서, 소프트뱅크홀딩스는 2024년 5월 29일에 발표한 “AI-MAX” 프로젝트를 통해, 일본의 주요 기업들과 협력하여, AI 기술 개발 및 상용화를 가속화하고, 일본 경제의 디지털 전환을 지원하는 데 주력하고 있습니다. 특히, 소프트뱅크홀딩스는, “AI-MAX” 프로젝트를 통해, 제조, 의료, 금융 등 다양한 산업 분야에서 AI 기술의 활용 가능성을 탐색하고, 실제 비즈니스 모델을 구축하는 데 집중하고 있습니다.
이 프로젝트는, 단순히 AI 기술 자체를 개발하는 것을 넘어, 인간이 오랫동안 축적해 온 경험과 지혜, 즉 “轍()” – 사람이 직접 길을 개척하며 쌓아 올린 흔적 – 를 AI에게 전달하는 것을 목표로 합니다. 소프트뱅크홀딩스는, 이러한 “轍”을 AI에게 전달하기 위해, 다양한 분야의 전문가들과 협력하여, AI가 인간의 직관과 판단 능력을 모방하고, 복잡한 문제를 해결하는 데 필요한 지식과 기술을 습득하도록 돕고 있습니다.
또한, 소프트뱅크홀딩스는, “AI-MAX” 프로젝트를 통해, AI 기술의 윤리적 문제에 대한 논의를 활성화하고, AI 기술이 사회에 미치는 영향에 대한 연구를 진행하고 있습니다. 이는, AI 기술이 인간의 삶에 긍정적인 영향을 미치도록 하기 위한 노력의 일환입니다. 소프트뱅크홀딩스는, AI 기술의 발전과 함께, 사회 전체의 디지털 역량을 강화하고, 새로운 가치를 창출하는 데 기여할 수 있도록, 지속적으로 노력할 것입니다.
AI로 업무를 자동화한다는 것은 많은 기업이 처음부터 시스템을 만들려고 한다. 하지만 VALANCE에서는 순서가 반대다. 먼저 사람이 실제로 손을 움직이고, 시행착오를 겪으며 업무의 진행 방식을 확립한다. “이 방법이라면 잘 될 거야”라는 형이 만들어져서, 그 일을 AI 에이전트에게 넘겨가는 것이다. 야마구치 씨, 이 생각을 “자신들의 뒤를 에이전트화하는” 것으로 표현했다. AI에 넘겨주는 것은 정답이 없는 일이 아니다. 사람이 개척해낸 “轍”을, 그대로 AI에게 넘겨주기 이미지다. 이 발상은 사람의 역할 그 자체도 바꿔간다. AI 전제로 하는 조직에서는, 사람이 한 번 한 일을 스킬로 남기고, 다음 사람이나 AI가 재이용할 수 있는 상태를 만드는 것이 중요해진다. 개인의 경험을 조직의 자산으로 바꾸어가는 것이, 사람의 새로운 역할이 된다.
그것은 회사의 FDE(Forward Deployed Engineer) 육성이라는 상징적인 노력입니다. 실제로 코드를 작성한 경험이 없는 팀원도 업무 진행 방식과 인풋(Input) 및 아웃풋(Output)을 정리한 “애니건킷(案件)”을 활용함으로써 약 2개월 만에 고객용 앱 개발을 담당할 수 있게 되었다는 사례가 있습니다. 야마구치 대표는 다음과 같이 밝혔습니다.
들어가는 단계(기본 지식)와 끝나는 단계(목표)가 명확해지면, 그 중간의 처리 과정은 AI가 특히 잘하는 영역입니다. 경험이 없는 사람도 최소한의 지식만으로 AI를 활용하여 결과물을 확장할 수 있게 됩니다.
AI 도입에 대한 비용을 단순히 ‘경비’로 처리하는 관행은 더 이상 유효하지 않다. 오히려 AI는 새로운 가치를 창출하고 수익을 발생시키는 투자로 인식해야 한다. 특히, 기업들이 AI를 도입할 때 비용에만 집중하는 경향은 AI의 잠재력을 제대로 활용하지 못하는 요인이 된다.
실제로, AI 기술은 데이터 분석, 자동화, 예측 등 다양한 분야에서 생산성 향상과 비용 절감 효과를 가져온다. 예를 들어, 제조 기업은 AI 기반의 품질 검사 시스템을 도입하여 불량률을 줄이고, 금융 기업은 AI 기반의 사기 탐지 시스템을 통해 손실을 최소화할 수 있다. 또한, 의료 분야에서는 AI 기반의 진단 시스템을 통해 정확도를 높이고, 환자 맞춤형 치료를 제공할 수 있다.
이러한 AI 기술 도입은 초기 투자 비용만큼이나 지속적인 관리와 개선이 필요하다. AI 모델의 성능을 유지하고 발전시키기 위해서는 데이터 업데이트, 알고리즘 개선, 그리고 새로운 기술 도입 등 끊임없는 노력이 요구된다. 하지만 이러한 노력은 결국 기업의 경쟁력을 강화하고, 새로운 수익 모델을 창출하는 데 기여할 것이다. 따라서 기업들은 AI 도입을 비용의 부담이 아닌, 미래 성장을 위한 핵심 투자로 인식하고 적극적으로 추진해야 할 것이다. 특히, AI 도입 초기 단계에서는 파일럿 프로젝트를 통해 효과를 검증하고, 점진적으로 확대하는 방식을 고려하는 것이 바람직하다. 또한, AI 기술 전문가를 확보하고, AI 도입 전략을 수립하는 등 체계적인 접근이 필요하다.
AI 활용이 진행됨에 따라 인건비는 감소할 것이다. 그렇다면 그 이익은 누구에게 돌아가는 것일까. 야마구치 씨、이러한 설계를 모호하게 하면 AI가 조직에 정착하지 않을 것이라고 생각하고 있다. VALANCE에서는 사업 계획을 의도적으로 “AI가 존재하지 않는 기존의 전제” 안에서 수립한다. 그 위에 AI에 의해 미래에 필요할 것이라고 예상되었던 채용을 억제하고, 절감된 인건비에서 AI 사용료(토큰 비용)를 차감한다. 그 결과 발생한 여유 자금은 직원들에게 환원하거나 사업에 재투자하려 하고 있다.
회사가 발생하는 비용을 혼자 부담하면 현장의 동기 부여가 사라집니다. AI를 활용하여 소수 인원으로 성과를 낼 수 있다면, 그만큼을 보상으로 돌려주거나 사업에 재투자하는 방식으로 실질적인 성과를 만들어가는 것이 AI 추진의 원동력이 됩니다.
현재 이 회사의 AI 이용료는 직원 1인당 월 9에서 10만 엔 정도입니다. 일반적으로는 높은 금액으로 비쳐질 수 있지만, 요코가와 씨는 이를 ‘비용’이 아닌, 사람들이 창출하는 시간과 성과에 대한 투자로 보고 있습니다.
**로그에서 평가 가능한 시대, 인간은 무엇을 평가받는가**
…(이전 내용 생략)
이러한 상황에서, 엔터프라이즈 AI 솔루션 분야의 선두 기업인 렉스턴(Lexian)은 최근, 새로운 AI 기반 평가 플랫폼 ‘평가판(평가판)’을 출시하며 큰 주목을 받고 있습니다. ‘평가판’은 단순히 데이터 분석에 그치지 않고, 사용자의 행동 패턴, 의사 결정 과정, 심지어는 감정까지 분석하여, 인간의 가치와 잠재력을 종합적으로 평가하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
특히, ‘평가판’은 딥러닝 기술을 기반으로 한 자연어 처리(NLP) 엔진을 탑재하여, 사용자의 텍스트 기반의 상호작용, 이메일, 메신저 대화 등을 실시간으로 분석합니다. 이를 통해, 사용자의 전문 지식 수준, 문제 해결 능력, 협업 능력, 리더십 역량 등 다양한 역량을 정량적으로 측정하고, 개선점을 제시합니다.
렉스턴은 ‘평가판’을 통해 기업들이 인재 채용, 성과 관리, 교육 프로그램 개발 등 다양한 분야에서 AI 기반의 객관적이고 과학적인 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원할 계획입니다. 또한, ‘평가판’은 개인의 역량 개발에도 활용될 수 있도록 설계되어, 사용자는 자신의 강점과 약점을 파악하고, 목표 달성을 위한 맞춤형 학습 계획을 수립할 수 있습니다.
렉스턴의 대표이사 사토 타쿠미(佐藤拓美)는 “기존의 평가 방식은 주관적이고, 시간 낭비적이며, 종종 잘못된 판단을 초래하는 경우가 많았습니다. ‘평가판’은 이러한 문제점을 해결하고, 인간의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 돕는 혁신적인 솔루션입니다.”라고 밝혔습니다.
현재 ‘평가판’은 3단계의 평가 모델로 구성되어 있으며, 각 단계별로 다양한 평가 항목과 지표를 제공합니다. 1단계는 기본적인 역량 평가, 2단계는 특정 직무 관련 역량 평가, 3단계는 리더십 및 전략적 사고 역량 평가에 초점을 맞추고 있습니다. 렉스턴은 앞으로 사용자 피드백을 반영하여 평가 모델을 지속적으로 개선하고, 새로운 평가 항목과 지표를 추가할 계획입니다.
렉스턴의 이번 ‘평가판’ 출시로 인해, AI 기반 평가 시장은 더욱 경쟁적으로 발전할 것으로 예상됩니다. 특히, 딥러닝 기술의 발전과 함께, 더욱 정교하고 정확한 평가가 가능해짐에 따라, 기업들의 AI 도입 확대로 이어질 것으로 전망됩니다. 렉스턴은 ‘평가판’을 통해 인간의 가치를 재발견하고, 미래 사회의 핵심 역량을 육성하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.
AI를 전제로 하는 조직에서는 인적 평가 그 자체가 바뀌어갈 것이다. 슬랙(Slack)에서의 교환, 성과물, 영업 활동, AI 활용 상황 등 많은 일은 디지털 상에 로그로 남게 된다. AI가 그것들을 읽어내면 “얼마나 많은 일을 했는지”, “얼마나 많은 성과로 이어지는 행동을 취했는지”와 같은 평가의 대부분은 기계적으로 정리될 수 있게 된다. 야마구치(山口) 씨는 이러한 정량적인 평가는 전체의 80% 정도까지 AI가 담당할 수 있도록 되도록 보겠다고 생각하고 있다. 반면에 남은 20%는 오히려 중요성이 커질 것이라고 본다.
데이터로 채워지지 않는 부분, 예를 들어 그 사람의 개성입니다. 밝은 성격이거나, 매력이 있거나, ‘이 사람과 함께 일하고 싶다’라고 생각할 수 있는 매력 같은 것. AI 시대가 될수록, 그런 인간적인 ‘여백’이나 ‘인품’을 어떻게 평가하느냐가 각 업체의 문화가 되어갈 것이라고 생각합니다.
여기서 중요한 것은 “AI가 인간을 평가한다”는 이야기와는 다릅니다. AI에 의해 정량적인 평가의 대부분이 자동화되므로, 인간 매니저는 기존에는 숫자 속에 묻혀 있던 “인간에게만 평가할 수 있는 가치”에 시간을 활용할 수 있게 됩니다. 주변 사람들을 끌어들이는 사람은 누구인가, 심리적 안전성을 구축하는 사람은 누구인가, 조직 문화를 키우는 사람은 누구인가. 혹은 “이 사람과 다시 함께 일하고 싶다”고 생각되는 존재인가. 기존 평가 제도에서는 다루기 어려웠던 요소들이 AI 시대에는 오히려 상대적으로 가치를 더 증가시키는 것입니다.
…
「AI時代問、『AI戦略』『組織設計』」言葉、多企業経営者間繰返。AI技術進化目覚、技術最大限活用、繋、組織変革不可欠。
具体的、AI導入、既存業務大変化、伴、従業員役割変化。従来階層構造専門職偏組織、AI導入、後成長阻害可能性。
重要、AI技術効果的活用、柔軟俊敏組織設計。AI導入運用人材育成、AI人間協働、新働方構成構築必要。例、AI専門、AI活用新価値創造設、組織分業明確、AI導入効果最大化。
、AI導入、分析能力不可欠。、専門職育成加、既存従業員基意思決定行、教育充実必要。
、AI導入、倫理的問題保護課題提起。課題対、企業積極的取組、社会全体議論深必要。
AI時代生抜、単AI技術導入、組織全体AI適応戦略的取組不可欠。、組織設計見直、人材育成投資、倫理的課題対応。
「AI戦略」、「組織設計」、AI時代切拓鍵。
생성 AI의 발전으로 인해 AI 모델 자체의 성능 차이는 급격히 좁혀지고 있다. 앞으로 기업의 경쟁력을 나누는 것은 “어떤 AI를 사용할 것인가”가 아니라 “AI가 작동할 수 있는 조직을 어떻게 설계할 것인가”가 될 수도 있다.
VALANCE의 노력 또한 최신 모델을 쫓는 이야기가 아니다. 탑다운 방식(Top-down 방식)으로 환경을 조성하고, 업무의 틀을 스킬(Skill)로서 축적하며, 평가와 인센티브(Incentive)까지 포함하여 조직 전체를 AI 기반으로 설계한다. 이러한 기반이 쌓여 AI를 현장의 생산성이라기보다는 조직 전체의 레버리지(Leverage)로 변화시키고 있다. AI 도입은 IT 부서(IT Department)만의 영역이 아니다. 채용, 평가, 보안, 재무, 그리고 경영(Management) 그 자체의 영역이 되기 시작했다.
이제 기업에 요구되는 것은 AI가 일하는 것을 전제로, 자사의 조직을 어떻게 재설계할 것인가이다. 이 회사의 실천은 그 질문에 대한 하나의 답이며, AI 시대의 조직 구축을 생각하는 데 있어 많은 기업에 시사하는 바가 있었다.
원문 보기 | 출처: Ledge.ai