AI 성숙도는 하나의 숫자가 아닌 두 개의 숫자입니다: 폭(Breadth), 깊이(Depth), 그리고 프로그램이 정체되는 이유

요약

AI 성숙도를 측정할 때 단일 지표가 아닌 '폭(Breadth)'과 '깊이(Depth)'라는 두 가지 축으로 접근해야 함을 강조합니다. 조직이 도구 도입(역량)과 실제 워크플로 변화(성숙도)를 혼동하여 성과 없이 정체되는 문제를 분석합니다.

핵심 포인트

AI 성숙도는 확산 범위(폭)와 워크플로 재설계 수준(깊이)으로 구분됨
넓고 얕은 방식은 실질적 성과가 없고, 좁고 깊은 방식은 영향력이 국한됨
도구 구매나 교육 같은 '역량'과 실제 업무 변화인 '성숙도'를 구분해야 함
진정한 성숙도는 AI가 사라졌을 때 업무가 마비될 정도의 깊이를 의미함

리더십 팀에게 그들의 AI 프로그램이 얼마나 성숙했는지 물어본다면, 여러분은 단 하나의 숫자를 듣게 될 것입니다. "우리는 레벨 3입니다." "아마 4 정도 될 것입니다." 그 단 하나의 숫자가 바로 너무 많은 AI 프로그램이 조용히 정체되는 이유입니다.

AI 성숙도는 하나의 숫자가 아닙니다. 두 개의 숫자이며, 이들은 독립적으로 움직입니다.

폭(Breadth)과 깊이(Depth)는 서로 다른 축입니다

**폭 (Breadth)**은 AI가 조직에 얼마나 넓게 퍼져 있는지를 의미합니다. 얼마나 많은 사람, 얼마나 많은 팀, 얼마나 많은 워크플로우 (workflow)에 AI가 포함되어 있는지를 나타냅니다.

**깊이 (Depth)**는 주어진 특정 워크플로우 (workflow)가 AI를 중심으로 얼마나 깊게 재구축되었는지를 의미합니다. 단순히 "가끔 챗봇을 사용한다"가 아니라, "이 프로세스는 AI가 핵심적인 지지 역할을 하도록 재설계되었으며 기존 방식은 사라졌다"는 수준을 말합니다.

이 두 요소는 함께 상승하지 않으며, 이 둘을 혼동하면 동일한 점수를 가진 두 가지의 매우 다른 실패 양상이 나타납니다.

"레벨 3"가 되는 두 가지 방식

넓고 얕은 방식 (Wide and shallow): 모든 사람이 라이선스를 가지고 있습니다. 모든 사람이 도구를 접해 보았습니다. 도입 현황 대시보드는 아주 훌륭해 보입니다. 하지만 단 하나의 워크플로우 (workflow)도 실제로 변화하지 않았기에, 어떤 업무도 더 빠르거나, 저렴하거나, 더 나아지지 않았습니다. 이 조직은 깊이 없이 폭만 갖추고 있습니다. 성숙해 보이지만 실질적인 성과는 거의 내지 못합니다.

좁고 깊은 방식 (Narrow and deep): 몇몇 팀이 새로운 방식이 곧 업무 방식이 될 때까지 핵심 워크플로우 (workflow)를 AI 중심으로 재구축했습니다. 영향력은 실질적이고 측정 가능하지만, 국한되어 있습니다. 이 조직은 폭 없이 깊이만 갖추고 있습니다. 가치를 창출하고 있지만, 아직 조직적 성숙도를 주장할 수는 없습니다.

단일한 성숙도 숫자는 이 두 가지를 구분할 수 없습니다. 그리고 이들에게 필요한 다음 단계는 서로
_반대_입니다. 넓고 얕은 조직은 몇몇 워크플로우 (workflow)에 집중하여 깊이를 더해야 하며 로그인 횟수 세기를 멈춰야 합니다. 좁고 깊은 조직은 검증된 패턴을 확산시켜야 합니다. 이들에게 똑같이 "레벨 4로 진급하세요"라는 일반적인 조언을 한다면, 두 경우 모두 실패하게 될 것입니다.

대부분의 조직이 스스로를 과대평가하는 이유

대부분의 조직은 자신들이 4단계에 있다고 생각합니다. 하지만 대부분은 2단계에 있습니다. 이 격차는 오만이 아니라, 잘못된 측정 기준 때문입니다.

사람들은 역량 (capability) — 구매한 도구, 시작한 파일럿 프로젝트, 실시한 교육 — 으로 성숙도를 평가합니다. 하지만 역량은 당신의 도구가 할 수 있는 일입니다. 성숙도는 당신의 사람들이 화요일에 실제로 하는 일입니다. 정직한 측정 기준은 워크플로 (workflow)의 변화이며, 이 기준으로 전환하면 보통 단계가 두 단계 정도 떨어집니다.

그 하락은 나쁜 소식이 아닙니다. 그것은 진정한 진전의 시작입니다. 왜냐하면 당신이 마침내 실질적인 가치를 창출하는(pays rent) 요소를 측정하기 시작했기 때문입니다.

이번 주에 실행할 수 있는 테스트

각 주요 워크플로에 대해 두 가지 질문을 던지십시오:

폭 (Breadth): 이 워크플로에 AI가 조금이라도 존재합니까? (예 / 아니오)
깊이 (Depth): 만약 내일 AI가 사라진다면, 이 워크플로가 무너질까요, 아니면 사람들이 거의 눈치채지 못할까요? 만약 사람들이 거의 눈치채지 못한다면, 당신은 깊이 없는 폭을 가지고 있는 것입니다.

두 축에 답변을 표시하십시오. 그 형태가 당신이 나아갈 방향을 알려줍니다. 넓고 얕다면: 세 가지 워크플로를 선택하여 제거했을 때 타격이 있을 정도로 깊게 파고드십시오. 좁고 깊다면: 검증된 패턴을 가져와 범위를 넓히십시오.

더 깊은 핵심

성숙도는 구매 주문서가 아니라 동사입니다. 제가 본 가장 성숙한 AI 팀은 도구 예산이 가장 적었습니다. 그들은 가장 화려한 스택 (stack)을 구매하지 않았습니다. 그들은 세 가지 워크플로를 선택했고, 새로운 방식이 단순히 업무가 이루어지는 방식이 될 때까지 그것들을 재구축했습니다.

하나의 숫자로 보고하는 것을 멈추십시오. 두 개의 숫자를 보고하십시오. 그러면 올바른 다음 단계는 더 이상 추측이 아니게 됩니다.

이 내용은 실제 AI 프로그램을 구축하는 리더들을 위한 측정 프레임워크인 LEVEL UP의 AI 사용 성숙도 모델 (AI Usage Maturity Model)을 바탕으로 합니다.

AI 자동 생성 콘텐츠

원문 바로가기