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:

1. 폭 (Breadth): 이 워크플로에 AI가 조금이라도 존재합니까? (예 / 아니오)
2. 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.