"이사회가 3분기까지 AI 전략을 원합니다." 만약 이 문장이 아무런 부수적인 문제도, 예산 논리도, 사용 사례(Use-case)도 없이 — 그저 _AI를 하라_는 명령과 함께 당신의 편지함에 도착했다면, 당신은 전략을 목격하고 있는 것이 아닙니다. 당신은 증상을 목격하고 있는 것입니다.

언론은 이를 경영진(C-suite)의 "AI 정신병 (AI psychosis)"라고 부르기 시작했습니다. 이는 뒤처지는 것에 대한 두려움에 사로잡힌 경영진과 이사회가 해결할 가치가 있는 문제를 식별하기도 전에 AI 도입을 명령하는 현상을 말합니다. TechCrunch를 비롯한 매체들은 2026년에 정확히 이러한 소용돌이에 휘말린 기술 리더들에 대해 보도했습니다. 이해할 수 있는 현상입니다. 압박은 실재하며, 하이프(Hype)는 귀가 먹먹할 정도이고, "우리는 AI에 집중적으로 투자하고 있습니다"라는 말은 이사회에 하기 편한 말이기 때문입니다. 하지만 이는 예산을 낭비하고 팀의 사기를 저하시키는 가장 확실한 방법이기도 합니다. 진단보다 치료법이 더 간단하기 때문에 이를 분명하게 말할 가치가 있습니다.

~84%

AI 실패의 원인은 기술적인 것이 아니라 조직적이고 리더십 중심적임 (RAND)

40%+

Gartner는 2027년까지 에이전틱 AI (Agentic AI) 프로젝트의 40% 이상이 취소될 것으로 예상함

문제 우선 (Problem first)

AI 명령을 AI 결과로 바꾸는 단 하나의 재구성(Reframe)

소리 내어 말하는 증상들

경영진의 AI 정신병은 인식 가능한 임상적 양상을 보입니다. 지난 리더십 오프사이트(Offsite)에서 다음과 같은 내용이 들린 적이 있는지 확인해 보십시오.

그것은 **문제를 찾아 헤매는 솔루션 (solution in search of a problem)**에서 시작됩니다. "우리는 AI를 사용해야 한다"가 지시 사항이 되고, 팀들은 AI를 적용할 곳 — 어디든 — 을 찾아 나서게 됩니다. 명령이 거꾸로 되어 있는 것입니다. 건강한 기술 결정은 문제에서 시작하여 무엇이 그것을 해결할 수 있는지를 묻습니다. 하지만 이 방식은 솔루션에서 시작하여 그것을 정당화할 문제를 찾아다닙니다.

그다음은 **전략으로서의 FOMO (Fear Of Missing Out, 소외되는 것에 대한 두려움)**가 등장합니다. 이때의 추진력은 고객의 니즈나 비용 절감이 아니라, 경쟁사의 보도 자료가 우리보다 먼저 발표되었다는 두려움입니다. 소외되는 것에 대한 두려움에서 비롯된 결정은 무엇을 달성하려 하는지에 대한 이해를 바탕으로 내린 결정보다 확실히 더 나쁩니다.

여기에 **허영 지표 (vanity metric)**가 더해집니다. 성공의 정의가 비즈니스 결과가 아닌 "우리는 AI를 도입했다" 또는 "우리는 AI 전략을 가지고 있다"가 되는 것입니다. 기술을 출시하는 것 자체가 결과가 아닌 목표가 되는 순간, 그 프로젝트는 이미 중심을 잃은 것입니다.

마지막으로, 범위(scope)가 없는 타임라인입니다. "3분기까지 AI 전략 수립", "이번 분기 내 에이전트(agent) 라이브" — 정의되지 않은 야망에 마감 기한을 붙이는 것입니다. 이것은 계획이 아닌 압박감이 주도권을 쥐고 있다는 신호입니다.

진단 질문:

만약 "우리는 ——를 위해 AI를 사용한다"라는 문장을 구체적인 문제와 수치로 완성할 수 없다면, 당신에게는 AI 전략이 없는 것입니다. 당신에게는 AI 명령(mandate)이 있을 뿐입니다. 그리고 문제 없는 명령은 프로젝트의 40%가 취소되는 이유가 됩니다.

똑똑한 리더들이 왜 여기에 빠지는가

이를 어리석은 짓이라며 일축하고 싶겠지만, 여기에 빠지는 사람들은 종종 예리하고 경험 많은 경영진입니다. 그렇기에 조롱하기보다는 이해할 가치가 있습니다. 세 가지 힘이 수렴하기 때문입니다.

하이프 (hype, 과장된 광고)는 진정으로 압도적입니다. 모든 컨퍼런스, 모든 경쟁사, 모든 이사회 구성원의 LinkedIn 피드는 AI 전환 이야기로 가득 차 있습니다. 이는 다른 모든 이들은 이미 이 문제를 해결했고 당신만 뒤처져 있다는 강력하고 잘못된 느낌을 조성합니다. 그러한 이야기의 대부분은 손익 계산서(P&L) 결과가 아닌 보도 자료일 뿐이지만, 그 양적인 측면에서는 설득력이 있습니다.

두려움은 실재하며 개인적입니다. 어떤 리더도 한 세대에서 가장 중요한 기술적 변화를 놓친 사람이 되고 싶어 하지 않습니다. 그 두려움은 합리적입니다. 실수는 그 두려움이 결정의 ‘순서’를 주도하게 만드는 것입니다. 생각하는 것보다 행동하는 것이 더 안전하게 느껴지기 때문에, 이해하기 전에 행동하는 것입니다.

그리고 "AI를 실행하는 것(doing AI)"은 잘 해내는 것보다 발표하기가 더 쉽습니다. AI 이니셔티브(initiative)를 명령하는 것은 이사회 회의에서 단 한 문장이면 충분합니다. 하지만 실제 문제를 식별하고, 범위를 정하고(scoping), 거버넌스가 갖춰진 솔루션을 출시(shipping)하는 것은 수개월간의 지루한 작업입니다. _선언(declare)_하는 것이 얼마나 쉬운지와 _실행(deliver)_하는 것이 얼마나 어려운지 사이의 간극이 바로 예산이 사라지는 지점입니다. 이것이 바로 AI 실패의 약 **84%**가 기술적 요인이 아닌 조직 및 리더십 주도적이라는 RAND의 조사 결과가 매우 설득력 있게 들리는 이유입니다. 기술은 대부분 제대로 작동합니다. 하지만 그 기술을 둘러싼 의사결정은 빈번하게 제대로 작동하지 않습니다.

명령에 거절하는 법 (AI를 거절하지 않고)

이 모든 상황을 완화할 수 있는 재구성(reframe) 방법이 있습니다. 이는 결코 반(anti)-AI적인 태도가 아닙니다. 이사회의 AI에 대한 관심을 거부하는 것이 아니라, 기술이 아닌 결과(outcome)로 그 관심을 _재지향(redirect)_하는 것입니다. 핵심은 "어떤 AI를 구축해야 할까?"라는 질문을 "우리의 가장 비용이 많이 들고, 가장 반복적이며, 오류가 발생하기 쉬운 문제는 무엇인가? — 그리고 AI가 실제로 대안들보다 이 문제를 더 잘 해결할 수 있는가?"로 바꾸는 것입니다.

이 단 하나의 질문은 이사회에 진정한 도움을 줍니다. 이는 모호한 명령을 실제적인 전략으로 바꿉니다. 또한 AI가 동일한 문제를 해결하는 다른 방식들과 실력으로 경쟁하게 함으로써 예산을 보호합니다. 그리고 실제로 측정하고 방어할 수 있는 결과물을 만들어냅니다. 이는 향후 예산 검토를 통과할 수 있는 유일한 종류의 AI 이니셔티브입니다.

측면	AI 정신병 (명령 우선)	건강한 AI 전략 (문제 우선)
시작점	"우리는 AI를 사용해야 한다"	"이것이 우리의 가장 비용이 많이 드는 문제다"
...

상황을 재설정하는 대화

만약 당신이 명령을 받은 리더이거나, 그 명령을 전달받은 실무자라면, 다음 대화를 실제로 작동할 수 있는 방향으로 이끄는 방법은 다음과 같습니다. 이 과정 중 그 어떤 것도 당신을 "AI에 반대하는 사람"으로 만들지 않습니다. 오히려 당신을 "AI를 통해 성과를 내는 사람"으로 만들어 줄 것입니다.

• 이사회에 어떤 기술을 원하는지가 아니라, 어떤 비즈니스 결과(business outcome) — 매출, 비용, 속도, 리스크 — 를 원하는지 물으십시오.
• 가장 비용이 많이 들거나, 반복적이거나, 오류가 발생하기 쉬운 세 가지 프로세스를 나열하고 어떤 것을 먼저 해결할 가치가 있는지 물으십시오.
• AI가 경쟁하게 만드십시오: AI가 더 단순한 해결책, 프로세스 변경, 또는 기성 소프트웨어(off-the-shelf software)를 진정으로 이길 수 있습니까?
• 구축을 시작하기 전에, 성공을 결과와 연결된 숫자로 정의하십시오.
• 첫 번째 결과물(deliverable)의 범위를 좁고 즉시 출시 가능한(shippable) 하나의 작업으로 한정하고, 그것을 증명하십시오.
• 책임 있는 소유자(owner)를 지정하고, "작동하지 않을 경우 중단할 조건"이 무엇인지 합의하십시오.

창업자 및 이사회와 함께한 우리의 경험에 따르면:

우리가 나누는 가장 훌륭한 AI 관련 대화는 AI로 시작되지 않습니다. 그것은 "귀사의 비즈니스에서 가장 고통스럽고, 반복적이며, 비용이 많이 드는 일은 무엇입니까?"라는 질문으로 시작됩니다. 때때로 그 답은 AI에 완벽하게 부합하며 우리는 그것을 구축합니다. 때때로 정직한 답은 프로세스 수정이나 더 단순한 소프트웨어가 문제를 더 잘 해결한다는 것입니다. 그리고 그렇게 말하는 것이야말로 진정으로 AI가 필요한 것을 구축할 수 있는 신뢰를 얻는 방법입니다. 항상 "네, AI를 구축하겠습니다"라고만 말하는 파트너는 당신에게 조언을 하는 것이 아닙니다. 그들은 당신에게 물건을 팔고 있는 것입니다.

문제부터 시작하십시오. 모델은 마지막입니다.

AI는 현재 기업이 사용할 수 있는 가장 강력한 도구 중 하나입니다. 바로 그렇기 때문에 AI가 두려움 때문에 도입되는 것보다 더 나은 대우를 받을 자격이 있습니다. 2026년에 AI로 승리하는 리더는 단순히 "AI를 하기 위해" 가장 빠르게 움직인 사람들이 아닐 것입니다. 그들은 주변의 모든 사람이 과장된 광고(hype)에 정신을 못 차릴 때 냉철함을 유지하고, 실제 문제에서 시작하며, 기술이 그 자리를 차지할 가치가 있음을 증명하고, 측정 가능한 무언가를 출시한 사람들이 될 것입니다.

그것은 반대 의견이 아닙니다. 단지 좋은 결정들이 항상 이루어져 온 방식일 뿐이며, 지금 만연한 AI 광기(AI psychosis)에 대한 치료법입니다. 만약 이사회가 AI 전략을 요구하고 당신이 차라리 AI _결과물_을 제공하고 싶다면, 문제부터 시작하여 저희가 솔직하게 AI가 정말 정답인지 결정하도록 도와드리겠습니다. 지시사항이 아닌 문제를 가져오세요 — 그리고 결과(outcomes)에서 출발하는 AI 개발 접근 방식을 확인해 보세요.

'치료'된 모습은 90일 후에 어떤가요

대조를 보여줄 가치가 있습니다. 왜냐하면 지시사항 경로와 문제 경로의 차이는 단 한 분기 내에 극명하게 드러나기 때문입니다.

문제 없이

아이러니하게도 문제 중심의 이사회(problem-first board)가 지시사항 중심의 이사회(mandate-first board)보다 AI 분야에서 더 앞서게 됩니다. 비록 움직임이 더 신중할지라도 말입니다. 패닉은 느립니다. 명확성은 복리 효과를 냅니다.

자주 묻는 질문 (Frequently Asked Questions)

CTA 박스

AI 지시사항을 받으셨나요? 모델(Model)이 아닌 문제(Problem)를 가져오세요.

만약 귀사의 이사회가 AI 전략을 원한다면, 저희가 도움을 드려 그들에게 AI 결과를 제공해 드릴 것입니다. 가장 비용이 많이 들고 반복적인 문제부터 시작하여, AI가 적절한 해결책인지에 대한 솔직한 답변과 함께 말입니다. 과장된 홍보(hype)도, 추가 판매(upsell)도 없습니다. 명시된 팀, 작성된 견적, CMMI Level 5.

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Rishabh Jain

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