[AI전략경영 #11] AI 전략경영의 핵심 개념 용어 – 낯선 개념 쉽게 이해하기

왜 ‘개념’을 먼저 이해해야 할까요?

AI 전략경영은 기술에 대한 이야기이면서도, 사고방식의 혁신입니다.
그런데 막상 ‘AI 전략’이라는 말을 들으면 머릿속에 그려지는 그림이 제각각입니다.
왜일까요?

그 이유는, 우리가 같은 단어를 쓰지만 다른 의미로 이해하고 있기 때문입니다.
따라서 효과적인 AI 전략경영을 시작하려면, 먼저 핵심 개념들을 공통된 언어로 정리하는 것이 중요합니다.

이 글의 목표는 다음과 같습니다:

• AI 전략경영에 자주 등장하지만 헷갈리는 개념을 명확히 정의
• 기술 중심이 아닌, 전략 중심의 관점으로 용어 해석
• 실무자와 경영자 모두가 공감할 수 있는 예시와 시사점 제시

AI 전략경영(AI Strategic Management)

단순히 AI를 도입하는 것과 AI 전략경영을 수립하는 것은 다릅니다.
AI 전략경영은 다음의 질문에서 출발합니다.

"우리 조직은 AI를 통해 어떤 문제를 해결하거나, 어떤 새로운 기회를 만들 것인가?"

• 기술 도입이 아니라 문제 재정의와 전략적 선택의 과정
• IT부서의 업무가 아니라 전사적 방향성과 연결되는 경영 활동

Herbert Simon의 제한된 합리성 개념처럼, 우리는 완벽한 판단을 하지 못하기 때문에 AI는 결정의 폭을 넓히고, 데이터 기반 의사결정의 정확도를 높이는 전략 도구가 됩니다.

 

AI 전략경영의 핵심 개념 용어

 1. AI First 전략 – 슬로건이 아닌 사고의 구조

   많은 기업이 'AI First'를 외치지만, 그 의미는 구체적이지 않은 경우가 많습니다.

   AI First 전략의 본질은 다음과 같습니다:

• AI를 단지 활용하는 게 아니라, AI로 문제를 다시 보는 것
• 기술을 나중에 붙이는 것이 아니라, 전략 설계의 처음부터 AI를 고려

   예를 들어, 고객 이탈률을 낮추고 싶은 기업은 ‘왜 떠나는가?’를 분석하는 것이 아니라, AI를 활용해 '어떤 행동 패턴이 이탈로 이어지는가?'를 예측하는 방향으로 전환해야 합니다.

 

 2. MLOps – AI 전략이 실행되지 않는 이유를 해결하는 시스템

   AI 전략이 성공적으로 수립되었어도 실행에서 무너지는 이유는 무엇일까요?
   바로 MLOps(Machine Learning Operations) 체계가 없기 때문입니다.

   MLOps는 다음을 가능하게 합니다:

• AI 모델을 개발하고, 지속적으로 개선하면서도 관리
• 전략 실행 중 발생하는 기술적 리스크와 품질 문제 대응
• 개발자, IT, 현업 간 협업을 위한 운영적 기반

   쉽게 말해, MLOps는 AI를 ‘전략’에서 ‘운영’으로 옮기는 다리입니다.

 3. 데이터 거버넌스 – AI 전략의 연료는 ‘신뢰할 수 있는 데이터’

   AI 전략이 잘 작동하기 위해서는 좋은 데이터가 필수입니다.
   그러나 현실에서는 다음 문제가 자주 발생합니다:

• 데이터를 누가 관리하는지 명확하지 않음
• 데이터 품질이 낮아 AI 모델이 신뢰할 수 없음
• 데이터의 윤리성이나 법적 위험이 관리되지 않음

   이럴 때 필요한 것이 바로 "데이터 거버넌스(Data Governance)"입니다.

조직이론적 관점:
거버넌스는 단순한 규정이 아니라, 의사결정 권한과 책임을 명확히 하는 전략 구조입니다.
데이터 거버넌스 없이는, AI 전략이 조직 내 신뢰를 얻기 어렵습니다.

 4. Explainable AI (XAI) – 신뢰할 수 없는 AI는 전략이 아니다

   AI가 아무리 정교한 판단을 해도, 그 이유를 설명할 수 없다면 전략적 의사결정에는 쓰기 어렵습니다.
   바로 이때 필요한 개념이 "Explainable AI(XAI)"입니다.

   XAI는 모델이 어떤 기준으로 판단했는지 설명 가능하게 만듭니다
   고객·이해관계자·내부 의사결정권자의 신뢰 확보에 핵심 역할을 합니다

심리학 인용 – Daniel Kahneman의 ‘시스템 1 vs 시스템 2’:
AI는 빠르고 직관적인 판단(System 1)을 모방하지만, 전략은 느리고 분석적인 사고(System 2)를 요구합니다.
XAI는 두 시스템을 연결해주는 다리입니다.

자가 진단 체크리스트 : 우리 조직은 얼마나 준비되어 있을까죠?

다음 문항 중 해당하는 항목에  ‘✅’ 하세요.

• ☐ AI 도입이 아닌 전략 수립의 단계부터 AI를 고려하고 있다
• ☐ MLOps나 유사한 운영 체계를 도입하고 있다
• ☐ 데이터 품질, 소유권, 책임자 체계가 명확하다
• ☐ AI 판단의 설명 가능성과 윤리성을 검토하는 체계가 있다
• ☐ AI 프로젝트의 성공 기준(KPI)이 정의되어 있다

3개 이상 '✅' 하셨다면, 전략적 기반이 일부 마련된 것입니다.
부족한 항목은 어디서부터 보완할 수 있을지 구체적으로 계획을 세워보세요.

마무리하며 : 개념의 명확성은 전략 실행의 출발점입니다

이 글에서 다룬 개념들은 단지 용어 정리가 아닙니다.
AI 전략경영은 언어와 개념의 명확성에서 시작되고, 실행력은 그 개념들이 조직에 어떻게 녹아드는지에 달려 있습니다.

스스로에게 질문해보세요:
“우리 조직은 AI와 관련된 전략 용어를 어떻게 정의하고, 실행에 연결하고 있는가?”

이 글을 통해, AI 전략경영의 개념이 여러분의 조직 전략과 대화에서 자연스럽게 녹아들기를 바랍니다.