2026년에 의도적인 AI 전략 채택

2025년 말 기준, 조직의 88% 적어도 하나의 비즈니스 기능에서 AI를 사용하고 있는 비율은 2023년 55%에서 증가했습니다. 그러나 이 경우에도 조직 전체에 AI를 완전히 확장한 비율은 7%에 불과했으며 62%는 여전히 실험 중이거나 시험 중입니다. 대부분의 기업은 AI와 함께 표류하고 있습니다. 도구를 사용하는 이유는 도구가 일관된 전략의 일부이기 때문이 아니라 사용 가능하거나 최신 유행이기 때문입니다.

일부 사람들은 AI 물결이 지나가기를 바랄 수도 있지만 진실은 그 반대입니다. AI는 여기에 남아 있습니다. AI를 수용하지 않는 기업은 뒤처질 가능성이 높습니다. 그러나 의도적으로 구축하는 회사는 앞서 나갈 것입니다.

가트너는 예측한다 2028년까지 지속적인 AI 우선 전략을 갖춘 조직은 경쟁사보다 25% 더 나은 비즈니스 결과를 달성할 것입니다. 2026년에 접어들면서 표류에서 건설로 이동할 수 있는 창은 닫히고 있다. AI가 업계를 재편할 것이라는 것은 확실합니다. 유일한 질문은 그러한 변화를 지시할 것인지, 아니면 이에 대응할 것인지입니다.

전략이 기다릴 수 없는 이유

많은 조직에서는 여전히 AI 전략의 필요성에 대해 의문을 제기하고 있습니다. 그들은 직접적인 적용을 보지 못하거나, 알려지지 않은 것에 대해 걱정하거나, AI가 코딩에만 사용된다고 생각합니다.

그러나 AI는 이미 전통적인 기술을 훨씬 뛰어넘는 산업에 내장되어 있습니다. 예를 들어 의료 분야에서 AI 시스템은 이미 뇌졸중 환자의 뇌를 검사할 수 있습니다. 인간 전문가의 정확도의 두 배 방사선 전문의가 놓치는 간질 병변을 감지합니다. 교육에서는 고등교육기관의 57% 디지털 가속화와 개인화 학습을 위해 AI를 최우선으로 생각합니다.

여기에 불편한 진실이 있습니다. AI 전략이 있는지 여부에 관계없이 조직은 이미 AI를 사용하고 있습니다. 많은 직원들이 업무를 완료하기 위해 AI 도구를 사용하고 있습니다. 일부는 명확한 프로토콜에 따라 승인된 도구를 사용하고 있습니다. 다른 사람들은 독점 데이터를 ChatGPT 무료 버전에 붙여넣고 결과를 맹목적으로 복사하고 있습니다.

전략이 없으면 두 가지 문제가 발생합니다. 첫째, AI를 사용하는 직원은 보안 취약성, 규정 준수 문제 및 소위 “작업장“—전문적인 것처럼 보이지만 깊이와 실질이 부족한 낮은 품질의 결과물. 둘째, AI를 사용해야 하는 직원은 어떤 도구가 승인되었는지 모르거나 AI로 대체되는 것을 두려워하기 때문에 AI를 사용하지 않습니다.

전략은 두 가지 문제를 모두 해결합니다. 가드레일을 설정하는 동시에 가치 창출을 위해 AI 사용을 유도합니다. 이는 직원들이 불안을 능력으로 전환하는 데 도움이 됩니다. 그리고 가장 중요한 것은 조직에서 좋은 일이 무엇을 의미하는지 의도적으로 재정의한다는 것입니다. 왜냐하면 AI는 귀하가 인정하든 안 하든 이미 역할을 재정의하고 있기 때문입니다.

2026년 3가지 전략적 과제

의도적인 AI 전략을 구축하려면 단순히 홈페이지에 “우리는 AI 우선”이라고 선언하는 것 이상이 필요합니다. 이를 위해서는 세 가지 주요 차원에 걸쳐 구조적 변화가 필요합니다.

1. AI를 혁신이 아닌 인프라로 취급하십시오.

조직이 저지르는 첫 번째 실수는 AI를 우수 센터와 같은 특별한 것으로 취급하는 것입니다. 이러한 생각은 AI가 주변에 남아있게 만듭니다.

대신 AI는 이메일만큼 눈에 띄지 않고 Slack 채널만큼 필수적인 인프라가 되어야 합니다. 리더십 팀은 인력을 줄이는 것이 아니라 인간의 노력을 더 높은 가치의 작업으로 전환하기 위해 자동화할 프로세스를 적극적으로 식별해야 합니다. AI가 일상적인 작업을 처리하면 사람들은 실제로 비즈니스를 발전시키는 복잡하고 창의적이며 전략적인 작업에 집중할 수 있습니다.

이러한 변화는 문화적 변화에서 비롯되어야 합니다. 소프트웨어 엔지니어는 기본적으로 AI 코딩 도우미를 찾아야 합니다. 재무팀은 AI가 실시간으로 이상 징후를 표시할 것이라고 가정해야 합니다. 지원팀은 AI가 기본적인 질문을 처리할 것으로 기대해야 합니다. 목표는 AI가 매일 작업이 수행되는 방식에 얽혀 있어 인상적이 아닌 눈에 띄지 않게 만드는 것입니다.

2. 기본 AI 역량 표준을 수립합니다.

버전 관리를 사용할 수 없는 엔지니어는 고용하지 않을 것입니다. AI 코딩 도구를 효과적으로 사용할 수 없는 엔지니어를 고용해서는 안 됩니다.

AI가 일상적인 코딩 작업을 간소화함에 따라 소프트웨어 개발자의 역할이 진화하고 있습니다. AI 도구를 마스터한 개발자는 AI가 처리할 수 없는 작업인 아키텍처, 복잡한 문제 해결, 깊은 상황별 이해가 필요한 작업에 집중할 수 있습니다. 그렇지 않은 개발자는 보조를 맞추는 데 어려움을 겪을 것입니다.

기본 표준을 갖는다고 해서 모든 사람이 AI 연구자가 되어야 한다는 의미는 아닙니다. 이는 AI가 어떤 작업에 탁월한지 이해하고, 효과적인 프롬프트를 작성하는 방법, AI 출력을 검증하는 방법, AI 권장 사항을 재정의하는 시기 등 기본 역량을 확립하는 것을 의미합니다. 여기에는 채용 기준, 온보딩 요구 사항, 교육 의무 및 승진 고려 사항이 포함되어야 합니다.

대안은 조직 내에서 기술 격차가 커지면서 AI를 수용한 팀원의 생산성이 높아지는 반면, 기본 사항에 어려움을 겪지 않는 팀원이 발생하는 것입니다.

3. 사고가 발생하기 전에 가드레일을 구현하세요.

선제적이라는 것은 지금 명확한 정책을 수립하는 것을 의미합니다. 즉, 어떤 AI 도구가 승인되는지, 어떤 데이터가 공유될 수 있는지, AI가 생성한 결과를 확인하는 방법, 정책을 위반하면 어떤 일이 발생하는지 등입니다. 이를 위해서는 AI 사용 방법뿐만 아니라 조직의 위험 허용 범위 내에서 AI를 책임감 있게 사용하는 방법에 대해서도 직원을 교육해야 합니다.

가드레일은 적절하게 설계되고 구현되면 AI 사용을 제한하는 것이 아니라 AI를 대규모로 안전하게 활성화하는 것입니다.

쫓는 것이 아니라 짓는 것

AI 우선이 되려면 어떤 종류의 변화도 어렵기 때문에 어렵게 느껴지는 변화가 필요합니다. 그러나 기존 운영에 AI 기능을 배포하는 데 투자하는 조직은 업무 수행 방식을 근본적으로 재설계하고 있습니다.

MacPaw에서는 AI를 추가 기능이나 트렌드로 취급하지 않습니다. 이는 우리가 제품을 구축하고, 고객을 지원하고, 회사를 운영하는 방식의 기초입니다. AI가 유행했기 때문에 이런 일이 일어난 것은 아니다. AI를 가장 깊고 빠르게 통합하는 기업은 경쟁업체가 쉽게 복제할 수 없는 복합적인 이점을 갖게 될 것이라는 점을 인식했기 때문에 이러한 일이 발생했습니다.

2026년과 2025년의 차이점은 AI 도구가 더 많아지는 것이 아닙니다. 오히려 어떤 조직이 표류를 멈추고 구축을 시작했는지가 될 것입니다. 이제 구현하는 전략에 따라 귀하가 속하게 될 카테고리가 결정됩니다.

작성자: Volodymyr Kubytskyi, MacPaw AI 이사

출처 참조