조직이 인공지능에 대해 예산을 책정하고, 거버넌스를 구축하며, 이를 바라보는 방식은 근본적인 전환이 필요하다. 그렇지 않으면 선도 기업과 후발 기업 간 격차는 되돌릴 수 없을 만큼 벌어질 수 있다. 수십 년 동안 기업 기술은 비교적 익숙한 발전 경로를 따라왔다. 새로운 기술은 처음에는 일부 고급 사용자만 활용하는 전문 도구로 등장했고, 전담 팀이 관리하며 특정 부서 예산으로 운영됐다. 이후 기술이 가치를 입증하면 점진적으로 위상이 높아졌다. 먼저 공용 서비스로 확장되고, 이후 핵심 기술 스택에 편입되며, 최종적으로는 조직 운영 전반에 스며드는 구조로 자리 잡았다. 데이터베이스, 네트워크, 클라우드 컴퓨팅이 모두 이러한 흐름을 거쳤다. 인공지능은 이러한 여정을 기존 기술 대비 약 4분의 1 수준의 시간 만에 완료했다. 이제 근거는 더 이상 이론에 머물지 않는다. 다양한 산업에서 AI는 파일럿 프로젝트 단계를 넘어 실제 운영 의존 단계로 이동했다. 금융 서비스 기업은 불과 3년 전까지만 해도 연구 수준으로 여겨졌던 모델을 활용해 신용 평가와 사기 탐지를 수행하고 있다. 제조업은 AI를 활용해 생산 일정을 실시간으로 최적화하고 있으며, 의료 시스템은 임상 워크플로우에서 AI 기반 진단 지원에 의존하고 있다. 유통 기업 역시 수요 예측, 가격 책정, 고객 경험 전반에 AI를 동시에 적용하고 있다. 이러한 변화는 CIO와 기술 리더에게 분명하면서도 동시에 무거운 과제를 던진다. AI는 더 이상 CRM이나 ERP와 같은 소프트웨어로 분류해 평가하고 관리할 대상이 아니다. AI는 인프라다. 이를 여전히 기존 소프트웨어처럼 취급하는 조직은 범주 자체를 잘못 설정하는 오류를 범하고 있으며, 그 영향은 시간이 지날수록 누적된다. 인프라의 기준점 인프라와 소프트웨어를 구분하는 기준은 무엇인가. 이는 단순한 용어상의 차이가 아니다. 인프라는 조직 운영을 지탱하는 핵심 기반이다. 다른 모든 기능이 그 위에 구축되는 토대이기도 하다. 인프라는 단순히 투자 대비 수익(ROI)으로 평가하지 않는다. 안정성, 복원력, 그리고 전략적 선택 가능성을 기준으로 판단한다. 예를 들어 네트워크가 중단되면 투자 가치 여부를 따지는 것이 아니라 즉시 서비스를 복구한다. 모든 시스템이 그 위에 의존하기 때문이다. AI는 점점 더 많은 기업에서 이미 이러한 인프라 기준을 넘어섰다. AI는 이제 고객 접점 프로세스, 내부 운영, 컴플라이언스 워크플로우, 경쟁 전략에 동시에 내재화돼 있다(CIO, 2026. 4. 21). |