AI 도입 속도를 높이는 신뢰 기반 거버넌스: EY CIO 인터뷰
신뢰 기반 거버넌스가 AI 도입을 앞당기는 이유
AI 도입 속도와 신뢰는 반대가 아닙니다. 데이터 품질, 접근 권한, 감사 기록, 지속 모니터링과 책임자를 처음부터 설계하면 재작업을 줄이고 AI를 더 안전하게 확장할 수 있습니다. 신뢰 기반 거버넌스는 혁신을 막는 브레이크가 아니라 예측 가능한 범위에서 속도를 내게 하는 운영 장치입니다.
AI 기술이 빠르게 성장하고 발전하면서 기업의 업무 방식은 크게 달라졌습니다. 다음 전략적 행보를 결정하는 방식에도 영향을 미치고 있습니다.
AI는 혁신에 따르는 위험의 성격을 근본적으로 바꿨습니다. 기업과 사용자가 더 이른 시점에, 더 빠른 속도로, 훨씬 큰 규모의 위험에 노출될 수 있기 때문입니다.
과거에는 디지털 전환 결정을 미루면서도 경쟁력을 유지할 여지가 있었습니다. 이제는 경쟁사가 AI로 성장 속도를 기하급수적으로 높일 수 있어, 확실한 답만 기다리는 기업은 시작하기도 전에 뒤처질 수 있습니다.
따라서 신뢰는 이제 기업의 핵심 과제가 됐습니다. 규제와 평판 위험을 막으려면 거버넌스와 개인정보 보호, 보안을 강화해야 합니다.
이 주제를 자세히 살펴보기 위해 EY 글로벌 최고정보책임자(CIO) 조 디파와 이야기를 나눴습니다.
EY CIO가 설명한 신뢰 기반 AI 확장 원칙
많은 조직이 지난 2년간 AI를 실험했지만, 측정 가능한 성과를 낸 곳은 많지 않습니다. 실질적인 투자수익률을 달성한 기업과 ‘파일럿의 늪’에 머문 기업은 무엇이 다릅니까?
모두가 AI 도입 속도를 높이고 싶어 합니다. 먼저 신뢰를 지키면서 빠르게 움직일 수 있는지 물어야 합니다. 이어 AI의 가치 방정식을 얼마나 깊이 이해하고 최적화하는지 살펴야 합니다.
실질적인 투자수익률을 거두는 기업과 파일럿 단계에 갇힌 기업을 가르는 핵심은 신뢰입니다. AI를 전사적으로 확장하는 데 성공한 기업에는 몇 가지 공통점이 있습니다.
우선 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 삼습니다. 기업 고유의 지식과 판단, 전문성을 반영한 독점적이고 안전하며 체계적으로 관리되는 데이터는 강력한 경쟁 우위가 됩니다.
그 위에는 신뢰할 수 있는 프로세스와 기술이 자리합니다. 데이터를 실제 업무 흐름과 의사결정, 사업 성과에 연결해야 합니다. 앞서가는 기업은 AI로 기존 프로세스를 조금 빠르게 만드는 데 그치지 않습니다. 업무 방식을 새로 설계하고, AI가 새로운 가치를 만들 영역을 찾으며, AI를 배치하고 확장하는 과정 자체에 거버넌스를 심습니다.
무엇보다 구성원이 AI를 자신 있게 활용하도록 역량 강화에 적극 투자합니다. 사람들은 AI를 신뢰하지 않으면 사용하지 않습니다. 사용하지 않으면 어디에 적용해야 하는지 판단할 전문성도 쌓이지 않습니다. 재교육이 중요한 이유입니다. 직원을 수동적인 사용자에서 변화를 이끄는 주체로 바꿔 줍니다.
파일럿은 학습에 유용하지만, 사업 성과는 실제 도입을 대규모로 확장할 때 나옵니다. 이를 위해서는 구성원이 데이터와 프로세스, 기술, 그리고 자신의 활용 역량을 신뢰해야 합니다.
AI의 가치를 이해하고 최적화하는 방식도 중요합니다. 최근 토큰 비용에 관심이 쏠리지만, 이는 AI 가치 방정식의 한 요소일 뿐입니다. 비용이 큰 고성능 모델을 가치가 낮은 업무에 쓰는 등 목적과 자원 배분이 어긋날 수 있습니다.
기술이 성숙하면 측정 기준도 달라져야 합니다. 생성형 AI 초기에는 사용을 장려해야 했기 때문에 이용량을 발전의 지표로 보는 조직이 많았습니다. 모델과 활용 사례가 정교해진 지금은 이용량보다 사업 성과를 측정하는 쪽으로 초점을 옮겨야 합니다.
가치가 큰 활용 사례에 맞춰 모델을 선택하고, 팀을 교육하며, 이용 방식에 거버넌스를 적용해야 합니다. AI를 가치가 가장 큰 기회에 투입하고 측정 가능한 성과로 이어지는지 꾸준히 확인해야 합니다.
AI 도입 속도를 높이는 일과 적절한 통제를 마련하는 일은 충돌하기도 합니다. 경쟁 우위를 잃을 만큼 혁신을 늦추지 않으면서 처음부터 거버넌스와 개인정보 보호, 보안을 반영하려면 어떻게 해야 합니까?
거버넌스를 브레이크라고 생각하기 쉽지만 실제로는 반대입니다. 좋은 거버넌스가 있어야 자신 있게 가속할 수 있습니다.
성과를 내는 기업은 첫날부터 AI에 신뢰를 설계합니다. 덕분에 나중에 되돌려야 할 위험을 만들지 않으면서 더 빠르게 움직입니다.
책임 있는 AI 관련 설문에서는 이 분야에서 앞선 기업일수록 위험을 줄이고 더 나은 사업 성과를 거둔 것으로 나타났습니다. 응답 기업 약 5곳 중 4곳은 혁신이 향상됐다고 답했고, 절반 이상은 매출이 늘었다고 밝혔습니다. 실시간 모니터링을 도입한 기업은 매출 증가와 비용 절감 효과를 경험한 비율도 더 높았습니다.
사람들은 안전 기준을 알 때 더 빠르게 움직입니다. 안전하고 체계적으로 관리되는 환경에서 실험하면 직원들이 새로운 아이디어를 시도할 가능성이 커집니다. 반대로 아이디어 하나하나가 규정 준수 문제를 일으킬까 걱정하면 속도를 늦추거나 실험 자체를 피하게 됩니다.
기술 측면에서도 거버넌스는 중요합니다. 통제 장치를 너무 늦게 추가하면 재작업이나 기술 부채가 생기고, 유망해 보였던 파일럿을 확장하지 못할 수 있습니다. 적절한 통제를 일찍 마련하면 이런 문제를 피할 수 있습니다.
AI 에이전트가 직접 행동하기 시작하면 거버넌스를 문서에만 담아 둘 수 없습니다. 접근 권한을 통제하는 방식, 행동을 감시하는 방식, 편향을 점검하는 방식, 에이전트가 행동할 때 안전장치가 작동하는 방식을 시스템 자체에 넣어야 합니다.
리더는 빠르게 움직이되 처음부터 신뢰를 설계해야 합니다.
AI가 핵심 업무 프로세스에 들어오면서 신뢰는 단순한 규정 준수를 넘어 사업 문제가 되고 있습니다. 규제 당국의 감시와 AI 실패에 따른 평판 위험이 커지는 상황에서 이사회와 경영진은 거버넌스를 어떻게 다시 바라보고 있습니까?
신뢰는 분명한 사업 문제입니다. 고객과 직원, 규제 당국이 AI 기반 제품이나 시스템, 결정을 신뢰하지 않으면 사용하지 않을 이유를 찾게 됩니다. 이는 브랜드와 평판, 운영, 성장에 영향을 줍니다.
이사회는 이해하지 못하는 대상을 감독할 수 없습니다. 모든 이사가 기술 전문가가 되어야 한다는 뜻은 아닙니다. 다만 적절한 질문을 던지고 경영진의 판단을 검증하며 실제 위험이 어디에 있는지 파악할 정도의 AI·기술 이해력은 갖춰야 합니다.
이사회가 던지는 질문도 “규정을 준수하고 있는가?”에서 “어디에 위험이 노출돼 있는가?”로 바뀌고 있습니다. 중요한 변화입니다. 법률·규제 위험뿐 아니라 전사적 위험의 관점에서 AI를 보기 시작했다는 뜻입니다. 스스로 행동하는 에이전트형 AI는 위험 수준을 한층 높입니다.
이사회가 실천할 과제는 세 가지입니다.
이사회의 AI 이해력을 높여야 합니다. 기술과 AI를 충분히 이해하는 사람이 전략과 위험, 통제 체계를 검증해야 합니다. 모두가 코딩을 배울 필요는 없지만, 경영진이 적절한 질문을 던지는지 판단할 지식과 핵심 가치 지표를 살필 시야는 필요합니다.
AI 포트폴리오 전반을 파악해야 합니다. AI가 어디에 쓰이는지, 어떤 데이터에 의존하는지, 해당 활용 사례가 얼마나 중요한지, 책임자가 누구인지, 어떤 자원을 소비하는지, 어떤 통제가 적용되는지 알아야 합니다. AI가 사업 가치를 만들고 있는지 확인하고 개별 솔루션과 포트폴리오, 전사 차원에서 각각 관리해야 합니다.
기술적 통제를 실제로 작동시켜야 합니다. AI에 적합한 데이터와 명확한 접근 통제, 감사 기록, 모델·에이전트 모니터링, 정해진 보고 절차가 필요합니다. 예상 범위를 벗어난 행동이 나타났을 때 개입할 수 있어야 합니다. 도구의 실제 도입을 늘리려면 교육도 필수입니다.
AI를 받아들이고 있다는 모습을 보여 주려다 ‘혁신 연극’에 빠질 수 있습니다. 겉치레를 위해 AI에 투자하고 있다는 경고 신호는 무엇이며, 리더는 이를 어떻게 피해야 합니까?
활동량을 성과로 착각하는 것이 대표적인 경고 신호입니다.
파일럿과 시연, 개념검증 사례가 많아도 의미 있는 가치를 만들지 못할 수 있습니다. 이것이 혁신 연극입니다. 바쁘고 인상적으로 보일지는 몰라도 사업을 바꾸지는 못합니다.
제대로 접근하는 기업은 훨씬 엄격합니다. 활동량이 아니라 사업 가치에 미친 영향을 측정합니다. 어떤 파일럿이 가치를 만들었는지, 무엇이 성공적으로 확장됐는지, 어떤 시도가 업무 흐름과 고객 경험, 위험 관리, 재무 성과를 개선했는지 살핍니다.
성공적인 조직은 처음부터 책임 소재도 분명히 합니다. 모든 AI 프로젝트에는 사업 책임자와 투자 가설, 명확한 성공 지표가 있어야 하며, 실제 배치를 중심으로 한 교육도 마련해야 합니다. 이런 기준이 없으면 단순한 실험과 실질적인 성과를 구분하기 어렵습니다.
파일럿이 확장되지 않는다면 이유를 확인해야 합니다. 데이터가 문제인지, 신뢰가 부족한지, 사업성이 약한지, 책임자가 불분명한지 살펴야 합니다. 투명성과 통제 또는 교육이 부족할 수도 있습니다. 실패 원인을 분석하면 조직이 무엇을 개선해야 하는지 알 수 있습니다.
규율 있는 기업은 모든 파일럿에 책임자와 핵심 지표, 의사결정 시점을 정합니다. 확장할지, 다시 설계할지, 중단할지를 결정합니다. 그렇지 않으면 흥미로운 시연만 늘고 사업 성과는 부족해집니다.
시장마다 AI 규제가 달라지고 책임 있는 AI를 바라는 고객의 기대도 커지고 있습니다. 앞으로 12~24개월 동안 AI를 책임 있게 확장하려는 조직이 반드시 갖춰야 할 거버넌스 관행은 무엇입니까?
AI는 어느 한 조직이나 이사회, 규제 당국이 완전히 따라잡기 어려울 만큼 빠르게 움직이고 있습니다.
따라서 리더에게는 상황을 지켜보기만 할 여유가 없습니다. 규제 환경은 계속 바뀌며 시장마다 변화 방향도 다릅니다. 여러 시장에 맞춰 유연하게 조정할 수 있는 탄력적인 거버넌스 모델이 필요합니다.
소버린 AI도 훨씬 중요한 쟁점이 될 것입니다. 조직은 데이터가 어디에 있는지, 어떻게 보호되는지, 누가 접근하는지, 어떤 모델을 쓰는지 알아야 합니다. 시스템이 현지 법률과 시장의 기대에 부합하는지도 확인해야 합니다. 이는 기술 문제를 넘어 이사회와 규제, 신뢰의 문제가 되고 있습니다.
몇 가지 실무 영역에 집중해야 합니다.
첫째는 데이터 거버넌스와 주권입니다. AI가 어떤 데이터를 쓰는지, 데이터는 어디에서 왔고 어디에 저장되는지, 해당 용도에 적합한지 알아야 합니다.
둘째는 운영 모델의 회복탄력성입니다. 규제가 계속 바뀌므로 거버넌스도 역동적으로 대응해야 합니다. 새로운 규칙과 위험, 기대가 등장할 때 조정할 통제 장치와 모니터링, 감사 기록, 보고 절차가 필요합니다. 결정을 내리고 행동하며 다른 시스템과 상호작용하는 AI 에이전트를 배치할 경우, 실제 환경에서 어떻게 움직이는지 조직이 파악해야 합니다.
마지막은 개방형 협력 생태계입니다. 어느 기업도 이런 복잡성을 혼자 헤쳐 나갈 수 없습니다. 리더는 규제 당국과 기술 제공업체, 자문기관, 업계 단체, 학술기관과 협력해 중요한 변화와 일시적인 소음을 구분하고 시장의 방향을 읽어야 합니다.
책임 있는 AI는 고정된 정책 모음에 머물러서는 안 됩니다. 데이터 관리와 기술 배치, 규제 당국과의 협력, 여러 시장으로의 혁신 확장 방식에 처음부터 포함돼야 합니다. 그래야 신뢰와 회복탄력성을 함께 높일 수 있습니다.
앞으로 신뢰가 AI 도입의 경쟁력이 될까요? 강력한 거버넌스와 투명성, 보안을 입증하는 조직이 이를 규정 준수 절차로만 여기는 조직보다 사업상 우위를 얻을까요?
그렇습니다. 신뢰는 점검표의 한 항목이 아니라 사업의 필수 조건입니다.
역설적으로 신뢰는 기업의 속도를 높입니다. 안전 기준과 성공 지표가 분명하면 팀은 더 자신 있게 혁신하고 재작업도 줄일 수 있습니다.
책임 있는 AI가 성장과 혁신을 이끄는 이유도 여기에 있습니다. AI가 체계적으로 관리되고, 설명 가능하며, 안전하게 보호되고, 지속해서 감시된다는 사실을 보여 주면 사람들이 더 적극적으로 도입합니다. 대규모 확장에도 부담을 덜 느끼며 차별화와 가치 창출에 유리한 위치를 차지합니다.
진정한 기회는 이사회부터 직원과 고객까지 모두가 신뢰하는 방식으로 빠르게 움직일 자신감을 얻는 데 있습니다.
다빈치 실무 체크리스트: 신뢰를 운영 체계에 넣는 5단계
AI 포트폴리오를 목록화합니다. 활용 사례, 책임자, 사용 데이터, 모델, 비용, 위험 수준을 한곳에서 관리합니다.
데이터와 접근 권한을 통제합니다. 데이터 출처와 저장 위치를 확인하고 최소 권한과 승인 절차를 적용합니다.
기술적 통제를 내장합니다. 감사 기록, 정책 검사, 민감정보 차단, 사람의 승인과 비상 중단 장치를 시스템에 넣습니다.
실제 행동을 모니터링합니다. 모델 응답뿐 아니라 에이전트가 실행한 작업과 다른 시스템에 미친 영향까지 추적합니다.
사업 성과와 위험을 함께 보고합니다. 이용량 대신 매출, 비용, 품질, 오류와 사고 지표를 이사회 수준에서 함께 검토합니다.
거버넌스를 실제 운영에 적용하는 방법은 기술 리더 307명 조사로 본 AI 거버넌스와 사내 AI 앱을 통제하는 3단계 전략에서도 자세히 다룹니다.
자주 묻는 질문
AI 거버넌스는 도입 속도를 늦추지 않나요?
통제 기준이 불분명하면 승인 지연과 재작업이 늘어납니다. 반대로 권한, 금지 행동, 평가 기준과 책임자가 명확하면 팀이 허용된 범위 안에서 더 빠르게 실험할 수 있습니다.
이사회는 AI를 어느 수준까지 이해해야 하나요?
모델을 직접 개발할 필요는 없지만 주요 활용 사례, 데이터 의존성, 위험 노출, 책임자, 성과와 중단 조건을 질문하고 검증할 수준의 이해는 필요합니다.
에이전틱 AI에서는 무엇을 추가로 통제해야 하나요?
응답 내용뿐 아니라 도구 호출, 데이터 접근, 외부 시스템 변경, 비용, 반복 행동을 기록하고 위험한 작업에는 사람의 승인을 요구해야 합니다.