다른 기업과 마찬가지로 언스트앤영과 루멘(Lumen)도 자사 운영 전반에 AI 도구와 서비스를 도입하기 위해 노력해 왔다. 그러나 두 기업은 성공에 이르는 과정에서 매우 다른 전략을 택했다.

대다수 인공지능 프로젝트가 실패로 끝나는 상황에서, 기업 환경에서 개념 검증 단계를 실제 활용 단계로 끌어올리는 단일한 공식은 존재하지 않는다. 다만 언스트앤영과 루멘은 각기 다른 방식으로 성과를 냈다.

금융과 세무라는 규제 환경에 속한 언스트앤영은 신기술 도입에 수반되는 위험을 관리하면서, 신중하고 책임 있는 접근 방식을 채택했다. 반면, 루멘은 더욱 공격적인 전략을 선택해, 첫날부터 모든 직원에게 AI 도구를 제공하며 기업 전반에 인공지능 문화를 구축했다.

언스트앤영 글로벌 최고혁신책임자 조 디파는 “접근 방식이 양분되고 있으며, 일부 실험은 혁신을 가장한 활동에 불과하지만 이제는 실질적인 활용 사례가 나타나기 시작했다”라고 말했다.

언스트앤영의 책임 있는 인공지능과 위험 관리

글로벌 세무·자문 기업인 언스트앤영은 고객이 인공지능 도입 과정을 헤쳐 나갈 수 있도록 휴대 가능한 프레임워크를 개발하고 있다. 언스트앤영은 내부적으로 3,000만 건의 문서화된 프로세스와 4만 1,000개의 운영 중인 에이전트를 보유하고 있으며, 이런 내부 지식을 바탕으로 고객사의 성공을 지원한다.

에이전트형 AI가 점점 보편화되면서, 기업 정보기술 운영을 더욱 변화시킬 기반 기술도 잇따라 등장하고 있다. 디파는 “기술 진화 속도는 계속 빨라지고 있다”며 “생성형 AI에서 에이전트형 AI, 피지컬 AI로 이동하고 있으며, 그 뒤에는 양자 기술이 있다”라고 설명했다.

디파는 기업이 아직 이전 기술 수명 주기를 따라잡지 못한 기존 인프라를 교체하는 동시에 새로운 AI프로세스를 구현해야 하는 상황에 놓여 있다고 설명했다.

AI 성공의 핵심 요소로는 탄탄한 데이터 기반을 꼽았다. 데이터 기반이 부실할 경우, 시범 프로젝트는 출발선에서 좌초될 가능성이 높다는 설명이다. 2024년 말 언스트앤영 고객 대상 설문조사에 따르면, 당시 83%의 기업이 인공지능을 활용하기에 적절한 데이터 기반을 갖추지 못한 것으로 나타났다.

디파는 “생성형 인공지능이든 피지컬 AI이든 양자 기술이든, 기본 데이터세트는 어떤 경우에는 생명선이지만 동시에 장애물도 된다”라며 거버넌스와 책임 있는 AI 프레임워크가 대규모 배포를 가능하게 하는 요소라고 강조했다.

디파는 “책임 있는 AI프레임워크를 워크플로와 프로세스, 직원 교육 방식에 통합한 고객은 규제 준수 위험을 낮췄다”며 “동시에 인공지능에서 더 큰 성장과 가치를 얻었다”라고 말했다.

책임 있는 인공지능 가드레일은 팀이 보다 자유롭게 실험할 수 있게 해준다. 디파는 “안전한 샌드박스에서 실험할 수 있다는 확신을 갖게 된다”라고 설명했다.

고객이 인공지능 도입에 어려움을 겪을 경우, 교육 방식을 먼저 묻는다. 디파는 과도하게 교육부문에 투자했다고 말하는 고객사를 아직 본 적이 없다며, 성공적인 배포는 종종 기존 교육 방식의 포기를 의미한다고 덧붙였다.

디파는 “직원이 인공지능 솔루션을 실제로 사용하는 시점에 맞춰 교육해야 현장에서 바로 학습이 이뤄진다”라고 말했다.

로봇 수술이 한 사례다. 로봇 기술은 레이저에 가까운 정밀도로 인간 수술과 동등하거나 더 나은 성과를 낼 수 있으며, 의료진 부족 문제를 완화하고 의료 결과를 개선하는 데 기여한다.

그러나 디파는 “병원과 의사가 이 새로운 기술을 받아들이지 않으면 의미가 없다”며 “기술 문제가 아니라 변화 관리와 사람·프로세스의 문제”라고 말했다.

루멘의 전략, ‘문화가 전략을 이긴다’

AI 수요를 충족하기 위해 네트워크 백본을 확장 중인 루멘은 인공지능 도입을 이사회 차원의 전략적 과제로 설정했다. 루멘 커넥티드 에코시스템 담당 수석부사장 션 알렉산더는 ‘상향식과 하향식을 결합한 접근’이라고 설명했다.

알렉산더는 문화가 전략을 압도한다는 말을 믿는다며 “AI 영역에서는 그 중요성이 더욱 크다”라고 설명했다.

루멘 최고경영자 케이트 존슨은 AI 도구를 매일 사용하고 있으며, 이런 관심은 기업 전반으로 확산돼 신입 직원도 첫날부터 AI 도구 접근권을 받는다.

알렉산더는 “모든 직원에게 코파일럿 스튜디오와 코파일럿 엔터프라이즈를 즉시 제공한다”며 “신입 직원이 잠재력을 발휘하는 데 걸리는 기존 6개월을 약 4개월로 단축하고 있다”라고 말했다.

루멘은 팀이 반나절 동안 교육을 받은 뒤 직접 구축에 나서는 ‘하루 만에 코파일럿 스튜디오’ 프로그램도 운영하고 있다.

알렉산더는 “책임 있는 AI 도입에 초점을 맞춘 거버넌스 모델을 구축해, 주도적으로 문제를 해결하는 메이커 문화를 장려하고 있다”며 “동시에 측정 가능한 명확한 목표 지표에서 출발해 역으로 설계한다”라고 말했다.

한 영업 책임자는 주간 일대일 면담을 녹음한 뒤, 해당 기록을 코파일럿 스튜디오로 구축한 LLM에 입력한다. 이를 통해 특정 마찰 지점과 기회 영역, 전략 기획의 이탈 징후를 파악할 수 있다.

알렉산더는 실제 운영 중인 여러 사례를 제시했다. 루멘은 고객이 기존 제품에서 전략적 포트폴리오로의 이전을 돕는 마이그레이션 지원 에이전트를 구축했다. 이 에이전트는 고객 조회, 제품 검증, 제안 검증, 규제 준수 점검, 계약 검토를 수행한다.

알렉산더는 “사람이 중간에서 검토하지만, 영업 담당자에게 제공되는 결과물은 응답 시간을 크게 줄이고 고객 만족도를 높인다”라고 말했다.

비즈니스 리더와 기술 리더가 함께 팀을 구성해 특정 문제를 정의하고, 배포 전 에이전트를 구축하고 테스트하는 방식이다.

테스트는 약 12명의 고객 그룹을 대상으로 한 단계적 배포 방식으로 진행된다. 알렉산더는 “품질 기준을 충족하는지 확인하기 위해 광범위한 A/B 테스트와 통제된 배포를 수행한다”라고 말했다.

고객 서비스 분야에서 루멘이 가장 중요하게 보는 지표는 네트워크 장애 해결 소요 시간이다. 한 직원은 초기 해킹 형태로 시작한 프로젝트를 ‘애스크 그렉’이라는 대규모 언어 모델 기반 기능으로 발전시켰다.

이 시스템은 수십 개 시스템에서 수집한 상태 모니터링, 원격 측정, 지리 공간 데이터를 결합해 문제를 추론하고 해결 단계를 제시함으로써 네트워크 문제를 해결한다.

알렉산더는 “연간 약 400만 건의 고객 서비스 요청을 처리하고 있으며, 이 시범 프로젝트는 연간 약 1,000만 달러의 비용 절감 효과를 내고 있다”라고 말했다.

루멘은 마이크로소프트 365 데이터를 기반으로 한 지식 그래프도 활용하고 있다. 셰어포인트 데이터를 부서와 보안 수준별로 정리했으며, 코파일럿은 루멘의 제품, 서비스, 운영에 대한 이해를 거의 실시간으로 대화에 반영한다.

알렉산더는 “회사는 매일 변화하고 있으며, 지속적으로 전환하고 있다”라고 말했다.
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