생성형 AI가 기업 현장으로 빠르게 확산되고 있지만 기대만큼 성과를 내지 못하는 사례도 늘고 있다. AI 도입 프로젝트는 시작했지만 실제 활용률은 낮고, 투자 대비 효과(ROI)를 증명하지 못하는 기업들이 적지 않다. 업계에서는 이제 어떤 AI 모델을 선택하느냐보다 조직이 AI를 받아들일 준비가 되어 있는지가 더 중요한 과제로 떠오르고 있다.
글로벌 AI 커뮤니케이션 기업 Sendbird가 이러한 문제를 짚어보는 온라인 웨비나를 개최한다.
Sendbird는 오는 18일 ‘AI Readiness 101: AI 도입 이상과 현실 사이의 간극 좁히기’를 주제로 온라인 웨비나를 진행한다고 밝혔다. 이번 행사는 기업들이 AI 에이전트를 구축하기 전 반드시 점검해야 할 조직적·기술적 준비 요소를 살펴보고 실제 운영 과정에서 발생하는 문제를 줄이기 위한 전략을 공유하는 데 초점을 맞춘다.
센드버드, ‘AI Readiness 101’ 웨비나 개최 (자료 제공: 센드버드)
AI 성공 여부는 ‘준비도’가 결정한다
최근 기업들은 고객 응대, 업무 자동화, 지식 검색, 내부 운영 효율화 등 다양한 영역에 AI를 도입하고 있다. 하지만 프로젝트가 진행될수록 데이터 품질 부족, 부서 간 협업 부재, 명확하지 않은 목표 설정 등 예상치 못한 문제와 마주하는 경우가 많다.
Sendbird는 이러한 현상의 원인을 기술이 아닌 ‘AI Readiness(준비도)’에서 찾고 있다. AI가 제대로 작동하기 위해서는 모델 성능보다 조직 구조와 데이터 환경, 운영 전략이 먼저 갖춰져야 한다는 설명이다.
웨비나에서는 조직 준비도, 인프라 준비도, 전략 준비도 등 세 가지 영역을 중심으로 기업이 점검해야 할 요소를 소개한다.
조직 준비도 세션에서는 고객 경험(CX), 제품, 엔지니어링, 콘텐츠, 법무 및 컴플라이언스 조직이 함께 참여하는 협업 체계 구축 방안을 다룬다. AI 프로젝트가 특정 부서의 과제가 아니라 조직 전체의 변화 관리 과제라는 점을 강조할 예정이다.
인프라 준비도에서는 AI 운영의 핵심 자산인 데이터와 콘텐츠 체계를 진단하는 방법을 소개한다. 기업이 보유한 정책 문서와 고객 데이터, 내부 지식 자산이 실제 AI 활용에 적합한 형태로 정리돼 있는지 확인하는 기준도 함께 제시한다.
전략 준비도에서는 AI 적용 우선순위를 설정하고 단계적으로 확장하는 방법을 공유한다. FAQ 자동화부터 개인화 서비스, 자율형 AI 에이전트까지 단계별 목표와 성과 지표를 설정하는 접근법을 설명할 계획이다.
특히 AI 시대에 새롭게 등장하는 역할인 ‘AI 매니저’의 필요성도 주요 주제로 다뤄진다. AI 응답 품질 관리와 성능 개선, 콘텐츠 운영 정책 수립 등을 담당하는 역할로, 향후 기업 내 핵심 직무로 자리잡을 가능성이 높다는 분석이다.
또한 AI가 반복 업무를 처리하고 사람은 복잡한 의사결정과 예외 상황을 담당하는 새로운 업무 운영 모델에 대해서도 인사이트를 제공할 예정이다.
이번 웨비나는 Sendbird의 이욱재 FDPM(Forward Deployed Product Manager)과 박서영 Growth Partner가 발표를 맡는다. 두 연사는 다양한 기업의 AI 에이전트 구축 프로젝트를 지원하며 축적한 경험을 바탕으로 실제 현장에서 마주하는 도전 과제와 해결 방안을 공유할 예정이다.
이상희 Sendbird Korea 대표는 “많은 기업이 AI 도입 자체를 목표로 삼지만 실제 성패는 조직과 데이터, 운영 체계가 얼마나 준비돼 있는지에 달려 있다”며 “AI를 단순 자동화 도구가 아닌 비즈니스 성과 창출 수단으로 활용하기 위해서는 명확한 목표와 협업 체계가 선행돼야 한다”고 말했다.
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