AI 도입 프로젝트를 보면 흥미로운 패턴이 있습니다. 기술 검증(PoC)은 성공하는데, 실제 운영 단계에서 멈추는 경우가 굉장히 많습니다. 이때 문제는 모델 성능보다 조직 구조인 경우가

AI 도입 프로젝트를 보면 흥미로운 패턴이 있습니다. 기술 검증(PoC)은 성공하는데, 실제 운영 단계에서 멈추는 경우가 굉장히 많습니다. 이때 문제는 모델 성능보다 조직 구조인 경우가 많았습니다. 예를 들면: - AI 활용을 반영하지 못하는 KPI - 책임/권한 체계 부재 - 기존 프로세스와 충돌 - 현업 조직의 불신 - 변화 관리 부족 결국 AI는 단순한 도구 도입이 아니라 업무 프로세스와 의사결정 구조를 바꾸는 작업에 가깝습니다. 그래서 AI adoption에서 중요한 건: “최신 모델 사용 여부”보다 “조직이 변화할 준비가 되어 있는가”인 것 같습니다. 실무에서는 오히려 기술 역량보다 조직 설계와 운영 전략이 성패를 더 크게 좌우하는 사례를 자주 보게 됩니다. https://onemorethink.tistory.com/m/entry/ai-adoption-fails-because-of-organization-not-technology