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AI 프로젝트의 성패는 기술 이전에 결정됩니다

 최근 많은 기업이 인공지능을 도입하며 업무 자동화와 의사결정 고도화를 시도하고 있습니다. 그러나 실제로 AI 프로젝트가 현업에 안착하고, 지속적으로 확장되는 사례는 기대만큼 많지 않습니다. 기술 성능이나 모델 정확도가 충분함에도 불구하고 프로젝트가 중단되거나, 시범 적용 단계에서 멈추는 경우도 흔히 발생합니다.

이러한 실패의 원인을 단순히 기술 역량이나 데이터 품질 문제로만 해석하는 것은 한계가 있습니다. 실제로 많은 AI 프로젝트의 성패는 기술 그 자체보다, 프로젝트를 바라보는 관점과 접근 방식, 즉 조직과 PM이 가진 ‘마인드셋’에서 갈리는 경우가 많습니다. AI 프로젝트는 단일 시스템 구축이 아니라, 기획·데이터·현업 협업·모델 검증·시범 적용·운영 고도화까지 이어지는 복합적인 여정이기 때문입니다.

따라서 AI 프로젝트를 성공적으로 완주하기 위해서는 기술 도입 이전에, 프로젝트를 어떻게 정의하고 운영할 것인지에 대한 명확한 기준이 필요합니다. 이번 글에서는 AI 프로젝트를 실제 성과로 연결하기 위해 PM과 조직이 반드시 갖춰야 할 세 가지 핵심 마인드셋을 중심으로 살펴보고자 합니다.

성공적인 AI 프로젝트를 만드는 3가지 마인드셋

① 기술이 아니라 ‘문제’에 집중하는 마인드셋

AI 프로젝트에서 가장 흔히 발생하는 오류는 기술 중심으로 출발하는 접근 방식입니다. “이 최신 모델을 적용해보자”, “이 알고리즘으로 무엇을 할 수 있을까”와 같은 출발점은 프로젝트의 방향성을 쉽게 흔들리게 만듭니다. 반면 성공적인 AI 프로젝트는 항상 해결해야 할 문제와 비즈니스 가치에서 시작합니다.

문제 중심 접근의 가장 큰 장점은 프로젝트의 목적과 성공 기준이 명확해진다는 점입니다. 현업에서 실제로 겪고 있는 불편, 반복 업무, 리스크 요인을 명확히 정의하면 AI는 그 문제를 해결하기 위한 수단으로 자연스럽게 자리 잡게 됩니다. 이 경우 기술 선택은 목적에 따라 유연하게 조정될 수 있으며, 프로젝트 결과 역시 현업에서 체감 가능한 효과로 이어질 가능성이 높아집니다.

예를 들어 “특정 비전 모델을 적용해보자”라는 접근은 기술 검증에는 의미가 있을 수 있으나, 현업 활용으로 이어지기 어렵습니다. 반면 “안전관리 담당자가 놓치기 쉬운 위험 행동을 실시간으로 탐지해 사고를 줄이자”라는 문제 정의는 AI의 역할과 기대 효과를 명확히 합니다. AI 프로젝트의 출발점은 항상 기술이 아니라, 해결해야 할 Pain Point여야 합니다.

② 완벽을 목표로 하지 않고, 단계적 성공을 쌓는 마인드셋

AI 프로젝트는 초기 단계부터 완벽한 결과를 기대하기 어렵습니다. 실제 현장 환경에서는 데이터 품질의 편차, 예외 상황, 업무 프로세스의 복잡성이 동시에 작용하기 때문입니다. 그럼에도 불구하고 많은 프로젝트가 첫 결과물에 높은 완성도를 요구하다가 일정 지연이나 프로젝트 중단으로 이어집니다.

성공적인 AI 프로젝트는 작은 성공을 빠르게 만들고, 이를 기반으로 지속적으로 학습하고 고도화하는 구조를 갖고 있습니다. 초기 모델의 성능이 다소 부족하더라도, 현장 데이터를 추가로 확보하고 반복적인 테스트를 거치면서 성능을 개선하는 방식이 훨씬 현실적입니다. 중요한 것은 초기 완성도가 아니라, 학습이 가능한 구조를 만드는 것입니다.

실무적으로는 파일럿 → PoC → 본사업으로 이어지는 단계적 확장이 효과적입니다. 파일럿 단계에서는 기술 가능성과 현장 적합성을 검증하고, PoC 단계에서는 운영 환경에서의 실효성을 확인합니다. 이후 본사업으로 확장하면서 성능과 범위를 점진적으로 넓혀가는 접근이 프로젝트 실패 확률을 크게 낮춥니다. AI 프로젝트는 단거리 경주가 아니라, 지속적인 개선을 전제로 한 장기적인 여정입니다.

③ 현업과 함께 만드는 협업 중심 마인드셋

AI 프로젝트에서 가장 중요한 이해관계자는 개발팀이 아니라, 실제로 AI를 사용할 현업 사용자입니다. 아무리 모델 성능이 높아도, 현업의 업무 흐름과 맞지 않으면 활용되지 않습니다. 현장의 데이터가 어떻게 생성되고, 어떤 맥락에서 사용되는지를 이해하지 못하면 AI는 실질적인 가치를 만들기 어렵습니다.

따라서 AI 프로젝트는 초기 기획 단계부터 현업이 적극적으로 참여해야 합니다. 데이터 정의, 문제 범위 설정, 결과 검증 과정에 현업이 함께 참여할수록 프로젝트의 현장 적합성은 높아집니다. 또한 모델 결과를 현업과 함께 검증하고, 실제 업무 시나리오 기반 테스트를 반복함으로써 실사용 가능성을 높일 수 있습니다.

AI 프로젝트는 개발 조직이 단독으로 완성하는 산출물이 아니라, 현업과 함께 만들어가는 공동의 결과물입니다. 협업 구조가 갖춰질수록 AI는 기술 실험을 넘어, 실제 업무를 바꾸는 도구로 작동하게 됩니다.

AI 프로젝트의 성공 경험이 조직의 자산이 됩니다

AI 프로젝트의 성공은 기술 도입 그 자체에 있지 않습니다. 문제 중심의 관점, 단계적 성공을 인정하는 태도, 현업과의 협업이라는 세 가지 마인드셋이 갖춰질 때 비로소 AI는 조직에 실질적인 가치를 제공합니다. 이 마인드셋은 개별 프로젝트를 넘어, 조직 전체의 AI 추진 역량을 축적하는 기반이 됩니다.

AI는 단순한 자동화 도구가 아니라, 기업의 일하는 방식과 의사결정 구조를 변화시키는 전환점입니다. 하나의 AI 프로젝트를 성공적으로 완주한 경험은 이후 다른 영역으로의 확장을 훨씬 수월하게 만듭니다. 올바른 마인드셋을 기반으로 한다면, 기업은 AI를 통해 단기 성과를 넘어 지속 가능한 경쟁력을 확보할 수 있을 것입니다.