기업은 "AI가 다 해준다"를 사지 않는다

대회 준비 과정에서 주최사의 AI 제품 9종을 전수 분석했다. 각 제품을 문제 정의 → 기획 → 구현의 역순으로 되짚어 "이 회사는 어떤 문제를 어떻게 정의했기에 이 제품이 나왔는가"를 복원해 봤다. 결론 세 가지.

1. 팔리는 것은 '사람이 이해하며 통제하는 자동화'다

연결결산 플랫폼은 "담당자가 조정을 이해하고 직접 생성한다"를 기존 시스템 대비 차별점으로 내세우고 있었다. 자동화의 반대급부가 '이해의 상실'이라는 것을 정면으로 겨냥한 설계다. 반복·취합은 기계가, 판단은 사람이 하되 시스템은 근거와 가이드를 제공하는 구조 — 이것이 실제 현업에 도입되는 AI의 형태였다.

2. 경영진용 AI가 CEO가 아니라 CFO부터 시작된 이유는 '신뢰'다

Deloitte는 에이전트 플랫폼을 재무 기능부터 출시했고, Microsoft 역시 재무 조직용 에이전트로 시작했다. 재무는 산식과 검증 절차가 정형화되어 AI 산출물을 검증할 수 있지만, CEO의 판단 영역은 그렇지 않기 때문이다. 즉 AI 도입의 병목은 성능이 아니라 검증 가능성이다.

3. AX의 승부처는 모델이 아니라 문제 정의 → 기획 → 구현의 정합성이다

같은 데이터, 같은 모델이라도 어떤 문제로 정의하느냐에 따라 완전히 다른 제품이 나온다. 본선에서 "인플루언서 계약을 갱신할 것인가"라는 주어진 질문을 "검토 없이 자동 확정되는 구조를 어떻게 끊을 것인가"로 재정의했고, 그 정의가 곧 기능을 결정했다. AX는 기술 도입 프로젝트가 아니라 의사결정 구조를 다시 설계하는 프로젝트다.