AI 조직을 만든다는 것 – 개발, 전략, 사업 그 사이에서
여섯 개의 팀, 하나의 목표
우리 본부는 회사의 유일한 AI 조직이자 여섯 개의 팀으로 구성되어 있습니다.
AI 모델을 연구하고 만드는 모델개발팀, 그 모델을 실제 제품에 녹여내는 응용개발팀, 제품을 기획하고 디자인하며 프로젝트를 수행하는 제품전략팀, 국방과 민간 시장을 담당하며, 솔루션과 데이터 가공사업, 해외사업을 담당하는 AX사업팀, 공공 시장을 담당하는 공공사업팀, 그리고 조직 전체의 운영을 뒷받침하는 운영지원팀.
모두 같은 방향을 바라보고 있습니다.
딥러닝 기반의 산업안전·공공안전 솔루션으로 시장을 만들어가는 것.
AI 비즈니스에서 없어서는 안될 데이터 수집과 가공 사업.
하지만 그 방향을 향해 달려가는 방식은 팀마다 다릅니다.
그리고 그 ‘다름’이 때로는 에너지가 되고, 때로는 마찰이 됩니다.
서로 다른 시계로 움직이는 팀들
모델개발팀과 응용개발팀은 지금 이 순간의 기술 완성도에 집중합니다.
모델의 정확도가 0.1% 올라가는 것, 추론 속도가 10ms 줄어드는 것이 그들에게는 실질적인 진전입니다.
AX사업팀과 공공사업팀은 다른 시계로 움직입니다.
6개월 뒤 고객과의 계약, 내년 예산에 반영될 공공 사업.
지금 당장 시연 가능한 것이 있어야 하고, 고객이 이해할 수 있는 언어로 설명할 수 있어야 합니다.
제품전략팀은 그 사이 어딘가에 있습니다.
개발팀이 만들 수 있는 것과 사업팀이 팔아야 하는 것 사이에서 현실적인 제품 로드맵을 그리고,
기획과 디자인으로 그것을 구체화하며, 실제 프로젝트가 굴러가도록 수행을 챙깁니다.
운영지원팀은 이 모든 것을 가능하게 하는 토대입니다.
눈에 잘 띄지 않지만, 이 팀이 흔들리면 나머지가 흔들립니다.
이 여섯 팀이 유기적으로 맞물릴 때 좋은 제품이 나옵니다. 반대로 이 연결 어딘가가 끊기면,
문제는 생각보다 빠르게 커집니다.
짐작이 만들어낸 균열
2025년 하반기, 우리 팀 안에 작지 않은 파열음이 있었습니다.
개발팀은 다국적 구성원들로 이루어져 있습니다. 각자 기술적으로 탁월하지만, 서로의 업무 범위에 대한 기대가 달랐습니다.
누가 어디까지 책임지는지 명확히 말하지 않았고, 상대방이 알 것이라고 짐작했습니다.
그 짐작들이 쌓이면서 오해가 되었고, 오해는 결국 팀 간 갈등으로 번졌습니다.
돌이켜보면, 문제의 본질은 기술력이 아니었습니다.
커뮤니케이션의 공백이었습니다.
서로 다른 문화권에서 온 사람들이 함께 일할 때, “말하지 않아도 통한다”는 가정은 성립하지 않습니다.
한국적 맥락에서 당연한 것이 외국인 동료에게는 전혀 당연하지 않을 수 있고, 그 반대도 마찬가지입니다. 더구나 업무 범위나 책임 경계처럼 민감한 영역일수록 더욱 그렇습니다.
이 간격은 방치할수록 깊어집니다.
그 경험이 제게 남긴 질문은 하나였습니다.
“우리는 충분히 명확하게 말하고 있는가?”
AI 조직을 연결하는 세 가지 원칙
그 이후로 저는 팀을 운영하면서 세 가지를 반복적으로 강조하고 있습니다.
첫째, 같은 단어를 같은 의미로 쓰는지 먼저 확인한다.
“실시간”이라는 말을 개발팀은 50ms로 이해하고, 사업팀은 “화면에 즉시 뜨는 것”으로 이해할 수 있습니다. “완료”라는 단어도 팀마다 다르게 해석됩니다. 용어 정렬이 기술보다 먼저입니다.
둘째, 무엇보다 왜를 먼저 공유한다.
무엇을 해야 하는지만 전달하면 팀은 지시대로 움직이는 기계가 됩니다.
왜 이 방향인지를 함께 공유하면, 상황이 바뀌었을 때 각자가 판단할 수 있습니다.
AI 프로젝트는 변수가 많습니다. 이유를 아는 팀이 더 유연하게 대응합니다.
셋째, 불편한 것도 소리 내어 말하는 문화를 만든다.
이것이 가장 어렵습니다. 특히 다국적 팀에서는 더욱 그렇습니다.
리더가 먼저 “말해도 괜찮다”는 신호를 지속적으로, 그리고 일관되게 보내야 합니다. 한 번 말한다고 문화가 바뀌지 않습니다. 반복해야 합니다.
아직 진행 중인 이야기
솔직히 말하면, 이 여섯 팀의 언어가 완전히 하나가 된 적은 없습니다. 아마 앞으로도 그럴 것입니다. 각자의 역할이 다르고, 바라보는 시계가 다르기 때문입니다.
그 긴장감 자체가 나쁜 것은 아닙니다.
오히려 그 긴장이 제대로 관리될 때 좋은 제품이 나옵니다.
문제는 긴장이 존재하는 것이 아니라, 그것이 수면 아래에서 곪을 때입니다.
AI 조직을 만든다는 것은 결국 사람과 사람 사이의 문제입니다.
알고리즘이 아닌 대화로 푸는 문제. 저는 지금도 그 방법을 배우는 중입니다.
앞으로 이 블로그에서는 AI 조직 운영에 관한 더 구체적인 이야기들을 풀어가려 합니다.
다국적 팀의 온보딩, 기술팀과 사업팀의 KPI를 어떻게 설계할 것인가, 시니어 리더로서 의사결정의 무게를 어떻게 감당할 것인가 – 모두 정답이 없는 주제들이지만, 정답이 없기 때문에 더 솔직하게 기록할 가치가 있다고 생각합니다.
이 글이 비슷한 고민을 하는 분들께 작은 참고가 되길 바랍니다.”
2026. 04. Rhapsody
카테고리: Leading the Org
