AI가 만드는 디지털화의 개념 변화

디지털화 개념의 변화

디지털화(Digitalization)란 무엇일까요? 많은 사람들은 디지털화를 "업무를 자동화하고, 데이터를 활용해 더 나은 의사결정을 내리는 과정"이라고 정의합니다. 그리고 이를 위해서는 IT 전문가가 필요하다는 것이 기존의 상식이었습니다.

하지만 AI 시대가 열리면서 디지털화의 개념 자체가 근본적으로 변화하고 있습니다. 과거에는 개발자가 직접 프로그램을 작성해야만 디지털화가 가능했다면, 이제는 AI가 이 역할을 대신 수행합니다. 다시 말해, IT 전문가가 없어도 누구나 AI를 활용해 디지털 전환을 실현할 수 있는 시대가 되었습니다.

이 변화는 단순한 기술의 발전이 아닙니다. 기업이 비즈니스 문제를 해결하는 방식, 업무 프로세스를 혁신하는 방식, 그리고 조직이 디지털화에 접근하는 방식을 근본적으로 바꾸는 패러다임의 전환입니다.

디지털화의 변화, 마법상자가 누구에게나 열리는 시대

과거에는 우리가 컴퓨터를 활용해 문제를 해결하려면 반드시 개발자의 손을 거쳐야 했습니다. 특정한 문제를 해결하려면 이를 위한 프로그램(마법상자)이 필요했고, 이 마법상자를 만들 수 있는 사람은 극소수의 개발자뿐이었습니다.

이 마법상자는 문제 해결을 위한 강력한 도구였지만, 한 가지 중요한 한계를 가지고 있었습니다. 각 마법상자는 특정한 문제만을 해결하도록 만들어졌기 때문에, 새로운 문제를 해결하려면 또 다른 마법상자를 새로 만들어야 했습니다. 예를 들어, 숫자를 계산하려면 ‘엑셀’을, 이메일을 보내려면 ‘아웃룩’을, 문서를 작성하려면 ‘워드’를 사용해야 하는 것이죠.

기업이 특정한 업무 자동화가 필요하면, IT 부서나 외부 개발자에게 별도로 프로그램을 의뢰해야 했습니다. 즉, 디지털화는 가능했지만, 특정한 문제를 해결하기 위해 별도의 개발이 필요했으며, 이를 수행할 수 있는 사람도 제한적이었습니다.

그렇다면 AI 시대에는 어떻게 달라졌을까요?

AI 시대의 가장 큰 변화는 더 이상 새로운 마법상자를 만들 필요가 없게 되었다는 것입니다. AI 자체가 문제 해결을 위한 도구가 되어, 우리가 직접 프로그램을 개발하지 않아도 AI가 우리 대신 문제를 해결해 줍니다.

이제는 숫자 계산을 위해 엑셀 함수를 외울 필요도, 어려운 Python 코드를 작성할 필요도 없습니다. 그냥 생성형 AI에게 자연어로 요청하면 AI가 알아서 연산을 수행하고 결과를 제공합니다. 예를 들어, “이 데이터에서 최근 3개월 동안 가장 많이 판매된 상품을 분석해줘”라고 입력하면 AI가 데이터를 해석하고 답을 도출해 줍니다.

즉, 누구나 자신의 문제를 대신 해결해 주는 ‘마법상자’를 가지게 되었습니다. 더 이상 개발자만이 디지털화된 환경을 만들 수 있는 것이 아니라, AI를 통해 누구나 디지털화를 구현할 수 있는 시대가 된 것입니다.

이 변화는 단순히 업무 효율을 높이는 것을 넘어, 기업이 문제를 해결하는 방식 자체를 바꾸고 있습니다. 과거에는 IT 인프라가 부족하거나 개발자가 없으면 디지털화를 실현하기 어려웠지만, 이제는 AI를 활용하면 누구든지 디지털 전환을 주도할 수 있습니다.

바로 이것이 AI가 디지털화의 개념을 근본적으로 변화시키고 있는 이유입니다.

AI가 디지털화의 개념을 바꾸는 실제 사례

이 변화를 좀 더 현실적으로 이해하기 위해, 하나의 사례를 살펴보겠습니다.

기존의 방식에서는 유해 글(스팸 메시지)을 자동으로 필터링하는 시스템을 구축하려면, 반드시 개발자가 필요했습니다. "무료", "100%", "당첨" 같은 특정 단어가 포함된 메시지를 스팸으로 분류하는 알고리즘을 개발자가 직접 프로그래밍해야 했습니다. 그래서 새로운 유형의 스팸이 등장하면, 개발자는 다시 코드를 수정해야 했습니다.

그러나 AI 시대에는 이 과정이 완전히 달라졌습니다. AI는 수많은 데이터를 학습하면서 어떤 메시지가 스팸인지 스스로 판단할 수 있습니다. 사람이 특정한 기준을 설정하지 않아도, AI는 과거 데이터를 기반으로 "이런 유형의 메시지는 스팸일 가능성이 높다"라고 예측하며, 스스로 지속적으로 성능을 개선해 나갑니다.

이 차이는 단순한 효율성의 문제가 아닙니다. 기존의 방식은 개발자와 IT 전문가가 없으면 디지털화를 실현할 수 없었지만, AI 시대에는 비개발자도 AI를 활용해 디지털화를 구현할 수 있게 된 혁신적인 변화입니다.

이것이 바로 AI가 디지털화의 개념을 변화시키고 있다는 가장 직관적인 예시입니다.

IT 역량이 부족했던 전통 산업에서도 디지털 전환이 가능

이러한 변화가 가장 크게 영향을 미치는 곳은 바로 금융, 제조, 유통 등 IT 중심이 아니었던 전통 산업들입니다.

과거에는 금융사에서 데이터를 분석하려면 데이터 사이언티스트나 IT 전문가가 필요했습니다. 제조업에선 공장 내 품질 검사를 자동화하기 위해 복잡한 프로그래밍이 필수였습니다. 유통업에서도 고객 데이터를 분석해 맞춤형 서비스를 제공하려면 IT 인프라가 반드시 있어야 했습니다.

그러나 AI 시대에는 상황이 달라졌습니다. 이제는 개발자가 아니어도 AI를 활용해 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 시대가 되었습니다.

금융 산업에서는 AI가 자동으로 소비 패턴을 분석하고, 제조업에서는 AI가 실시간으로 제품의 결함을 감지하며, 유통업에서는 AI 챗봇이 고객 문의를 처리하고 트렌드를 분석합니다. AI 시대가 도래하면서, 이 모든 과정이 비개발자 중심으로도 운영될 수 있게 된 것입니다.

과거에는 IT 역량이 부족하면 디지털 전환이 어려웠지만, 이제는 AI가 부족한 IT 역량을 보완하며 전통 산업의 디지털 혁신을 가능하게 하고 있습니다.

리더가 인지해야 하는 것은 "AI가 무엇을 변화시키는가"

생성형 AI가 보고서를 작성해 주고, 번역을 자동으로 하고, 업무자동화를 만들어 내며 업무를 편하게 해 주는 Tool이라는 것은 맞는 말이지만, 단순히 이렇게만 받아들이는 것은 매우 협소한 이해입니다. 기업의 리더들은 AI가 기존의 디지털화의 개념과 방식을 근본적으로 변화시키고 있다는 점을 반드시 인식해야 합니다.

앞서 말했듯, 과거의 디지털화는 IT 전문가의 역량에 의존해야 했지만, AI 시대의 디지털화는 누구나 AI를 활용해 비즈니스 문제를 해결할 수 있도록 만들었습니다. 따라서, 기업의 리더들은 이제 다음과 같은 질문을 스스로 던져야 합니다.

• 우리 조직은 AI를 적극적으로 활용할 준비가 되어 있는가?
• 직원들이 AI를 실무에 적용할 수 있도록 충분한 교육을 제공하고 있는가?
• AI를 활용해 해결할 수 있는 비즈니스 문제는 무엇인가?
• AI를 활용하기 위해 우리에게 중요한 데이터라는 것은 무엇인가?

AI가 만들어낸 새로운 디지털화 시대에서는 개발자가 없어서 디지털 전환이 어렵다는 변명은 더 이상 통하지 않습니다. 이제는 조직 내 누구나 AI를 활용할 수 있도록 리더들이 나서야 합니다. 전통 산업에서 AI를 활용한 디지털 전환은 이제 선택이 아니라 필수입니다. 지금 이 변화를 인지하고 준비하는 기업만이 AI 시대에서 살아남을 수 있습니다.