씨티의 은밀한 AI 혁명 속으로

많은 대기업에서 인공지능은 여전히 개별적인 시범 프로젝트 수준에 머물러 있습니다. 소규모 팀이 도구를 실험하고 테스트를 수행하며 결과를 발표하지만, 그 성과가 소수의 부서를 넘어 확산되는 경우는 드뭅니다. 시티(Citi)는 이와 다른 길을 걸어왔습니다. 지난 2년 동안 이 은행은 AI를 조직 전반의 일상 업무 흐름에 통합하는 데 주력해 왔으며, 이를 소수의 전문가 영역을 넘어 확장시켰습니다.

이러한 노력으로 기술, 운영, 리스크 관리, 고객 서비스 등 다양한 부서에서 모인 약 4,000명의 직원으로 구성된 내부 AI 커뮤니티가 형성되었다. 비즈니스 인사이더( Business Insider)가 최초로 보도한 이 수치는 시티가 엄격한 중앙 통제를 유지하는 대신 광범위한 참여를 유도하기 위해 'AI 챔피언(AI Champions)' 및 'AI 액셀러레이터(AI Accelerators)' 프로그램을 어떻게 개발했는지를 잘 보여준다.

통합의 정도는 상당합니다. 전 세계 약 182,000명의 직원을 보유한 시티는 현재 직원 중 70% 이상이 회사에서 승인한 AI 도구를 어느 정도 활용하고 있다고 보고합니다. 이러한 광범위한 도입은 여전히 AI 접근을 기술 팀이나 전담 혁신 연구소로 제한하는 많은 경쟁사들보다 시티를 앞서게 합니다.

중앙 집중식 시범 운영에서 팀 단위 도입으로

씨티의 전략은 단순한 도구가 아닌 '사람'에서 시작되었습니다. 은행은 직원들에게 AI 챔피언으로 자원할 것을 권유하고, 전문 교육, 내부 자원, 승인된 AI 시스템에 대한 조기 접근 권한을 제공했습니다. 이후 이들은 공식 강사가 아닌 친근한 조언자로서 바로 옆 동료들을 지원했습니다.

이러한 접근 방식은 기술 도입에 대한 실용적인 이해를 반영합니다. 새로운 도구가 실패하는 이유는 기능 부족 때문이 아니라, 직원들이 이를 언제, 어떻게 적용해야 할지 확신하지 못하기 때문입니다. 시티는 팀 내에 직접 지원 체계를 구축함으로써 실험적 사용과 일상적 적용 사이의 간극을 메웠습니다.

공식적인 인정은 핵심 요소였습니다. 직원들은 과정을 이수하거나 AI를 활용해 특정 업무를 개선한 사례를 제시함으로써 내부 배지를 획득할 수 있었습니다. 이러한 배지가 승진이나 급여 인상으로 직접 이어지지는 않았지만, 회사 내에서 AI 기술에 대한 인지도와 신뢰도를 높이는 데 기여했습니다. 비즈니스 인사이더(Business Insider)에 따르면, 이러한 동료 주도형 모델은 기존의 하향식 지시보다 더 효과적으로 도입을 가속화했습니다.

필요한 안전장치를 갖춘 실용적 적용

씨티의 경영진은 이러한 노력을 단순한 기술적 신기함이 아닌, 운영 규모에 대한 대응책으로 포지셔닝했습니다. 소매 은행, 투자 서비스, 규정 준수, 고객 지원 등 방대한 운영 규모를 고려할 때, 사소한 효율성 개선조차도 누적되면 상당한 이득을 가져올 수 있습니다. 현재 AI 도구는 긴 문서를 요약하고, 내부 커뮤니케이션 초안을 작성하며, 데이터를 분석하고, 소프트웨어 코딩을 지원하는 데 사용되고 있습니다. 이러한 적용 사례 자체가 독창적인 것은 아니지만, 기업 전반에 걸쳐 체계적으로 배포된다는 점이 차별점입니다.

일상적인 유용성에 대한 강조는 시티의 리스크 관리 접근 방식에도 반영되어 있습니다. 은행은 직원들이 검증되고 회사에서 승인한 도구 세트만을 사용하도록 제한하며, 데이터 사용 및 결과물 처리에 대한 명확한 안전 장치를 마련했습니다. 이러한 제약은 때때로 실험 속도를 늦추기도 하지만, 경영진이 더 광범위한 접근 권한을 부여하는 데 있어 신뢰도를 높여주었습니다. 금융과 같이 규제가 엄격한 분야에서는 단순한 속도 추구보다 프로세스에 대한 신뢰를 구축하는 것이 종종 더 중요합니다.

Citi의 AI 확장 접근 방식에서 얻은 교훈

시티의 프로그램 구조는 다른 대기업들에게 중요한 통찰을 제공합니다. 성공적인 AI 통합을 위해 모든 직원이 전문가가 될 필요는 없습니다. 도구를 충분히 이해하여 책임감 있게 사용하고 팀원을 이끌 수 있는 일정 규모의 인력이 필요합니다. 소수 엘리트 대신 수천 명을 교육함으로써, 시티는 과중한 업무에 시달리는 소수의 전문가 집단에 대한 의존도를 낮췄습니다.

문화적 측면도 있습니다. 비기술직 직원의 참여를 적극적으로 장려하는 것은 AI가 엔지니어나 데이터 과학자만의 전유물이 아니라는 분명한 메시지를 전달합니다. 이는 지난 수십 년간 스프레드시트나 프레젠테이션 소프트웨어가 도입되었던 것과 마찬가지로, 현대 업무의 표준적인 구성 요소가 됩니다.

이러한 변화는 업계 전반의 추세와도 부합합니다. 맥킨지(McKinsey)와 같은 기관의 연구에 따르면, 많은 기업이 기술 인력 부족과 책임 소재 불명확성을 이유로 AI 프로젝트를 시범 운영 단계에서 실제 운영 단계로 전환하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 씨티의 모델은 중앙 집중식 거버넌스와 표준을 유지하면서도 실질적인 소유권을 팀에 분산함으로써 이러한 과제 중 일부를 완화합니다.

당연히 이 접근 방식에도 한계는 있다. 동료 주도형 도입은 지속적인 참여에 달려 있으며, 팀마다 진척도가 고르지 않을 수 있다. 또한 비공식 지원 네트워크가 일관성을 잃어 혜택에 차이가 생길 위험도 있다. 시티는 AI 챔피언을 주기적으로 교체하고 도구가 발전함에 따라 교육 자료를 지속적으로 업데이트함으로써 이 문제를 해결하고 있다.

특히 눈에 띄는 점은 시티은행이 AI를 단순한 혁신 프로젝트가 아닌 운영 인프라로 간주하기로 한 결정입니다. 시티은행은 "AI가 우리 비즈니스를 혁신할 수 있을까?"라는 질문을 던지는 대신, "AI가 기존 업무에서 어떤 부분의 마찰을 줄일 수 있을까?"라고 물었습니다. 이러한 실용적인 접근 방식은 진척 상황을 더 쉽게 정량화할 수 있게 해주며, 즉각적이고 화려한 성과를 내야 한다는 압박감을 덜어줍니다.

또한 이 경험은 AI 도입이 반드시 상향식(top-down)으로만 추진되어야 한다는 일반적인 가정에 의문을 제기합니다. 시티의 고위 경영진이 필수적인 지원을 제공했지만, 상당한 추진력은 스스로 시간을 내어 배우고 지식을 공유한 직원들로부터 나왔습니다. 거대하고 복잡한 조직에서 이러한 하향식(bottom-up) 에너지는 인위적으로 만들어내기 어렵지만, 종종 새로운 기술이 조직 문화에 정착될지 여부를 결정하는 핵심 요인이 됩니다.

점점 더 많은 기업이 테스트 단계에서 본격적인 도입 단계로 넘어감에 따라, 시티의 실험은 귀중한 사례 연구를 제공합니다. 이는 규모 확장이 단순히 더 진보된 도구를 확보하는 것만으로 이루어지는 것이 아니라, 이미 보유하고 있는 도구를 사용하는 데 대한 사람들의 자신감을 키워나가는 과정에서 이루어짐을 보여줍니다. AI 도입이 더디게 진행되어 고민하는 기업들에게 있어, 해결책은 전략적 프레젠테이션보다는 한 팀씩 업무 수행 방식을 지원하는 데 더 많이 달려 있을 수 있습니다.

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