전사에 AI 구독을 깔았습니다. 개발팀은 코딩 어시스턴트를 씁니다. 그런데 분기가 지나도 숫자가 안 움직입니다. 어디서 새는 걸까요. 저희가 기업들을 만나며 확인한 실패 패턴은 세 가지입니다.
패턴 1. 개인은 빨라졌는데, 조직은 그대로
AI는 개인의 작업을 줄여줍니다. 메일 초안, 요약, 코드 자동완성. 그런데 조직의 속도는 개인의 작업 시간이 아니라 사람 사이의 확인 대기가 결정합니다. 기획자가 개발자의 답을 기다리는 하루, 회의를 잡는 사흘. AI는 이 대기 줄을 하나도 줄이지 못했습니다. 답이 사람의 머릿속에만 있기 때문입니다.
패턴 2. AI가 회사를 모른다
AI에게 "우리 정산 규칙이 뭐야?"라고 물으면 일반론을 답합니다. 회사의 진짜 규칙은 코드 안에 있는데, AI는 코드를 본 적이 없습니다. 세상에서 가장 똑똑한 신입을 뽑아놓고 인수인계를 안 해준 셈입니다. 일반 지식이 필요한 일은 잘하지만, 회사 일은 못 합니다. 실무의 일은 대부분 회사 일입니다.
패턴 3. 검색을 붙여도 못 믿는다
그래서 사내 문서 검색(RAG)을 붙입니다. 이제 AI가 회사 문서를 인용해 답합니다. 그런데 새 문제가 생깁니다. 그 문서가 낡았습니다. 코드는 바뀌었는데 문서는 그대로라, AI는 자신 있게 옛날 규칙을 답합니다. 결국 사람이 답을 다시 검증하고, 검증 비용이 절감분을 잡아먹습니다.
세 패턴의 공통 원인
세 패턴 모두 원인이 같습니다. 회사의 진실이 한 곳에, 검증된 상태로 모여 있지 않다는 것. 사람은 다 볼 수 없어서 모르고, AI는 볼 곳이 없어서 모릅니다. 모델을 바꿔도 이 구조는 그대로입니다.
그래서 필요한 것이 Enterprise SSOT입니다. 코드를 진실의 기준으로 삼아, 문서와 데이터까지 하나의 검증된 체계로 모은 것. 다음 글에서 정의부터 차근차근 다룹니다.