인공지능 기술이 일상과 기업 환경에 깊숙이 자리 잡으면서, 2026년을 향한 AI 산업의 방향성이 명확해지고 있습니다. 과거 거대 모델 개발 경쟁에서 벗어나, 이제는 AI를 어떻게 활용하고 평가하며 조직에 통합하느냐가 성패를 가르는 핵심 요소로 떠오르고 있습니다. 스노우플레이크 대표의 최근 인터뷰는 이러한 변화를 잘 보여주고 있습니다.
AI 루페, 확대경으로서의 인공지능
AI 루페(lupe)라는 개념은 인공지능의 본질적 활용 방향을 제시합니다. 루페는 의학 용어로 의사들이 환부를 확대해서 보는 확대경을 의미합니다. 이는 AI를 단순히 업무를 대신하는 도구가 아니라, 사람의 생각과 판단을 더욱 정교하게 만드는 보조 장치로 활용해야 한다는 철학을 담고 있습니다.
현재 AI 슬롭(slop)이라 불리는 현상이 확산되고 있습니다. AI가 찍어낸 비슷한 문장과 말투로 가득 찬 콘텐츠들이 SNS와 인터넷을 가득 채우고 있으며, 더블 스피드 AI 같은 회사들이 AI 인플루언서를 만들어 내면서 쓰레기 콘텐츠의 양산이 가속화되고 있습니다. 사람들은 콘텐츠를 소비하는 데 시간을 쓰지만, 머릿속에는 아무것도 남지 않는 상황이 반복됩니다.
반면 AI 루페를 활용하는 사람들은 AI를 자신의 생각을 확장하고 날카롭게 만드는 도구로 사용합니다. 단순히 AI에게 작업을 맡기는 것이 아니라, AI의 결과물을 비판적으로 검토하고 자신의 통찰을 더해 더 깊이 있는 결과물을 만들어냅니다. 이러한 접근 방식은 AI 시대에 실력을 가려주고, 불필요한 것들을 제쳐서 볼 수 있는 능력을 키워줍니다. 결국 스토리가 들어가고 사람들의 생각이 들어간 콘텐츠만이 살아남게 될 것이며, AI를 대충 쓰는 사람은 평범한 사람이 되고 AI를 날카롭고 확대하는 용도로 쓰는 사람들만이 성공할 것입니다.
섀도우 AI, 현장 주도의 기술 도입
섀도우 AI(Shadow AI)는 기업의 AI 도입 패턴이 근본적으로 변화하고 있음을 보여주는 현상입니다. 과거에는 회사가 유행을 선도하고 직원이 따르는 분위기였습니다. 회사가 특정 프로그램 사용을 결정하면 직원들이 그것을 따라 사용하는 하향식 구조였습니다. 그러나 현재는 정반대 상황이 펼쳐지고 있습니다.
직원들이 먼저 AI 도구를 발견하고 사용하기 시작하면, 회사는 나중에 이를 인지하고 정책을 수립합니다. 회사 정책이 검토 중인 동안 직원들은 이미 AI를 활용해 업무 효율을 높이고 있는 것입니다. 이러한 현상을 섀도우 AI라고 부르며, 사실 노션 같은 SaaS 도구들이 이미 이런 방식으로 기업 시장을 뚫어왔습니다.
영리하고 플렉서블한 회사들은 이러한 섀도우 AI를 막지 않습니다. 오히려 직원들이 어떤 도구를 사용하는지, 어디에 활용하는지, 실제로 도움이 되는지를 빠르게 검토하고, 이를 조직 차원에서 수용합니다. 검토하는 동안 계속 뒤처지기보다는, 빠르게 도구를 도입해 조직에 맞는지 테스트하고 판단하는 것이 더 효율적이라는 인식이 확산되고 있습니다. 윗사람의 지시보다 현장의 선택을 더 믿는 것입니다.
2026년부터는 AI 도입이 더 이상 경영진의 결정 사항이 아니라, 현장이 얼마나 잘 받아들이고 활용할 수 있는지를 체크하는 것이 주된 관심사가 될 것입니다. AI를 많이 쓰는 회사, 비싸게 쓰는 회사, 예산을 많이 쓰는 회사가 아니라, AI를 어떻게 믿고 검증하며 사람과 융합해 적용하는지, 그리고 이를 잘 훈련시키는 사람들이 많은 회사가 성공할 것입니다.
스노우플레이크가 제시하는 AI 평가의 중요성
스노우플레이크 대표가 포춘지 인터뷰에서 강조한 핵심은 AI 모델 개발보다 AI 평가가 더 중요해지고 있다는 점입니다. 2~3년 전만 해도 AI는 서버 수백 대, 막대한 자금, 수천 명의 연구원이 필요한 재벌급 프로젝트였습니다. 그러나 최근 대부분의 회사들은 자체 개발보다 남이 만든 것을 쓰는 게 훨씬 경제적이라는 판단을 내리기 시작했습니다.
대표적인 예가 세일즈포스입니다. 세일즈포스는 최근 수천 명의 AI 연구 인력을 해고하고, 자체 랭귀지 모델 개발보다 에이전트 개발에 힘을 쏟겠다고 공식 발표했습니다. 이는 스마트폰 시장 초창기와 유사한 패턴입니다. 2010년대 초반에는 모토로라, 노키아, LG, 싸이언, 아이리버 등 수많은 기업이 스마트폰을 직접 만들려 했지만, 결국 대부분 실패했습니다. 현재 우리나라에서는 삼성만 살아남았고, 중소기업들은 부품 제조나 앱 시장으로 전환했습니다.
AI 시장도 같은 방향으로 흘러가고 있습니다. 거대한 파운데이션 모델을 만드는 대신, 기업들은 에이전트를 만들거나 애플리케이션을 개발하는 쪽으로 이동하고 있습니다. 그러나 여기서 핵심 문제가 발생합니다. 챗봇은 챗봇대로, 보고서 AI는 보고서 AI대로, 자동화 AI는 자동화 AI대로 따로 작동하며 서로 협업이 안 됩니다. 이는 마치 회사에서 영업팀은 이메일만, 개발팀은 슬랙만, 기획팀은 노션만 사용하는 것과 같습니다.
이를 해결하기 위해 MCP(Model Context Protocol) 같은 포트 개념이 등장했습니다. 서로 다른 AI들이 연결되어 툴 콜링을 통해 워크플로우를 만들고, AI가 단순한 도구를 넘어 조직의 일부가 되는 것입니다. 그러나 이 모든 과정에서 가장 중요한 것은 평가입니다. AI가 PRD(제품 요구 명세서)를 쓸 수 있고, 기술 아키텍처 문서를 작성할 수 있지만, 그것이 진짜 잘 만들어진 문서인지 평가할 수 있는 능력이 필요합니다. AI끼리 서로 잘했다고 평가하면 끝이 없기 때문입니다. 스노우플레이크와 데이터브릭스 같은 회사들은 바로 이 평가 지침을 제공하고 명확한 선을 그을 수 있다고 주장하고 있습니다.
AI 전환의 본질, 문서가 아닌 경험
AI 전환의 핵심은 문서나 형식이 아니라 사람의 태도와 행동 변화에 있습니다. DX(디지털 트랜스포메이션)이든 AX(AI 트랜스포메이션)이든, 단순히 도구를 바꾸는 것만으로는 진정한 전환이 일어나지 않습니다. 수십 명, 수백 명, 수천 명으로 이루어진 조직에서 모든 구성원의 마음을 맞추고 한 방향으로 움직이게 하는 것은 매우 어려운 일입니다.
많은 기업들이 DX를 시도했지만 실패한 이유는 애초에 실패할 수밖에 없는 구조였기 때문입니다. 전략 문서를 만들고 계획을 수립하는 것만으로는 조직 전체의 변화를 이끌어낼 수 없습니다. 딜로이트나 빅3, 빅4 같은 컨설팅 펌들이 제공하는 페이퍼 중심의 컨설팅이 아니라, 워크샵이나 직접 행동, 합동 근무를 통해 경험하게 만드는 것이 진정한 전환을 가능하게 합니다.
트랜스포메이션이나 익스체인지가 아니라 익스피리언스(Experience)로 접근해야 합니다. AI가 만든 문서에 집착하거나, 단순히 만드는 주체를 인간에서 AI로 바꾸는 것은 포맷만 바꾼 것일 뿐 진정한 대전환이 아닉니다. 현장에서 AI를 직접 사용해 보고, 그 과정에서 어떤 변화가 일어나는지 체감하며, 조직 문화 자체가 AI 활용에 친화적으로 변화할 때 비로소 진정한 AI 전환이 완성됩니다.
결론
AI의 승부는 이제 누가 더 큰 모델을 만드느냐에서 누가 더 잘 쓰느냐로 옮겨가고 있습니다. 모든 회사가 거대한 모델을 개발할 필요는 없으며, 이미 나온 기술을 어떻게 연결하고 조직 안에서 자연스럽게 활용하느냐가 더 현실적이고 중요한 과제입니다. AI 루페라는 표현처럼, AI를 대신 생각해 주는 존재가 아니라 내 생각을 더 정교하게 만드는 도구로 사용할 때, 그리고 섀도우 AI처럼 현장의 자발적 선택을 존중할 때 진정한 경쟁력이 생겨납니다.
[출처]
영상 제목/채널명: https://www.youtube.com/watch?v=WjfdL7CMFbQ