경영 AI를 도입한다는 것은 기술 설치가 아니라 조직의 의사결정 구조를 재설계하는 일이다. 순서가 있다.
[1단계] 진단: 당신의 회사가 지금 무엇을 판단하는가. aimed 경영AI는 이 질문에서 출발한다. 지난 6개월 의사결정 기록(투자 심사, 비용 승인, 팀 배치, 위기 대응)을 모은다. 성공과 실패, 그 이유. 당신의 회사가 반복하는 패턴이 무엇인지 보인다. 매출이 100억대 기업은 대략 30~50개의 핵심 의사결정이 월별로 반복된다.
[2단계] 모듈화: 그 의사결정 하나하나를 독립적인 규칙 모듈로 만든다. aimed는 진단·모듈화·가속·자동화·초통합의 5단계 구조 위에 의사결정 모듈들을 쌓는다. "신규 프로젝트 심사" 하나는 실제로 7가지 부분 판단의 조합이다(팀 역량, 시장 크기, 기술 신뢰도, 위험도, 시기, 경쟁상황, 문화 적합). 각각을 분리하면 반복 사용 가능한 모듈이 된다.
[3단계] 가속: 모듈 1개를 사람과 시스템이 함께 실행해본다. 투자 심사 규칙을 시스템이 제안하면, 당신은 "맞다" 또는 "아니다"를 1초에 답한다. 한 주에 스무 건을 함께 처리하고, 시스템이 당신의 판단 패턴을 학습한다. 신뢰도 85% 이상에 도달해야 다음으로 간다.
[4단계] 자동화: 신뢰도 85% 이상인 모듈은 완전 자동 실행으로 넘긴다. 당신의 승인이 없어도 거래가 진행된다. 대신 결과는 매일 보고된다. "오늘 투자 규칙으로 16건 중 12건을 자동 승인했고, 4건은 경계 판정으로 올렸습니다." 당신은 경계 판정 4건만 본다.
[5단계] 초통합: 자동화된 모듈이 5개 이상이 되면, 이들 간의 상호작용을 설계한다. "신규 투자로 자산 배분이 5% 움직이면, 동시에 위험도 리뷰도 자동 트리거된다." 이 단계에서 당신의 회사는 자신의 규칙으로 자신의 미래를 설계할 수 있게 된다.
모든 의사결정이 같은 수준은 아니다. invest 투자사의 11가지 역량(검토·실행·관리·상생·위기·전략·재정·고도화·유치·복제·위탁)도 마찬가지다. 위임 순서가 중요하다.
핵심 검증: 가장 먼저 위임할 것은 가장 단순하고 반복되는 것이다. 비용 승인, 거래 기록, 문서 검수 같은 낮은 단계의 의사결정. 여기서 시스템이 신뢰할 수 있다는 것을 증명한다. 1개월, 최대 2개월이면 충분하다. 실패하면 손해가 작은 영역부터.
계약 고정: 그 다음은 "반드시 통과해야 하는 의무"를 위임한다. 계약 검수, 규정 위반 탐지, 신용도 평가. 여기는 규칙이 명확해야 한다. 예를 들어 "신용도가 D등급 이상이고, 거래액이 한계선(예: 5000만원) 이하이면 자동 승인"은 단순 논리다. 3~4주면 이 규칙들을 시스템으로 구현할 수 있다.
병렬 확장: 처음 두 영역에서 성공하면, 3~4개 영역을 동시에 시작한다. 투자 심사, 인력 배치, 위기 대응 같은 중간 수준의 의사결정. 이들은 병렬로 학습될 수 있다. 한 모듈의 성공이 다른 모듈의 신뢰도를 높인다. "투자 규칙으로 성공률 68%를 달성했으니, 다른 영역도 가능할 거다"는 심리적 신뢰.
구체적으로 보자.
자산 관리(asset): CEO 자산 진단부터 시작한다. "보유 자산을 입력하면, 현재 포트폴리오 분산도와 위험도를 30초에 알려줍니다." 당신은 "맞다" 또는 "이건 이렇게 분산해야 한다"를 피드백한다. 이 상호작용이 3~4주 반복되면, 시스템이 당신의 자산관 패턴을 배운다. "당신은 성장성 60%, 안정성 30%, 유동성 10% 성향입니다"라는 프로필이 생긴다. 다음부터는 신규 자산이 들어올 때마다 자동 배분이 제안된다.
자금 흐름(투자사의 재정): 월별 현금흐름 예측을 규칙화한다. "임직원 월급 2억, 운영비 1억, 신규 투자 내 3~6개월 복귀율 65%라면, 12개월 뒤 현금 부족은 언제인가?" 이것은 단순 계산이 아니라 불확실성을 포함한 시나리오다. "낙관·정상·비관" 3가지 시나리오로, 당신의 판단 편향을 정량화한다. 당신이 항상 낙관하는 타입이면, 시스템은 자동으로 -15% 보정을 추가한다.
인재 배치: 팀을 다시 짜려고 할 때, 시스템이 제안한다. "당신의 회사에서 성공한 프로젝트 팀의 공통점은: 리더 경력 5년+, 기술담당자 동일 분야 3년+, 팀 규모 5~7명입니다." 당신은 이 기준을 "맞다"고 검증하고, 다음부터 신규 팀 구성은 자동으로 이 패턴을 제안받는다. 위반하려면 "왜 이번엔 다르게 하나요?"라고 묻는다. 당신이 답하면, 시스템이 새로운 규칙을 학습할 가능성을 평가한다.
전략 의사결정: 가장 높은 수준의 위임이다. "신규 시장 진출, 할까 말까?" 이 결정에 필요한 정보를 규칙이 정리한다. "당신의 투자 성공률은 기술 신뢰도 75% 이상일 때 68%입니다. 이 시장의 기술 신뢰도는 52%입니다. 진출 하시겠습니까?" 당신은 "그래도 간다"고 할 수도, "역시 아니다"고 할 수도 있다. 결과가 나오면 당신의 판단이 맞았는지 틀렸는지 기록된다. 이것이 다음 결정의 규칙을 개선한다.
당신의 회사가 경영 AI를 "진짜"로 운영하려면, 처음부터 3배수 고도화를 염두에 두어야 한다.
사이클 0(지금): 5개 의사결정 영역을 선택한다. 월 100건 정도의 거래가 들어오는 규모. 모듈 5개, 규칙 20개 정도. 신뢰도 달성 기간 2~3개월.
사이클 1(3개월 뒤): 직전 규모의 약 3배, 즉 월 300건 거래. 처음 5개 영역에서 검증된 규칙은 그대로 두고, 새로운 15개 의사결정 영역을 추가한다. 모듈 20개, 규칙 60개. 동시에 담당자 3~4명이 규칙 검수를 돌아가며 한다.
사이클 2(6개월 뒤): 월 900건 거래. 이제 당신의 회사에서 일어나는 거의 모든 의사결정이 규칙으로 추적된다. 모듈 60개, 규칙 180개. 이 단계에서 중요한 변화가 일어난다 — 규칙끼리 상호작용하기 시작한다. "투자 규칙이 유입 자금을 증가시키면, 자동으로 재정 리뷰 규칙이 트리거된다." 당신은 이제 관리자에서 설계자로 격상된다.
각 사이클마다 당신은 새로운 것을 배운다. 사이클 0에서는 "우리 회사는 이렇게 판단하는구나" 발견. 사이클 1에서는 "이 규칙과 저 규칙이 충돌한다"는 모순 발견. 사이클 2에서는 "이 규칙을 약간 바꾸면 세 배 더 효율적이다"는 최적화 발견. 이것이 자율화의 진정한 의미다 — 시스템이 당신 대신 판단하는 게 아니라, 당신이 당신의 회사를 더 깊이 이해하게 되는 것.
단 하나의 절대 규칙이 있다. 사이클이 넘어갈 때, 이전 사이클의 규칙을 절대 버리지 마라. "이건 옛날 것이니까"라고 지우면 안 된다. 그 규칙이 검증된 이유는 반복된 성공이었다. 다음 사이클에서도 그 성공은 유효하다. 단지 더 큰 규모로, 더 많은 상황에 적용할 뿐이다.
첫 사이클의 첫 한 걸음은 이것이다. 종이 한 장을 꺼내고, 지난 30일 의사결정 10개를 쓴다. 투자, 비용, 인력, 계약, 판매 — 당신이 직접 했던 결정들. 각 결정 옆에 "만족(T)" 또는 "후회(A)"를 적는다. 모든 T 결정과 모든 A 결정의 공통점을 찾는다.
"내 성공 결정의 패턴이 뭐지? 내 실패 결정의 패턴이 뭐지?" 그 패턴이 보이는 순간, 당신은 이미 규칙을 찾은 것이다. 시스템은 그 규칙을 확대하고 검증할 뿐이다. 나머지는 기술이다.
무엇을 위임할지 손에 쥐는 순간, 정작 풀려나는 것은 당신 자신이다.
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