[스타트업-ing] 알파브라더스 AI팀 "좋은 AX 조건은 암묵지에 있다"

[IT동아 박귀임 기자] 외주로 업무 자동화 툴을 만들었는데, 막상 완성되고 나면 현업에서 잘 쓰지 않는 경우를 종종 본다. 기능은 분명히 동작한다. 요청한 항목도 모두 반영돼 있다. 그럼에도 불구하고 실무자들은 "뭔가 우리 방식이 아니다"라며 다시 기존 업무 방식으로 돌아간다. 수정을 요청해도 어디가 어떻게 이상한지 콕 집어 설명하기가 쉽지 않다. 그렇게 몇 번 외주사를 바꿔봐도 결과는 비슷하다. 최창욱 알파브라더스 AI팀 개발 팀장 / 출처=IT동아 왜 이런 일이 반복될까. 벤처스튜디오형 액셀러레이트 알파브라더스도 이 문제를 겪었다. 최창욱 알파브라더스 AI팀 개발 팀장은 "문제의 근본 원인은 암묵지가 제대로 반영되지 않았기 때문"이라고 말한다. 암묵지는 언어나 문서로 명확하게 표현하기 어려운, 경험과 몸에 밴 노하우 형태의 지식이다. 예를 들어 숙련된 장인의 감각이나 베테랑 개발자의 촉 같은 것으로, 말로 설명하기 어렵고 경험을 통해서만 체득된다. 최창욱 팀장은 외부 고객사의 업무 자동화와 사내 워크플로우 자동화, 그리고 최근 시작한 AI 핵심인재 양성 교육까지 크게 세 가지 축의 업무를 맡고 있다. 알파브라더스 내부에서도 재무 대시보드를 AI팀에 맡기는 방식으로 구축하려다 실패하고, 결국 재무팀이 직접 만드는 방식으로 방향을 튼 경험이 있다. 그 시행착오를 겪은 최창욱 팀장을 만나 AX(AI Transformation)의 필요성과 성장 전략, 그리고 비전까지 들어봤다. LLM 이후 암묵지 문제는 오히려 더 커졌다 암묵지를 형식지로 전환해 조직 전체가 활용하게 만드는 것은 지식경영의 오래된 과제로 꼽힌다. 최창욱 팀장은 이 관점에 동의하면서도, LLM(Large Language Model) 등장 이전과 이후를 구분해서 봐야 한다고 말한다. 최창욱 알파브라더스 AI팀 개발 팀장 / 출처=IT동아 최창욱 팀장에 따르면 LLM 이전에는 암묵지를 형식지로 정리해도 그것을 실제로 수행하는 주체는 결국 사람이었다. 사람이 형식지대로 업무를 반복하면서 숙련도가 올라가고, 그 과정에서 프로세스 자체도 계속 개선되는 선순환 구조가 만들어졌다. 그런데 LLM 이후에는 그 수행 주체가 AI로 넘어간다. 핵심 업무의 일부는 여전히 사람 몫이지만, 상당수는 AI에게 위임된다. 문제는 이미 암묵지가 몸에 밴 숙련자들은 큰 지장이 없지만, 신입이나 새로 들어온 구성원은 사정이 다르다는 점이다. 이들은 AI가 내놓은 결과물이 좋은지 ...