AI 담당자를 따로 둬야 합니까

대한상공회의소가 2025년 11월 발표한 제조기업 504곳 조사에서, AI를 맡을 전문 인력이 없다는 기업은 80.7%였습니다. 인력을 충원할 계획이 없다는 응답도 82.1%였습니다. 충원하겠다는 기업도 신규 채용(3.4%)보다 기존 직원을 교육해 전환하겠다는 쪽(14.5%)이 훨씬 많았습니다.

이 숫자는 작은 회사의 현실을 그대로 보여 줍니다. AI 전문가를 뽑을 예산은 없고, 누군가 기존 업무를 하면서 AI 일을 같이 맡게 됩니다. 그래서 물어야 할 질문은 담당자를 둘지 말지보다, 그 사람에게 무엇을 맡기고 무엇을 맡기지 않을지입니다.

담당자가 없으면 생기는 일

IBM이 2025년 2~4월 33개국 CEO 2,000명을 조사한 결과, 64%는 뒤처질까 봐 가치를 다 이해하기 전에 기술에 투자한다고 답했습니다. 50%는 최근 투자 속도 때문에 회사 기술이 서로 연결되지 않은 채 조각나 있다고 했습니다. 큰 회사에서도 누가 전체를 보지 않으면 도구가 제각각 늘어납니다.

작은 회사에서는 이런 일이 더 빨리 생깁니다. 마이크로소프트의 2024년 조사에서 AI를 쓰는 지식노동자의 78%는 회사가 준 도구가 아니라 자기가 고른 도구를 쓰고 있었습니다. 영업팀은 한 서비스를, 디자인 담당은 다른 서비스를 개인 카드로 결제해 쓰고, 고객 정보가 어느 서비스에 들어갔는지 아무도 모르는 상태가 됩니다. 담당자가 하는 첫 일은 이 목록을 만드는 것입니다.

담당자에게 맡길 일

담당자가 맡을 일은 회사 전체에 한 번만 하면 되는 일입니다. 쓰고 있는 AI 도구와 계정, 결제 수단, 계약 조건을 한 표로 정리하고, 새 도구를 들일 때 약관에서 입력 데이터 활용, 서버 위치, 보관 기간을 확인합니다. 사내 사용 규칙 한 장을 쓰고 고치는 일, 팀들이 잘 쓰는 지시문을 모아 공유 문서로 관리하는 일도 담당자 몫입니다.

측정 방법을 정하는 일도 맡깁니다. 팀마다 효과를 다른 방식으로 재면 비교가 안 됩니다. 도입 전 시간을 어떻게 적을지, 검토 시간을 어떻게 셀지 양식을 하나로 만들어 나눠 주면, 석 달 뒤 어느 업무에서 효과가 있었는지 한눈에 볼 수 있습니다.

사고 접수 창구도 담당자로 정합니다. 고객 정보를 잘못 넣었거나, AI가 만든 문서에서 틀린 숫자가 외부로 나갔을 때 누구에게 알리는지 정해져 있어야 대응이 빨라집니다. 개인정보가 관련된 사고라면 개인정보 보호법상 신고와 통지 기한이 있으므로, 담당자는 회사의 개인정보 보호책임자와 연락 경로를 맞춰 둬야 합니다.

각 팀장이 맡을 일

반대로 담당자에게 맡기지 말아야 할 일도 있습니다. 각 팀의 AI 작업을 대신 해 주는 일과, 각 업무의 성과를 책임지는 일입니다. MIT NANDA의 2025년 보고서는 중앙의 AI 전담 조직보다 실제 업무를 맡은 현업 관리자가 도입을 이끈 회사의 결과가 좋았다고 권고했습니다. 업무를 가장 잘 아는 사람이 AI가 어디서 틀리는지도 가장 빨리 알아봅니다.

그래서 업무별 책임은 그 팀장에게 둡니다. 견적 업무에 AI를 쓴다면 견적 담당 팀장이 효과와 오류를 책임지고, 담당자는 도구와 규칙, 측정 양식을 지원합니다. 이렇게 나누지 않으면 담당자가 모든 팀의 요청을 받아 처리하다가 병목이 되고, 팀들은 담당자가 바빠서 못 쓴다고 말하게 됩니다.

담당자의 첫 달

담당자를 정했다면 첫 달에 할 일을 주 단위로 나눠 줍니다. 첫 주에는 회사가 쓰는 AI 도구와 계정, 결제 내역을 모아 목록을 만듭니다. 다음 주에는 그 목록의 약관을 읽고 회사 자료를 넣어도 되는 도구와 안 되는 도구를 나눈 뒤, 사내 사용 규칙 초안을 씁니다. 그다음 주에는 팀장들과 규칙을 읽고 고치며, 팀별로 자주 쓰는 지시문을 모읍니다. 넷째 주에는 확정한 규칙을 전 직원에게 알리고, 효과를 잴 업무 하나와 측정 양식을 정합니다.

한 달 뒤 대표가 확인할 문서는 도구 목록, 사용 규칙 한 장, 측정 양식입니다. 이 문서들이 있으면 다음 달부터는 새 도구 요청과 사고 접수, 분기 점검만 하면 되므로 담당자의 시간이 크게 줄어듭니다.

누구에게 맡길까

담당자로는 기술을 가장 잘 아는 사람보다 여러 팀과 말이 통하고 문서를 잘 쓰는 사람이 낫습니다. 하는 일의 상당 부분이 약관을 읽고, 규칙을 쓰고, 팀별 사정을 듣고 조율하는 일이기 때문입니다. 개발 지식이 필요한 일은 외부 업체나 도구 제공사의 지원으로 메울 수 있지만, 회사 사정을 아는 일은 밖에서 사 오기 어렵습니다.

겸직이라면 시간을 정해야 합니다. 도입 첫 석 달은 주당 반나절 이상, 그 뒤에는 한 달에 하루 정도를 기준으로 잡고, 이 시간을 담당자의 원래 업무 목표에서 빼 줍니다. 평가 항목에도 넣습니다. 시간도 평가도 정하지 않은 담당은 이름만 남고, 원래 업무에 밀려 아무도 챙기지 않게 됩니다.

회사가 고객에게 AI 기능이 들어간 서비스를 직접 제공하게 되면 일이 하나 더 생깁니다. 2026년 1월 시행된 AI 기본법은 AI 제품이나 서비스를 제공하는 사업자에게 생성형 AI 사용 사실의 사전 고지 같은 의무를 둡니다. 내부 업무용으로만 쓸 때는 해당하지 않는 경우가 많지만, 서비스에 넣는 순간 확인할 것이 생기므로 담당자가 이 변화를 챙깁니다. 법 내용은 AI 기본법, 우리 회사도 인공지능사업자입니까에 정리했습니다.

출처: 대한상공회의소 「기업의 AI 전환 실태와 개선방안」(2025.11.18) · IBM 기업가치연구소 CEO 조사(2025.5.6 발표) · Microsoft·LinkedIn 「2024 Work Trend Index」(2024.5) · MIT NANDA 「The GenAI Divide: State of AI in Business 2025」(2025.8) · 인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(2026.1.22 시행)

FAQ

자주 묻는 질문

AI 담당자는 개발자여야 합니까?

꼭 그렇지는 않습니다. 작은 회사의 AI 담당 업무는 도구 계약 확인, 사용 규칙 작성, 팀별 사용 현황 정리처럼 문서와 조율 일이 많습니다. 실제 업무를 해 본 사람이 각 팀의 사정을 더 잘 압니다.

담당자가 모든 팀의 AI 작업을 대신해 주면 안 됩니까?

그러면 담당자 한 사람에게 일이 몰리고, 각 팀은 스스로 쓰는 법을 익히지 못합니다. MIT 보고서도 중앙 전담 조직보다 현업 관리자가 이끈 도입의 결과가 좋았다고 봤습니다.

담당자에게 시간은 얼마나 줘야 합니까?

회사 규모와 쓰는 도구 수에 따라 다르지만, 도입 첫 석 달은 주당 반나절 이상을 정해 두는 편이 좋습니다. 시간과 성과 평가 항목을 함께 정하지 않으면 다른 업무에 밀립니다.