🧭 손흥민은 LA로, AI는 GPT-5로…당신은 어디로?

안녕하세요, 구독자 여러분.
더밀크 리서치센터장 한연선입니다.

이번 주, 세상이 또 한 번 움직였습니다

오픈AI는 GPT-5를 공식 출시했고, 손흥민 선수는 LA에서 새로운 챕터를 시작했습니다. 기술과 스포츠, 모두 각자의 방식으로 속도를 높이고 있습니다. 변화는 언제나 흥미롭고 기대를 안기지만—동시에 질문을 던집니다.

"나는 세상의 변화에 제대로 올라타고 있는가?"

많은 기업이 AI를 미래 전략의 핵심으로 삼고 있지만, 현실은 다릅니다. 정작 일선 현장에서 AI를 능동적으로 활용하는 사람은 드뭅니다. 기술은 하루가 다르게 정교해지지만, 사람들은 여전히 낯설어하고, 때로는 본능적으로 거부감을 느낍니다.

하버드 비즈니스 스쿨의 줄리언 더 프레이터스 교수는 그 이유를 ‘심리적 장벽’ 5 가지로 설명했는데요. 핵심은 AI는 성능이 아니라 인간의 신뢰를 얻는 데서 어려움을 겪고 있다는 것입니다. 결국 기술보다 먼저 설계해야 할 것은, 사람의 마음입니다.

그렇다면 조직은 어떻게 이 장벽을 넘어설 수 있을까요?

오늘날 AI는 단순한 도구가 아니라, 비즈니스 성패를 가르는 결정적 변수가 됐습니다. 글로벌 경쟁, 구조적 인력난, 중국 제조업의 추격 속에서 한국 기업에게 ‘AX(AI Transformation)’는 더 이상 선택이 아닌 생존의 문제가 됐습니다.

하지만 많은 기업이 여전히 AI를 몇 가지 파일럿 프로젝트나 IT 부서의 과제로만 다루고 있습니다. 문제는 기술이 아닙니다. 전략 부재, 그것이 진짜 장애물입니다.

진정한 AX는 기술 도입이 아니라 ‘의사결정 엔진’을 새로 짜는 일입니다. AI를 왜, 어디에 도입할지 명확히 정의하고, 그에 맞게 운영 방식과 조직 문화를 설계해야 비로소 AI가 성과로 연결됩니다. 

이번 레터는 하버드비즈니스리뷰(HBR)가 제시하는 최신 인사이트를 바탕으로, 한국 기업이 직면한 제도적 제약과 시장 환경 속에서도 즉시 실행 가능한 전략적 해석과 적용 방안을 제안합니다.

기술이 아닌 사람 중심의 설계, 도입이 아닌 조직 전반의 재구성이 필요한 시점입니다. 지금, 기업 리더는 기술보다 앞서 ‘어떻게 수용하고 설계할 것인가’를 고민해야 할 때입니다.

많은 기업들이 AI를 미래 전략의 핵심으로 꼽고 있지만, 정작 현장에서 AI를 실제 활용률은 아직 기대에 뒤쳐집니다. 기술력이 아무리 뛰어나더라도, 그것을 받아들이는 사람들의 심리적 저항을 간과한다면 AI 도입은 실패할 수밖에 없습니다. 

하버드 비즈니스 스쿨 줄리언 더 프레이터스 교수의 연구에 따르면, 사람들이 AI를 꺼리는 이유는 다섯 가지 심리적 장벽—불투명성, 감정 결여, 융통성 부족, 과도한 자율성, 인간 선호—에서 비롯됩니다.

이러한 저항 구조를 분석하고, 조직이 AI를 성공적으로 도입하기 위해 꼭 짚고 넘어가야 할 심리적 요인들을 소개합니다. 기술보다 먼저, 사람의 마음을 설계해야 할 때입니다.

👩‍💻코드는 완벽했다, 문제는 마음

오픈AI는 8월 7일(현지시각), 차세대 인공지능 모델인 GPT-5를 공식 공개했습니다. 이번 모델은 기존의 언어 모델과 추론 모델을 통합하여, 단순한 텍스트 생성 능력을 넘어 복잡한 논리적 사고와 문제 해결 능력을 갖춘 것이 특징입니다. 특히 사용자가 직접 모델을 선택하지 않아도, 상황에 따라 최적의 모델을 자동으로 적용하는 실시간 라우팅 시스템이 도입되었습니다.

샘 알트만 오픈AI CEO는 GPT-5를 “박사급 전문가와 대화하는 듯한 경험”이라 소개하며, 범용 인공지능(AGI)을 향한 중대한 진전이라고 평가했습니다. 성능 면에서는 GPQA 88.4%, 수학 벤치마크 AIME 94.6%, SWE 코딩 벤치 74.9% 등 역대 최고 수준의 점수를 기록했으며, 환각(hallucination) 발생률도 크게 줄였습니다. 

전문가들은 이번 공개를 “AI가 단순한 도구에서 협력자로 진화하는 분기점”이라 평가했습니다.

🎓박사님이 되어 돌아온 GPT-5

AI 전환(AX)은 이제 선택이 아닌 생존 전략입니다. 중국 제조업의 추격, 인력난, 글로벌 경쟁 심화 속에서 한국 기업들은 단순한 기술 도입을 넘어 비즈니스 운영 전반을 재설계해야 합니다. 

핵심은 AI를 ‘의사결정 엔진’으로 삼아 조직 중심에 통합하는 것입니다. 이를 위해 데이터 파이프라인, 알고리즘, 인프라, 실험 플랫폼으로 구성된 ‘AI 팩토리’를 구축해야 합니다. 제조업에서는 디지털 트윈, 예측·제어, 로보틱스를 통해 AI 자율제조로 전환하고 있으며, 서비스업은 초개인화 경험과 운영 효율 향상에 집중합니다. 

AX의 궁극적 목표는 자동화가 아니라, 인간과 AI의 협업을 통한 ‘증강(Augmentation)’이며, 리더는 퍼실리테이터로서 이 여정을 이끌어야 합니다.

🪽AI는 날개를 타고