세상을 바라보는 방식을 완전히 바꿀 것이라는 기술이 등장했다고 상상해 보자. 사회적 관습을 뒤흔들고, 새로운 산업을 만들고, 도시의 스카이라인까지 바꿀 수 있다는 전망이 쏟아지는 기술 말이다. 그런 이야기를 들었다면, 사람들은 보통 그 발전 과정을 따라가고, 가능성에 감탄하며, 직접 확인하기 위해 현장을 찾기도 한다. 1893년 시카고 세계박람회에서 막 개발된 백열전구가 불을 밝히자, 당시 사람들도 바로 그런 반응을 보였다.
그러나 실제로 사람들의 삶을 바꾼 것은 수천 개의 전구가 반짝이는 화려한 장면이 아니었다. 그 뒤에 이어진 길고 느리지만 반복적인 과정, 즉 전력망을 세우고, 집집마다 배선을 깔고, 공장 안전 규정을 정비하는 데 있었다. 다시 말해, 전구가 세상을 바꾼 순간은 눈부시게 등장했을 때가 아니라 완전히 일상적인 존재가 되었을 때다.
지금 AI 혁신도 비슷한 지점에 와있다. 기술은 이미 준비돼 있지만, 이를 자연스러운 일상으로 만들 비즈니스 인프라, 즉 AI 시대의 전력망과 배전선이 필요한 상황이다.
여기에는 역설이 있다. 사람들이 AI를 특별한 기술이 아니라 전기처럼 조용히 돌아가는 배경 정도로 느끼기 시작하는 순간이야말로 이 기술을 일상의 일부로 만들기 위한 고된 작업이 완수됐다는 뜻이기 때문이다. 그리고 그 과정을 책임감 있게 진행했다면, 그때는 이미 신뢰까지 확보한 상태일 것이다.
인프라를 구축하고, AI 활용이 전등 스위치를 켜는 일만큼 자연스러운 단계에 이르기 위해서는 끝없는 찬반 논쟁에 휘말릴 필요가 없다. 양극단에서는 실제 변화를 이끄는 혁신이 나오기 어렵다는 이유에서다. 변화는 그 사이의 빈 공간에서 생겨날 가능성이 높다. 이는 작은 문제를 해결하고, 기술의 잠재력이 실제 비즈니스 성과와 만나는 지점이다. 이 과정은 신뢰를 구성하는 핵심 요소이자 모든 기술 혁신의 토대인 ‘품질’과 ‘투명성’에 달려있다.
사람의 본성이 기존 질서를 쉽게 바꾸려 하지 않기에 품질은 중요하다. 새로운 기술이 자리 잡으려면 가장 뛰어난 기존 선택지보다 더 우수해야 한다. 현장에 구축된 시스템과 비슷한 수준이라면 굳이 클라우드로 이전할 이유가 없다. 뛰어난 경험을 가진 외과의사보다 낫지 않다면 로봇에게 수술을 맡길 이유도 없다. 자율주행차에 대한 인식 변화만 봐도 품질의 중요성은 분명하다. 언젠가 사람 운전자보다 통계적으로 더 안전해질 가능성이 있다고 해도, 단 한 번의 사고만으로도 사람들은 오랫동안 불안감을 떨치지 못한다.
사람들이 AI에 높은 기준을 요구하는 것은 당연한 일이다. 초기에 모델이 잦은 오류를 보이면 쉽게 불신으로 굳어지고, 한 번 무너진 신뢰는 다시 회복하기 매우 어렵다.
신뢰는 작게 시작해 확장된다
AI에 대한 신뢰는 한 번에 모든 것을 추진하는 식으로는 만들어지지 않는다. 명확한 경계를 정하고, 해결 가능한 문제부터 차근차근 풀어내며, AI 도입이 자연스러운 흐름으로 느껴지도록 하는 과정에서 점진적으로 구축된다. 기업 리더가 AI 도구를 도입할 때도 마찬가지다. 먼저 안정적으로 수행할 수 있는 특정 작업부터 시작해, 이후 그 기반을 넓혀가는 방식이 효과적이다. 이를 ‘신뢰 경계’를 구축하는 과정, 즉 작은 범위에서 실험하고 반복하며 검증하는 통제된 환경을 마련하는 것이라고 할 수 있다. 효과를 보이면 그 경계를 조금씩 넓혀야 신뢰는 점차 확대될 수 있다.
하지만 여기서 더 중요한 질문이 있다. 신뢰의 경계를 누가 정하는가, 그리고 ‘품질’의 기준은 누가 정의하는가 하는 문제다. AI가 모두에게 이익이 되는 방향으로 발전하려면, 신뢰를 구축하는 과정에도 다양한 이해관계자가 참여해야 한다. 개발자와 규제 기관은 물론이고, 현장에서 기술을 실제로 사용하는 직원, 영향을 가장 크게 받는 지역사회까지 포함돼야 한다. 이 지점에서 ‘책임 있는 AI’ 개념이 등장한다. 이는 AI의 잠재력을 발휘하면서도 고유한 리스크를 함께 다루기 위한 실천 방식이다. 신뢰는 단순히 사용자에게 ‘제공하는 것’이 아니라 함께 만들어가는 과정이다. 잠재적 리스크를 관리하면서 자유롭게 실험하고 혁신할 수 있는 일종의 놀이터, 즉 ‘샌드박스’를 마련해 참여를 유도해야 한다.
신뢰의 원동력은 ‘투명성’
그렇다면 문제가 발생했을 때, 혹은 기술적 역량의 한계에 부딪혔을 때는 어떻게 해야 할까. 이때 필요한 것이 투명성, 기술이 할 수 있는 일과 할 수 없는 일을 솔직하게 밝히는 태도다. 감당하기 어려운 작업이라면 분명히 밝혀야 하고, 실수가 발생하면 이를 인정하고 고쳐야 한다. 미 해군 네이비 실이 강조하는 ‘느림이 곧 부드러움이고, 부드러움이 곧 빠름이다’라는 문구처럼 신뢰를 쌓아야만 장기적인 성장을 이룰 수 있다.
PwC가 발표한 ‘2025 글로벌 AI 일자리 바로미터’에서도 품질과 투명성의 의미가 확인됐다. 조사에 따르면 생산성 향상이 두드러진 분야는 2가지였다. 소프트웨어 엔지니어링과 같이 AI가 고숙련 인재를 능가하는 분야, 그리고 금융, 보험, 제조처럼 투명성이 법적으로 요구되는 고규제 분야였다.
역사적으로도 신뢰 경계를 좁게 설정하는 것이 오히려 거대한 기술 변화를 가능하게 한 사례가 있다. 가령 클라우드 도입기만 해도 열성적인 이들이 “엑사바이트급 데이터를 즉시 받을 수 있느냐”라고 묻곤 했지만, 결국 시장을 이끈 기업들은 솔직하고 신중하게 “아직은 불가능하다”라고 답한 곳이었다. 이들은 무리한 약속 대신 실현 가능한 목표를 세우고 한 걸음씩 성과를 쌓아갔다. 그렇게 축적된 진전이 결국 수십 년간 이어져 온 데이터 처리와 저장 방식의 기준을 바꿨다.
PwC가 윈덤호텔앤리조트와 진행한 프로젝트에서도 같은 흐름이 확인됐다. 과거 윈덤은 브랜드 기준을 업데이트할 때마다 전 세계 수천 개 호텔에 적용되는 수백 가지 규정을 일일이 대조해야 했다. 이 작업에는 평균 30일이 걸렸지만, 에이전틱 AI를 도입한 뒤에는 하루 조금 넘는 수준으로 줄어들었다. 윈덤은 개별 문제를 해결하는 데 집중하는 대신, AI를 단계적으로 확장하는 전략으로 접근했다. 프로젝트들을 순차적으로 연결해 성과가 누적되도록 만들었고, 사소하지만 시간이 걸리던 작업을 AI로 해결했다. 기반을 마련한 뒤에는 AI 에이전트를 조직 전반으로 넓게 확장하며, 신뢰 가능한 AI와 사람 전문성이 결합할 때 지속적인 경쟁 우위를 확보할 수 있음을 보여줬다.
AI처럼 기술이 빠르게 발전하는 흐름을 보고 있으면 누구나 흥분하기 쉽다. 하지만 AI가 실제 잠재력을 발휘하는 시점은 오히려 기술이 전기처럼 자연스럽게 배경에 녹아들 때다. 오늘날 전구나 전선과 관련한 최신 기술이 뉴스 헤드라인을 장식하지 않는 것과 같다. 사람들은 그 기술을 의식하지 않지만, 덕분에 예전에는 불가능했던 일들이 당연한 일상이 됐다. 이제 기름 없이 자동차를 운전하고, 제조 공정을 자동화하며, 전 세계 시장을 24시간 멈추지 않고 운영할 수 있게 됐다.
다만 강력한 기술이 일상의 배경으로 스며들면 그만큼 감시나 규제가 어려워질 수 있다. 그래서 신뢰와 책임을 함께 추구하는 것이 중요하다. 기술이 생활 속에 깊이 자리 잡을수록 가시성을 잃지 않도록 투명한 관리 체계를 유지해야 한다는 의미다.
AI가 지향해야 할 지점 역시 여기에 있다. 기술이 사라지는 것이 아니라, 자연스럽게 녹아들어 일종의 습관처럼 느껴지는 상태가 돼야 한다. 이런 미래는 끝없이 새로운 기능을 쏟아내는 방식으로 오지 않는다. 꾸준한 발전과, 그 과정에서 어렵게 얻은 신뢰에서 비롯된다.
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