기대 이하의 챗GPT-5가 시사하는 기업의 AI 전환 전략 방향

생성 AI(Generative AI) 대표 주자 오픈AI의 채팅형 인공지능(AI) ‘챗GPT-5’가 “박사보다 더 똑똑하다”는 샘 올트먼 최고경영자(CEO)의 장담과 달리 시장의 초기 평가는 차갑다. 최근 AI의 성능 도약은 방대한 인터넷 데이터, 급증한 컴퓨팅 파워 그리고 트랜스포머 기반 딥러닝의 결합이 만든 성취다. 그러나 성능 도약의 가파른 곡선이 꺾이는 조짐을 읽었다는 시각도 힘을 얻고 있다. 그래픽처리장치(GPU)와 데이터라는 물리적 투입을 늘려도 산출의 질적 개선 폭이 줄어드는 시점이 왔고, AI를 한 단계 더 도약시킬 ‘새로운 알고리즘’ 등장이 아직 가시화되지 않고 있다는 의구심이 커지고 있다.

최근 매사추세츠공대(MIT) 보고서는 기업의 AI 시도 중 95%가 손익에 의미 있는 영향을 주지 못했고, 파일럿이 실제 운영으로 전환된 비율이 5%에 그쳤다고 지적한다. 실패 원인으로는 기존 프로세스와 통합 부재, 백오피스(회계·법률·인사·노무 등 지원 부서) 자동화에 강점이 있는 현재 기술 무시, 사람이 우위인 마케팅·세일즈 영역에 대한 과도한 적용, 전문 인력과 경험 없이 내부 개발에만 의존한 프로젝트 관리 실패 등이 거론된다. 이 상황에서 챗GPT-5의 실망스러운 등장은 ‘기술 자체의 한계’라는 더 근본적인 의문까지 불러온다. 생성 AI가 개인의 콘텐츠 생산과 학습·검색 경험을 바꾸고 있음은 분명하지만, 기업의 핵심 업무에 적용한 획기적 변화는 아직 뚜렷이 포착되지 않았다. 기술이 제공하는 부분적 자동화·효율화가 생산성을 높이지만, 모방이 쉽다. 경쟁 우위는 기술을 사업 모델과 핵심 역량 재구성에 연결할 때 생긴다. 전기모터 사례가 상징적이다. 포드는 모터를 기존 증기기관식 공정에 덧대지 않았다. 아예 컨베이어 벨트를 중심으로 공장을 재설계하고, 프레더릭 테일러의 과학적 관리법을 결합해 ‘포드 시스템’을 만들었다. 아마존도 마찬가지다. 웹 기술을 활용해 반스앤드노블의 광범위한 오프라인 점포망(부동산 자산)을 단순 경쟁력에서 비용으로 전환했고, 전자상거래 플랫폼을 기업의 핵심 인프라이자, 역량으로 재정의했다. 기술을 주변 도구가 아니라 비즈니스 뼈대로 삼았기에 가능한 전환이었다.

AI를 부분적으로 쓰는 생산 도구로 쓸 것인지, 아니면 플랫폼과 사업 모델을 다시 짜 파괴적 혁신을 노릴 것인지는 상상력(핵심 사업과 기술의 결합을 설계하는 능력)과 추진력(조직·프로세스·자본을 일관되게 움직이는 힘)에 달려 있다. 그 전환점이 보일 때까지 기업은 실험을 피할 수 없다. 다만 그 실험은 통제된 실험이어야 한다. 명확한 가설과 전환 기준, 운영화 로드맵을 갖춘 실험만이 다음 세대의 ‘포드 시스템’과 ‘아마존 플랫폼’ 을 낳는다.

이병태 카이스트 경영대 명예교수 겸 컨슈머워치 공동 대표

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