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AI 시대 플랫폼팀은 AI 활용의 공통 기반을 설계해야 한다
목차
플랫폼팀은 전사 여러 팀이 함께 사용하는 개발 환경과 배포 경로, 운영 기준을 공통 기반으로 설계해 온 조직이다. AI가 업무의 일부가 된 지금은 이 책임의 범위도 AI 활용까지 확장되어야 한다.
개인이 각자 AI를 탐색하고 실험하는 과정은 필요하다. 그러나 조직의 승인이나 관리 밖에서 AI 도구가 확산되는 Shadow AI는 데이터와 보안, 규정 준수의 위험을 만들 수 있다. 사용 기준과 검증 경계 없이 만들어진 저품질 산출물은 Workslop이 되어 동료에게 해석과 수습 비용을 넘길 수도 있다. 두 문제는 같지 않지만, AI 활용을 개인의 선택과 주의에만 맡겼을 때 조직의 역량으로 이어지기 어렵다는 공통점이 있다.
해결은 모든 AI 사용을 막거나 하나의 방식만 강제하는 데 있지 않다. 플랫폼팀은 승인된 도구와 데이터 경계, 안전하게 시작할 수 있는 기본 경로, 산출물의 검증과 책임 기준, 시행착오를 문서와 피드백으로 회수하는 경로를 제공해야 한다. 사람들이 우회할 필요가 없는 공통 기반을 만들 때 개인의 AI 실험이 조직의 학습과 재사용 가능한 역량으로 전환될 수 있다.
출처
- AI 시대 플랫폼팀은 어떻게 진화하는가 - 플랫폼팀의 역할이 조직 전체의 AI 활용 체계와 거버넌스 설계로 확장된다는 원문 맥락
- Microsoft Learn - Shadow AI discovery - Shadow AI를 조직이 승인하지 않은 생성형 AI 도구 사용으로 정의하는 참고자료
- 사람들이 AI '워크슬롭'을 만드는 이유와 이를 막는 방법 - Workslop을 개인의 태도보다 조직의 시스템 문제로 다뤄야 한다는 근거