도입은 성과가 아니다.
조직은 만든 계정 수, 시작한 파일럿 수, 교육받은 인원 수를 보고할 수 있다. 그러나 이 숫자만으로는 고객 경험이 왜 나아졌는지, 그 투자가 제 자리를 했는지 알 수 없다.
사업 가설에는 구체적인 변화가 필요하다. 매출, 마진, 응답 품질, 오류율, 고객 유지, 또는 줄어든 중요한 위험이다. 기준은 활용 사례마다 달라질 수 있다. 다만 도입 전에 그 기준을 이름 붙여야 한다는 원칙은 달라지지 않는다.
가장 안전한 지표가 가장 위험한 결정을 가릴 수 있다.
임원에게는 유행하는 프로그램을 일찍 멈추는 것보다 활동을 세는 일이 더 안전할 때가 많다. 그러면 약한 사업 가설을 드러내는 대신 도입 건수를 성과로 삼게 된다. 조직은 활발해 보이지만, 어떤 도구가 회사의 경제성을 바꿨는지는 아무도 말하지 못한다.
이것은 개인의 용기만의 문제가 아니다. 구조의 문제다. 한 사람이 출시의 가시성을 가져가고 다른 기능이 비용, 고객 결과, 운영 위험을 떠안는다면, 조직은 권한과 책임을 분리한 것이다.
AI 프로그램은 널리 쓰이면서도 사업 성과의 책임자는 없을 수 있다.
모든 AI 투자에는 결과의 책임자가 필요하다.
이는 실패의 희생양을 정하자는 뜻이 아니다. 돈과 시간이 투입되기 전에 세 역할을 구분하자는 뜻이다. 사업 성과의 책임자, 실제 도입을 완수할 책임자, 그리고 위험에 이의를 제기할 수 있는 사람 또는 그룹이다. 작은 회사에서는 한 사람이 여러 역할을 맡을 수 있지만, 책임은 보이게 남아야 한다.
사업 성과 책임자의 임무는 AI가 대단하다는 것을 증명하는 일이 아니다. 회사가 기대하는 변화를 책임지는 일이다. 도입 책임자는 과정이 작동하게 한다. 검토자는 근거가 충분한지, 고객이 해를 입고 있지 않은지, 멈춰야 할 때인지 묻는다.