세상이 온통 AI 이야기로 가득합니다. 기업들도 앞다퉈 ‘우리 회사는 AI를 안전하게 쓰겠다’며 수십 페이지짜리 윤리 지침과 규정을 만들어 발표하죠. 하지만 정작 AI를 직접 만드는 개발자나 서비스를 운영하는 부서에서는 이 규정들이 먼 나라 이야기처럼 들린다고 합니다. 규정은 거창한데, 당장 오늘 개발 중인 코드에 이걸 어떻게 녹여내야 할지 막막하기 때문입니다.

이렇게 정책이 실제 현장에 도착하지 못하고 겉도는 현상을 우리는 ‘라스트 마일(Last Mile) 문제’라고 부릅니다. 택배가 우리 집 문 앞까지 오는 마지막 구간이 가장 중요하듯, AI 규정도 실제 업무 현장에 스며들어야 비로소 의미가 있는 법이죠.

전문가들이 서로 ‘다른 언어’를 쓰고 있습니다

왜 이런 간극이 생기는 걸까요? 가장 큰 원인은 AI를 바라보는 전문가들의 ‘언어’가 다르기 때문입니다. 법을 다루는 법무 팀은 ‘책임’과 ‘규제’를 말하고, 기술 팀은 ‘성능’과 ‘데이터’를 말하며, 영업 팀은 ‘수익’과 ‘속도’를 강조합니다. 각자의 입장에서만 이야기를 하니, 통합된 AI 거버넌스(관리 체계)가 현장에서 작동할 리 없습니다.

여기서 한 가지 생각해볼 게 있습니다. AI는 단순히 하나의 프로그램이 아니라, 우리 사회와 기업의 문화를 바꾸는 복합적인 기술이라는 점입니다. 따라서 이를 관리하는 일도 어느 한 부서의 숙제가 되어서는 안 됩니다. 법률가, 기술자, 사업 기획자가 초기 단계부터 한 팀처럼 움직여야 ‘라스트 마일’의 장벽을 넘을 수 있습니다.

결국 ‘함께’ 고민하는 문화가 답입니다

결국 해결책은 내부 전문가들이 얼마나 긴밀하게 협력하느냐에 달려 있습니다. 단순히 완성된 정책을 현장에 던져주는 방식이 아니라, 정책을 만드는 과정에 개발자와 기획자가 참여해야 합니다. 거창한 윤리 선언보다 중요한 것은, 실무자가 고민에 빠졌을 때 즉시 조언을 구할 수 있는 ‘내부 협력 네트워크’를 구축하는 일입니다.

AI 기술은 하루가 다르게 변하고 있습니다. 이에 맞춰 규정과 관리 방식도 살아있는 유기체처럼 함께 움직여야 하죠. 각 분야의 전문가들이 서로의 언어를 배우고 이해하려는 노력이 뒷받침될 때, 비로소 AI 거버넌스는 서류상의 문구가 아닌 실제 기업의 안전한 엔진으로 작동하게 될 것입니다.

세상이 온통 AI 이야기로 가득합니다. 기업들도 앞다퉈 ‘우리 회사는 AI를 안전하게 쓰겠다’며 수십 페이지짜리 윤리 지침과 규정을 만들어 발표하죠. 하지만 정작 AI를 직접 만드는 개발자나 서비스를 운영하는 부서에서는 이 규정들이 먼 나라 이야기처럼 들린다고 합니다. 규정은 거창한데, 당장 오늘 개발 중인 코드에 이걸 어떻게 녹여내야 할지 막막하기 때문입니다.

이렇게 정책이 실제 현장에 도착하지 못하고 겉도는 현상을 우리는 ‘라스트 마일(Last Mile) 문제’라고 부릅니다. 택배가 우리 집 문 앞까지 오는 마지막 구간이 가장 중요하듯, AI 규정도 실제 업무 현장에 스며들어야 비로소 의미가 있는 법이죠.

전문가들이 서로 ‘다른 언어’를 쓰고 있습니다

왜 이런 간극이 생기는 걸까요? 가장 큰 원인은 AI를 바라보는 전문가들의 ‘언어’가 다르기 때문입니다. 법을 다루는 법무 팀은 ‘책임’과 ‘규제’를 말하고, 기술 팀은 ‘성능’과 ‘데이터’를 말하며, 영업 팀은 ‘수익’과 ‘속도’를 강조합니다. 각자의 입장에서만 이야기를 하니, 통합된 AI 거버넌스(관리 체계)가 현장에서 작동할 리 없습니다.

여기서 한 가지 생각해볼 게 있습니다. AI는 단순히 하나의 프로그램이 아니라, 우리 사회와 기업의 문화를 바꾸는 복합적인 기술이라는 점입니다. 따라서 이를 관리하는 일도 어느 한 부서의 숙제가 되어서는 안 됩니다. 법률가, 기술자, 사업 기획자가 초기 단계부터 한 팀처럼 움직여야 ‘라스트 마일’의 장벽을 넘을 수 있습니다.

결국 ‘함께’ 고민하는 문화가 답입니다

결국 해결책은 내부 전문가들이 얼마나 긴밀하게 협력하느냐에 달려 있습니다. 단순히 완성된 정책을 현장에 던져주는 방식이 아니라, 정책을 만드는 과정에 개발자와 기획자가 참여해야 합니다. 거창한 윤리 선언보다 중요한 것은, 실무자가 고민에 빠졌을 때 즉시 조언을 구할 수 있는 ‘내부 협력 네트워크’를 구축하는 일입니다.

AI 기술은 하루가 다르게 변하고 있습니다. 이에 맞춰 규정과 관리 방식도 살아있는 유기체처럼 함께 움직여야 하죠. 각 분야의 전문가들이 서로의 언어를 배우고 이해하려는 노력이 뒷받침될 때, 비로소 AI 거버넌스는 서류상의 문구가 아닌 실제 기업의 안전한 엔진으로 작동하게 될 것입니다.