Trust의 다나카 게이스케(田中慶亮) 씨는 2026년 10월 9일 기업이 AI CoE를 출범시킬 때 조직과 인력, 도구부터 갖추기보다 목표와 현주소를 출발점으로 설계해야 한다고 설명했습니다. AI CoE의 역할은 ‘방향 설정’, ‘실행 환경 마련’, ‘성과의 전사 확산’이라는 3가지 역할을 사내에서 어떤 형태로 구현할지 정하는 것입니다.

설계는 (1) 목표와 도달점을 정의하고, (2) 현주소를 진단한 뒤, (3) 차이를 좁힐 과제와 우선순위를 정하는 3단계로 진행합니다. 목표는 전사적으로 실현하려는 AI 활용상과 AI CoE가 도달해야 할 상태로 구분합니다. 전사 목표는 디지털 전략에 따라 AI 기술과 데이터로 창출할 사업 가치와 경쟁력을 높일 영역을 정하고, 매출·이익·고객 경험·사업 모델 등 경영진이 사용하는 표현으로 기술합니다.

AI CoE의 도달 상태에는 전사 활용 주제의 우선순위를 한곳에서 관리하고, 새로운 주제를 시작하는 현장에 필요한 환경과 절차를 마련하며, 한 부서의 성과를 다른 부서가 재사용할 수 있는 상황이 포함됩니다. 디지털 기술이 빠르게 발전해 미래의 사업상과 도달 상태가 달라질 수 있으므로, 회사가 나아갈 방향을 보여 주는 ‘북극성’을 정합니다. 기술 변화에 따라 북극성 자체가 움직일 수도 있습니다.

현주소 진단은 목표를 정한 뒤 실시합니다. 먼저 기준을 세우면 관련 범위에 집중해 확인할 수 있어, 빠짐없는 전수 조사에 시간을 들이지 않고 과제를 판단할 수 있습니다. 다나카 씨는 진단 관점으로 금융데이터활용추진협회(FDUA)의 ‘금융 데이터 활용 조직 점검표’를 제시했습니다. 금융업계를 대상으로 한 점검표지만 여러 업종에 공통되는 관점을 담고 있으며, 성과를 내는 ‘활용 수준’과 이를 뒷받침하는 ‘인프라 수준’으로 나뉘어 총 6개 주제를 다룹니다.

활용 수준의 3개 주제는 이용 데이터, 조직, 사업 효과입니다. 이용 데이터 항목에서는 사내외 데이터의 축적과 품질 관리, 이용 목적과 운영 규칙을 확인합니다. 조직 항목에서는 역할과 책임, 부서 간 협업 체계, 활동 평가와 문화 조성을 살펴봅니다. 사업 효과 항목에서는 경영·부문 목표를 과제 목표로 구체화하는지, 우선순위를 정하고 관련 부서와 합의하는지, 효과를 검증하고 성공 사례를 다른 부서로 확산하는지를 점검합니다.

인프라 수준의 3개 주제는 데이터 기반, 인재 육성, 거버넌스입니다. 데이터 기반에서는 필요한 데이터를 정비하는 기능뿐 아니라 안정적 운영, 확장성, 보안, 장애 대응도 확인합니다. 인재 육성에서는 필요한 인재상과 육성 로드맵, 교육 내용과 방식, 기술 동향 대응, 습득 수준 평가와 인센티브를 살펴봅니다. 거버넌스에서는 경영진 승인, 문서화된 정책과 규정, 개발·운영·보안·개인정보 보호·AI 윤리를 관리하는 체계를 확인합니다. 진단의 목적은 정밀한 평가 보고서를 만드는 데 있지 않고 목표와 현재의 차이를 밝히는 데 있으며, 진단에 지나치게 오래 걸리면 결과가 나올 때 상황이 달라질 수 있다고 설명했습니다.

Trust의 다나카 게이스케(田中慶亮) 씨는 2026년 10월 9일 기업이 AI CoE를 출범시킬 때 조직과 인력, 도구부터 갖추기보다 목표와 현주소를 출발점으로 설계해야 한다고 설명했습니다. AI CoE의 역할은 ‘방향 설정’, ‘실행 환경 마련’, ‘성과의 전사 확산’이라는 3가지 역할을 사내에서 어떤 형태로 구현할지 정하는 것입니다.

설계는 (1) 목표와 도달점을 정의하고, (2) 현주소를 진단한 뒤, (3) 차이를 좁힐 과제와 우선순위를 정하는 3단계로 진행합니다. 목표는 전사적으로 실현하려는 AI 활용상과 AI CoE가 도달해야 할 상태로 구분합니다. 전사 목표는 디지털 전략에 따라 AI 기술과 데이터로 창출할 사업 가치와 경쟁력을 높일 영역을 정하고, 매출·이익·고객 경험·사업 모델 등 경영진이 사용하는 표현으로 기술합니다.

AI CoE의 도달 상태에는 전사 활용 주제의 우선순위를 한곳에서 관리하고, 새로운 주제를 시작하는 현장에 필요한 환경과 절차를 마련하며, 한 부서의 성과를 다른 부서가 재사용할 수 있는 상황이 포함됩니다. 디지털 기술이 빠르게 발전해 미래의 사업상과 도달 상태가 달라질 수 있으므로, 회사가 나아갈 방향을 보여 주는 ‘북극성’을 정합니다. 기술 변화에 따라 북극성 자체가 움직일 수도 있습니다.

현주소 진단은 목표를 정한 뒤 실시합니다. 먼저 기준을 세우면 관련 범위에 집중해 확인할 수 있어, 빠짐없는 전수 조사에 시간을 들이지 않고 과제를 판단할 수 있습니다. 다나카 씨는 진단 관점으로 금융데이터활용추진협회(FDUA)의 ‘금융 데이터 활용 조직 점검표’를 제시했습니다. 금융업계를 대상으로 한 점검표지만 여러 업종에 공통되는 관점을 담고 있으며, 성과를 내는 ‘활용 수준’과 이를 뒷받침하는 ‘인프라 수준’으로 나뉘어 총 6개 주제를 다룹니다.

활용 수준의 3개 주제는 이용 데이터, 조직, 사업 효과입니다. 이용 데이터 항목에서는 사내외 데이터의 축적과 품질 관리, 이용 목적과 운영 규칙을 확인합니다. 조직 항목에서는 역할과 책임, 부서 간 협업 체계, 활동 평가와 문화 조성을 살펴봅니다. 사업 효과 항목에서는 경영·부문 목표를 과제 목표로 구체화하는지, 우선순위를 정하고 관련 부서와 합의하는지, 효과를 검증하고 성공 사례를 다른 부서로 확산하는지를 점검합니다.

인프라 수준의 3개 주제는 데이터 기반, 인재 육성, 거버넌스입니다. 데이터 기반에서는 필요한 데이터를 정비하는 기능뿐 아니라 안정적 운영, 확장성, 보안, 장애 대응도 확인합니다. 인재 육성에서는 필요한 인재상과 육성 로드맵, 교육 내용과 방식, 기술 동향 대응, 습득 수준 평가와 인센티브를 살펴봅니다. 거버넌스에서는 경영진 승인, 문서화된 정책과 규정, 개발·운영·보안·개인정보 보호·AI 윤리를 관리하는 체계를 확인합니다. 진단의 목적은 정밀한 평가 보고서를 만드는 데 있지 않고 목표와 현재의 차이를 밝히는 데 있으며, 진단에 지나치게 오래 걸리면 결과가 나올 때 상황이 달라질 수 있다고 설명했습니다.