AI는 만능이 아니라 도구이다.

AI로 더 성장하는 기업 사라지는 기업 - AI를 도입해도 당신의 조직이 바뀌지 않는 진짜 이유 ㅣ CEO의 서재 49
박준 지음 / 센시오 / 2026년 10월

박준 저자의 《#AI로 더 성장하는 기업 사라지는 기업》은 AI 도입 자체가 기업의 #생존을 보장하지 않는다는 점을 날카롭게 파고들며, 기술 도입의 환상을 깨고 실질적인 ‘AI 복리 엔진’ 구축을 주문하는 책이다. 현장과 같이 일하는 관리자 입장에서 이 책은 단순한 기술 서적이 아니라, 기업의 존립을 좌우하는 규제 대응과 #지속가능경영 체계를 완전히 재편해야 한다는 강력한 경고로 읽힌다.

많은 기업이 업무 효율화나 비용 절감이라는 명목으로 챗봇이나 범용 AI 툴을 도입하는 데 급급하지만, 저자가 지적하듯 AI를 사용하고도 내부에 쌓이는 데이터나 공정의 개선이 없다면 그것은 일회성 비용 지불에 불과하며, 누구나 비슷한 AI 서비스를 쓸 수 있는 시대에는 AI 자체가 차별점이 되지 못하고, 그 기업이 이미 쌓아 둔 사업 자산이 승부를 가른다고 저자는 이지적한다. 그러니 AI를 도입했다는 사실보다 그것으로 기존 자산의 강점을 얼마나 키우느냐가 중요하며, 저자는 이 과정을 'AI 복리 엔진'이라는 개념으로 풀어낸다. AI가 내놓은 판단과 실행의 결과를 한 번 쓰고 버리지 않고 #시스템으로 되돌려 다음 결정을 더 날카롭게 만드는 '닫힌 루프'를 설계해야 한다는 것이다. 사례로 든 블룸버그는 수십 년 쌓은 데이터에 AI 에이전트를 붙여 애널리스트 한 사람의 성과를 증폭시켰다. 저자는 AI를 들이고도 성과가 나지 않는 이유를 기술의 성능보다 조직의 마찰과 데이터가 쌓이는 방식에서 찾고, 자원은 고유성과 증폭 가능성이 있는 곳에 집중하라고 권한다. 특히 저자가 제시하는 ‘전략 자산 4분면’과 자원 집중 전략은 제조업 및 단종건설업 현장의 자원 배분에 시사하는 바가 크다. 모든 공정과 모든 지표에 똑같이 AI를 적용하는 ‘전시성 혁신’은 경계해야 한다.

안전보건 및 ESG 실무 현장에서도 이러한 함정은 쉽게 발견된다. 중대재해처벌법 대응이나 위험성 평가, ESG 공시 데이터를 단순히 AI로 요약하고 문서 작성의 속도를 높이는 데만 집중한다면, 실질적인 사고 예방이나 공급망 실사 대응 역량은 제자리걸음을 면치 못한다. 책에서 강조하는 ‘토큰 경제학’과 ‘AI 부채’ 개념은 안전·ESG 관리자가 눈여겨봐야 할 지점이다. 현장의 실제 위험 요인과 암묵지가 데이터로 전환되어 AI 학습과 의사결정 구조에 녹아들지 못하고, 형식적인 서류와 블랙박스 같은 프로세스만 누적된다면 규제 리스크는 오히려 증폭된다. 안전보건 분야에서는 치명적인 중대재해 유발 공정과 고위험 작업 관리라는 고유 자산에 역량을 집중해야 하며, #ESG 경영에서는 탄소배출이나 협력사 공급망 리스크 등 실질적인 실사 대응 데이터가 순환하는 ‘닫힌 루프(Closed Loop)’를 만들어야 한다. 외부 솔루션에만 의존하거나 부서별로 데이터가 따로 노는 ‘실행 구조의 마찰’을 해소하지 못하면, 최고경영자(CEO)의 의도와 달리 현장은 규제 대응에 허덕이며 도태될 수밖에 없다.

결과적으로 이 책은 AI라는 증폭기를 통해 기업의 본원적 #경쟁력이 깊숙이 뿌리내려야 함을 역설한다. AI를 단순히 업무를 덜어주는 도구가 아니라 현장의 리스크를 학습하고 다음 의사결정을 정교하게 만드는 ‘복리 엔진’으로 전환하지 못하는 기업은, 급변하는 규제 환경 속에서 조용히 사라질 것이다. 관리자로서 현장의 고유한 맥락과 데이터를 어떻게 AI 학습 구조와 결합해 실질적인 안전망과 지속가능성 지표로 구축할 것인지 근본적인 체질 개선을 시작해야 할 때다. 우리에게 필요한 질문은 AI를 도입할 것인가가 아니라 우리의 기록이 순환하고 있는가다. AI는 그 순환을 빠르게 해 줄 수 있어도, 순환이 없는 곳에서는 아무것도 증폭하지 못한다. 그래서 당장은 가장 작은 고리부터 닫아 보려 한다. 지난달의 아차사고를 이번 달 작업 전 대화의 주제로 되돌리고, 시정 조치가 끝난 뒤 재발 여부를 한 번 더 확인하고, 협력업체 평가에서 반복되는 취약 항목을 다음 계약의 조건과 연결하는 일이다. 이런 고리가 하나둘 닫혀 기록이 의미를 갖게 되는 날, AI는 비로소 쓸모 있는 도구가 될 것이다. 성장하는 기업과 사라지는 기업을 가르는 것이 AI의 유무가 아니라 순환의 유무라면 안전도 다르지 않다. 우리 현장의 안전을 말해 줄 것은 서류의 두께가 아니라 학습의 속도다.

##출판사로부터 도서를 지원받아 작성한 주관적 리뷰입니다.