실제로 AI사용이 기업 전체 EBIT에 의미 있는 영향을 보고한 조직은 39%, 그중 EBIT의 5% 이상을 AI가 기여했다고 응답한 ‘High Performer’는 약 6%에 불과하다고 보고했습니다. 이는 AI가 성과를 자동으로 만들어주지 않는다는 사실이 수치로 확인되었다는 것을 알 수 있습니다.
성과를 내는 조직들의 공통점은 분명합니다. 이들은 AI를 단순한 효율화 수단이 아니라 성장과 혁신의 도구로 명확히 정의하고 있습니다. 그리고 기존 업무를 자동화하는 데서 멈추지 않고, 업무 흐름과 의사결정 구조 자체를 근본적으로 재설계합니다.
AI 전환의 본질은 기술 도입이 아니라 사고 체계의 전환입니다. 진정한 문제는 무엇이고, 어떤 고객 경험을 바꿀 것인지, 어디까지를 자동화하고 어디서부터를 사람이 책임질 것인지는 여전히 사람의 판단 영역입니다.
이 지점에서 디자인 씽킹적 사고가 AI 전환의 핵심 연결고리로 등장하는 것 같습니다. 디자인 씽킹은 기술을 출발점으로 삼지 않고, 사람과 맥락, 그리고 경험을 기준으로 문제를 재정의하는 사고 체계입니다. 무엇이 진짜 문제인지, 그 문제가 고객과 조직에 어떤 의미를 가지는지, 그리고 해결 과정에서 사람과 기술의 역할을 어떻게 나눌 것인지를 구조적으로 설계하게 합니다. 그래서 디자인 씽킹은 AI를 “무엇에 쓸 것인가”가 아니라 “왜, 어디에, 어떤 방식으로 써야 하는가”를 판단하게 만드는 프레임으로 활용할 수 있습니다. AI가 만들어낸 수많은 가능성 중에서 조직에 의미 있는 선택을 하게 하는 힘, 그리고 자동화와 인간 판단의 경계를 의도적으로 설계하게 하는 힘이 바로 디자인 씽킹에 있습니다.
결국 AI 시대에 디자인 씽킹은 창의 기법을 넘어, AI를 성과로 연결하는 사고 인프라로서 가능성이 무궁무진하다는 점을 다시금 느낍니다.