AI, 성능의 시대가 끝나고 운영의 시대가 시작됐다
- 좋은 모델보다 잘 굴리는 조직이 승부를 만든다
AI는 이제 누구나 붙일 수 있는 기술이 됐다. 하지만 누구나 성과를 만드는 건 아니다. 같은 모델을 써도 결과가 갈리는 이유는 바로 운영에 있다.
비용과 기다림이 전략이 되는 순간
생성형 AI를 도입할 때 사람들은 보통 모델부터 고른다. 어떤 모델이 더 똑똑한지, 더 자연스럽게 말하는지, 더 정확한지에 관심이 쏠린다. 그런데 현장에서는 금방 질문이 바뀐다. 더 좋은 답을 내는 모델이 있느냐가 아니라, 매일 안정적으로 돌아가느냐로 초점이 이동한다. 여기서 말하는 운영은 거창한 관리가 아니다. 같은 AI를 더 싸고 빠르고 꾸준하게 쓰게 만드는 방식이다.
운영이 전략이 되는 첫 번째 이유는 돈이다. 생성형 AI는 “쓰면 쓸수록 비용이 늘어나는 도구”다. 직원이 늘수록 단가가 떨어지는 일반 소프트웨어와 다르다. 질문이 늘면 호출이 늘고, 호출이 늘면 비용이 늘어난다. 그래서 운영이 강한 조직은 처음부터 비용이 새는 지점을 막는다.
예를 들어 비슷한 질문이 반복되는 업무는 많다. 사내 규정 요약, 고객 응대 문구, 품질 기준 안내처럼 매번 비슷한 안내를 하는 일이다. 이때 매번 처음부터 길게 설명을 붙이는 대신, 자주 쓰는 문장을 미리 저장해 두었다가 재사용하면 비용이 확 줄어든다. 쉽게 말해 “자주 쓰는 말을 미리 준비해두는 것”이다. 이런 단순한 습관이 전사 규모에서는 월 비용을 갈라놓는다.
두 번째 이유는 기다림이다. 현업은 정확도만큼 속도에 민감하다. 답이 조금 더 그럴듯해도 느리면 안 쓰게 된다. 반대로 답이 아주 완벽하지 않아도 빨리 나오면 업무 흐름이 이어진다. 그래서 운영이 강한 조직은 체감 속도를 먼저 잡는다.
예를 들어 콜센터나 고객지원팀이 AI를 쓸 때, 응답이 10초 걸리면 상담 흐름이 끊긴다. 하지만 2초 안에 초안이 나오면 상담원은 그 초안을 다듬어 즉시 보낼 수 있다. 같은 모델이라도 “현장에서 쓰이는 도구”가 되느냐 “한 번 써보고 마는 장난감”이 되느냐는 이 차이에서 갈린다.
세 번째는 선택의 방식이다. 모든 요청을 가장 비싼 모델에 보내는 조직은 시간이 지나면 비용과 대기시간에 발목이 잡힌다. 운영이 강한 조직은 쉬운 일은 가벼운 방식으로 처리하고, 어려운 일에만 힘을 쓴다.
예를 들어 단순한 문장 다듬기나 짧은 요약은 가벼운 처리로 끝내고, 법무 검토가 필요한 계약서 초안이나 위험한 의사결정 문서는 더 엄격한 절차로 돌린다. 여기서 라우팅이라는 말이 나온다. 라우팅은 어렵게 말하면 “일의 난이도에 따라 알맞은 처리 경로로 보내는 것”이다. 쉽게 말하면 “쉬운 건 빨리, 어려운 건 신중히”다. 이 규칙을 얼마나 잘 만들고 계속 다듬느냐가 곧 운영의 실력이다.
품질을 지키는 조직은 평가를 공장처럼 운용
운영 경쟁에서 가장 흔한 착각은 모델을 붙이면 성과가 자동으로 따라온다는 믿음이다. 데모에서는 그럴듯해 보인다. 하지만 운영 환경에서는 작은 오류가 반복될 때 신뢰가 무너진다. 결국 중요한 것은 “잘될 때”가 아니라 “흔들릴 때” 버티는 힘이다. 그 힘은 평가에서 나온다.
평가라는 말은 시험을 떠올리게 해서 부담스러울 수 있다. 하지만 여기서 말하는 평가는 간단하다. 우리가 원하는 답의 기준을 정해두고, 그 기준에서 벗어나면 빨리 잡아내는 장치다. 예를 들어 사내 규정을 요약하는 AI가 있다고 하자. 어떤 답이 좋은 답일까. 중요한 조항이 빠지면 나쁜 답이다. 없는 내용을 만들어내면 더 위험한 답이다. 문장이 조금 딱딱한 것은 괜찮을 수 있다. 이런 우선순위를 정하는 것이 평가의 시작이다. 기준이 없으면 개선도 없다.
운영이 강한 조직은 실패를 그냥 불만으로 두지 않는다. 실패를 표본으로 만든다. 표본을 테스트로 만든다. 테스트를 자동 점검으로 만든다. 예를 들어 영업팀이 “이 제품은 이런 조건에서 할인 가능하냐” 같은 질문을 AI에 반복한다고 하자. 어느 날 AI가 틀린 답을 했다면, 그 질문과 정답을 저장해 둔다. 그리고 다음 번에 시스템을 바꿀 때마다 그 질문에 다시 물어본다. 같은 실수가 반복되면 바로 알 수 있다. 이것이 공장식 평가다. “다음 업데이트 때도 이 문제가 생기는지 자동으로 검사하는 것”이다.
실제 현장에서는 이런 방식이 품질을 빠르게 안정시킨다. 고객지원용 AI에서 특히 그렇다. 초기에는 친절한 듯하지만 가끔 엉뚱한 답을 하는 경우가 많다. 이때 잘하는 팀은 고객 불만 사례를 모아 “금지 답변 목록”과 “필수 확인 질문”을 만든다. 예를 들어 환불 규정처럼 민감한 주제에서는 AI가 단정적으로 말하지 않게 하고, 반드시 결제 유형이나 구매 채널을 먼저 확인하도록 만든다. 이렇게 작은 규칙을 쌓으면 사고가 줄고, 사고가 줄면 현업이 더 믿고 쓰고, 사용이 늘면 더 많은 실패 데이터가 모여 다시 품질이 좋아진다.
그리고 평가가 있어야 운영이 감정 싸움에서 벗어난다. 어떤 팀은 도움이 된다고 말하고, 어떤 팀은 위험하다고 말한다. 둘 다 체감이다. 운영이 강한 조직은 체감을 숫자로 바꾼다. AI가 만든 초안이 실제로 채택된 비율, 수정한 횟수, 재작업률, 승인까지 걸린 시간 같은 지표를 잡는다. 지표가 생기면 논쟁은 줄어들고 개선은 빨라진다.
일이 끝나려면 데이터와 권한이 붙어야
모델이 말을 잘해도 일이 끝나지 않으면 성과가 아니다. 회사가 원하는 것은 “대답”이 아니라 “업무 완료”다. 업무가 끝나려면 모델 바깥의 연결이 필요하다. 여기서 운영 격차가 크게 난다. 같은 모델을 써도 어떤 조직은 업무가 끝까지 흐르고, 어떤 조직은 초안에서 멈춘다.
첫 번째 병목은 최신성이다. 회사 문서는 많지만 최신 버전이 어디인지 모르는 경우가 많다. 매뉴얼이 여러 버전으로 흩어져 있거나, 업데이트가 이메일로만 공유되거나, 팀마다 같은 용어를 다르게 쓰는 경우도 있다. 이런 상태에서 AI는 그럴듯한 오답을 만든다. 그래서 운영이 강한 조직은 AI 도입 전에 “문서 정리”부터 한다. 누가 기준 문서를 관리하는지, 어떤 문서는 폐기인지, 어떤 문서는 참고인지 구분한다. 이것은 AI를 위한 일이 아니라 원래 해야 했던 정리인데, AI가 그 필요를 강제로 드러내는 것이다.
두 번째 병목은 권한이다. 기업용 AI가 어려운 이유는 기술이 아니라 규칙 때문이다. 누가 어떤 파일을 볼 수 있는지, 그 규칙을 AI가 어기지 않게 만드는 것이 핵심이다. 여기서 권한이란 단순히 비밀번호가 아니다. 팀별로 볼 수 있는 자료가 다르고, 협력사와 공유하면 안 되는 도면이 있고, 인사 정보처럼 접근이 제한된 데이터도 있다. 운영이 강한 조직은 “필요한 사람에게 필요한 만큼만” 열어준다. 즉 전부 막거나 전부 푸는 극단을 피한다.
예를 들어 구매팀이 협력사 계약서를 검토할 때, 계약서 원문은 구매팀과 법무팀만 보게 하고, 요약 결과만 다른 부서와 공유하게 만들 수 있다. 이렇게 하면 보안은 지키면서도 업무는 흐른다. 이런 설계가 없으면 조직은 불안해지고, 불안해지면 AI 사용은 멈춘다.
세 번째 병목은 업무 흐름이다. 문서 초안을 잘 써주는 것만으로는 절반이다. 실제 회사의 일은 결재와 협업과 변경 이력으로 굴러간다. 운영이 강한 조직은 AI 결과물이 어디로 들어가야 하는지부터 정한다. 티켓으로 만들어야 하는지, 결재 문서로 가야 하는지, 고객응대 템플릿으로 들어가야 하는지 흐름을 연결한다.
예를 들어 개발팀에서 장애 보고서를 작성할 때, AI가 초안을 만든 뒤 자동으로 이슈 트래커에 등록되도록 연결하면 “초안 생성”이 아니라 “업무 완료”로 이어진다. 반대로 복사 붙여넣기에서 멈추면 사용은 금방 줄어든다.
신뢰를 설계하지 못할 때 멈추는 확장
AI 도입이 흔들릴 때 가장 먼저 흔들리는 것은 생산성이 아니라 신뢰다. 현업이 두려워하는 것은 틀린 답 자체보다, 틀린 답이 언제 튀어나올지 모른다는 불확실성이다. 운영이 강한 조직은 이 불확실성을 줄인다. 완벽을 약속하지 않고, 위험이 나오는 구간을 좁히고 통제한다.
여기서 안전장치란 무엇인가. 간단히 말하면 “민감한 일은 더 조심스럽게 처리하게 만드는 장치”다. 예를 들어 인사 평가나 징계 같은 민감한 문서에는 AI가 단정적으로 결론을 내리지 않게 만들고, 반드시 사람이 확인하도록 흐름을 설계한다. 또 고객에게 법적 책임이 생길 수 있는 안내 문구에서는 AI가 바로 답을 내지 않고 “확인해야 할 정보”를 먼저 묻게 만들 수 있다. 이런 방식은 느려 보이지만 사고를 줄이고 신뢰를 늘린다.
사고 대응도 운영의 일부다. 실수가 한 번도 없는 시스템은 없다. 중요한 것은 실수가 났을 때 어떻게 수습하느냐다. 로그가 없으면 원인을 못 찾고, 원인을 못 찾으면 정책이 강화되고, 정책이 강화되면 현업은 떠난다. 운영이 강한 조직은 사고를 학습으로 바꾼다. 사건을 기록하고, 재발 방지 규칙을 만들고, 평가 목록에 추가한다. 시간이 지나면 같은 실수는 줄어든다.
이 지점에서 조직 구조가 바뀐다. 단순히 모델을 붙이는 팀이 아니라, 비용과 품질과 보안을 함께 책임지는 팀이 필요해진다. 쉽게 말하면 AI를 “서비스처럼” 운영하는 팀이다. 이 팀이 있어야 전사 확장이 가능하다.
한국 산업에서 특히 강해지는 운영의 무기
한국 기업은 운영 경쟁에서 유리한 조건이 있다. 제조 기반이 강하고, 품질과 표준의 문화가 깊고, 협력사까지 포함한 프로세스 설계 경험이 많다. 생성형 AI를 성과로 바꾸는 데 필요한 것도 결국 표준과 공정이다.
첫째 표준화의 속도다. 한국 조직은 한 번 규칙이 잡히면 확산이 빠른 편이다. 프롬프트 템플릿, 문서 규격, 용어 사전, 결재 기준 같은 표준을 먼저 만들면 내부 확산이 빨라진다. 이 표준은 비용과 품질을 동시에 잡는다. 예를 들어 같은 보고서라도 각 팀이 제각각 쓰면 AI가 매번 다른 방식으로 만들어 혼란이 생긴다. 반대로 보고서 형식을 표준화하면 AI도 더 안정적으로 초안을 만들고, 사람도 더 빠르게 검토한다.
둘째 품질 관리의 감각이다. 제조 현장은 이미 불량률과 공정 안정성을 숫자로 관리해왔다. 그 사고방식을 AI 운영에 옮기면 강해진다. 어떤 질문에서 오류가 자주 나는지, 어떤 부서에서 재작업이 늘어나는지, 어떤 규칙을 바꾸면 품질이 좋아지는지 계측하고 개선하는 습관이 경쟁력이 된다.
셋째 보안과 규제 환경에 익숙하다는 점이다. 금융 통신 제조 공공 프로젝트를 해온 기업들은 권한과 감사와 규정 준수의 언어에 익숙하다. 생성형 AI는 이 언어를 통과해야 전사 확장이 가능하다. 결국 한국형 승부처는 모델의 화려함이 아니라 안전하게 굴리는 능력이다. 안전하게 굴릴 수 있으면 더 크게 쓸 수 있고, 더 크게 쓸수록 학습과 개선이 빨라진다.
운영이 만드는 승부
앞으로의 경쟁은 더 좋은 모델을 찾는 경쟁이 아니라, 같은 모델로 더 큰 성과를 만드는 경쟁이다. 비용을 설계하고, 속도를 잡고, 품질을 점검하고, 데이터와 권한을 연결하고, 신뢰를 유지하는 운영 체계를 만든 조직이 이긴다.
좋은 모델이 있어도 운영이 없으면 데모로 끝난다. 운영이 있으면 매일의 업무가 된다. 성능 경쟁의 시대가 끝나고 운영 경쟁의 시대가 시작된 이유는 단순하다. 성능은 누구나 비슷해지지만, 운영은 조직마다 다르게 쌓이기 때문이다. 운영이 결국 승부를 만든다.
Reference
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AI: The Age of Performance Is Over, and the Age of Operations Has Begun
- It’s not the best model, but the organization that runs it best, that wins
AI has become a technology anyone can plug in. But not everyone can turn it into results. Even with the same model, outcomes diverge—and the reason is operations.
When Cost and Waiting Become Strategy
When adopting generative AI, people usually start by choosing a model. Attention gravitates toward which model is smarter, more natural, or more accurate. But in real workplaces, the question changes quickly. The focus shifts from whether there is a model that gives better answers to whether it can run reliably every day. Operations here are not some grand, bureaucratic form of management. They are the methods that make the same AI cheaper, faster, and more consistently usable.
The first reason operations become strategy is money. Generative AI is “a tool whose cost increases the more you use it.” It differs from typical software where the unit cost drops as more employees adopt it. As questions increase, calls increase, and as calls increase, costs increase. That is why organizations with strong operations block cost leaks from the start.
For example, many tasks involve repeating similar questions: summarizing internal policies, drafting customer response phrases, or explaining quality standards—work that requires giving the same kind of guidance again and again. Instead of attaching long explanations from scratch every time, storing frequently used sentences in advance and reusing them can sharply reduce cost. Put simply, it is “preparing frequently used wording ahead of time.” This simple habit can separate monthly costs at enterprise scale.
The second reason is waiting. Teams on the ground are as sensitive to speed as they are to accuracy. Even if an answer sounds more convincing, if it is slow, people stop using it. On the other hand, even if an answer is not perfectly polished, if it arrives quickly, the workflow continues. That is why organizations with strong operations prioritize perceived speed first.
For example, when a call center or customer support team uses AI, a 10-second response time breaks the flow of a consultation. But if a draft appears within 2 seconds, an agent can quickly refine it and send it immediately. Even with the same model, this difference determines whether it becomes “a tool that’s actually used on the job” or “a toy tried once and abandoned.”
The third factor is how choices are made. Organizations that send every request to the most expensive model eventually get trapped by cost and latency. Organizations with strong operations handle easy work in lightweight ways and reserve heavy effort for hard work.
For instance, simple sentence polishing or short summaries can be finished with lightweight handling, while contract drafts that require legal review or high-risk decision documents are routed through stricter procedures. This is where the term routing comes in. In more technical language, routing means “sending work to an appropriate processing path depending on its difficulty.” In plain language, it means “easy things fast, hard things carefully.” How well this rule is built and continuously refined is the essence of operational capability.
Organizations That Protect Quality Run Evaluation Like a Factory
The most common misconception in operational competition is the belief that once you plug in a model, results will automatically follow. In a demo, it can look convincing. But in a live environment, trust collapses when small errors repeat. In the end, what matters is not strength “when things go well,” but resilience “when things wobble.” That resilience comes from evaluation.
The word evaluation can feel burdensome because it brings tests to mind. But evaluation here is simple. It is a mechanism that defines the standards of the answer you want, and catches deviations quickly. Suppose there is an AI that summarizes internal policies. What counts as a good answer? If it omits important clauses, it is a bad answer. If it invents content that does not exist, it is an even more dangerous answer. A slightly stiff tone might be acceptable. Setting these priorities is where evaluation begins. Without standards, there is no improvement.
Organizations with strong operations do not leave failures as mere complaints. They turn failures into samples. They turn samples into tests. They turn tests into automated checks. For example, imagine a sales team repeatedly asking AI something like, “Under what conditions is a discount available for this product?” If one day the AI gives a wrong answer, they save the question and the correct answer. Then every time the system changes, they ask that question again. If the same mistake repeats, they know immediately. This is factory-style evaluation: “automatically checking whether this problem still occurs in the next update.”
In real workplaces, this approach stabilizes quality quickly—especially for customer support AI. Early on, it may seem friendly but occasionally produces bizarre answers. In those moments, capable teams collect customer complaint cases and create a “prohibited answer list” and “required confirmation questions.” For instance, on sensitive topics like refund policies, they prevent the AI from making definitive statements and require it to first confirm the payment type or purchase channel. As these small rules accumulate, incidents decrease. As incidents decrease, teams trust and use it more. As usage increases, more failure data accumulates, and quality improves again.
And evaluation is what allows operations to escape emotional arguments. One team says it helps; another says it is risky. Both are feelings. Organizations with strong operations convert those feelings into numbers. They track metrics such as the rate at which AI-generated drafts are actually adopted, the number of edits, rework rates, and time to approval. Once metrics exist, arguments shrink and improvement accelerates.
For Work to Finish, Data and Permissions Must Be Attached
Even if a model speaks well, if the work does not get finished, it is not a result. What companies want is not “an answer,” but “task completion.” To complete tasks, you need connections beyond the model. This is where the operational gap becomes large. Even with the same model, one organization sees work flow all the way to completion, while another stops at the draft.
The first bottleneck is freshness. Companies have many documents, but often do not know where the latest version is. Manuals may be scattered across versions, updates may be shared only by email, or different teams may use the same terms differently. In this state, AI produces plausible wrong answers. That is why organizations with strong operations start with “document cleanup” before adopting AI. They clarify who maintains the canonical documents, which documents are retired, and which are for reference. This is not work done for AI—it is work that should have been done anyway, and AI forces the need for it into view.
The second bottleneck is permissions. The reason enterprise AI is difficult is not the technology, but the rules. The core is preventing AI from violating rules about who can see which files. Permissions here are not just passwords. Different teams have access to different materials. There are drawings that must not be shared with partners. There is restricted data, such as HR information. Organizations with strong operations open access “only as much as needed, to the people who need it”—avoiding the extremes of blocking everything or opening everything.
For example, when the procurement team reviews a supplier contract, the contract text can be visible only to procurement and legal, while only the summary result is shared with other departments. This preserves security while keeping work moving. Without this kind of design, the organization becomes anxious, and when anxiety rises, AI usage stops.
The third bottleneck is workflow. Writing a good draft is only half the job. Real corporate work runs on approvals, collaboration, and change history. Organizations with strong operations start by deciding where AI outputs should go. They connect the flow—whether it should become a ticket, an approval document, or a customer response template.
For example, when an engineering team writes an incident report, connecting the system so that an AI-generated draft is automatically registered in an issue tracker turns it from “draft creation” into “task completion.” If it stops at copy-and-paste, usage drops quickly.
Expansion Stops When Trust Is Not Designed
When AI adoption wobbles, the first thing to wobble is not productivity, but trust. What teams fear is not the existence of wrong answers, but the uncertainty of when wrong answers will pop out. Organizations with strong operations reduce that uncertainty. They do not promise perfection; they narrow and control the zones where risk appears.
So what is a safety mechanism here? Simply put, it is “a device that makes sensitive work handled more carefully.” For instance, for sensitive documents such as performance reviews or disciplinary matters, they prevent the AI from making definitive conclusions and design the flow so that a person must confirm. And for guidance statements that could create legal liability for customers, they can make the AI ask for “information that must be verified” instead of answering immediately. This may look slower, but it reduces incidents and increases trust.
Incident response is also part of operations. No system is free of mistakes. What matters is how you recover when mistakes happen. Without logs, you cannot find causes. Without causes, policies get tightened. When policies tighten, teams leave. Organizations with strong operations turn incidents into learning. They record the event, create rules to prevent recurrence, and add it to the evaluation list. Over time, the same mistakes decrease.
At this point, organizational structure changes. You need a team that does more than attach a model—one that takes responsibility for cost, quality, and security together. Simply put, it is a team that operates AI “like a service.” This team is necessary for enterprise-wide scaling.
Operational Weapons That Become Especially Strong in Korean Industry
Korean companies have conditions that are favorable in operational competition. The manufacturing base is strong, the culture of quality and standards runs deep, and there is extensive experience designing processes that include partners and suppliers. What is needed to turn generative AI into results is ultimately standards and process discipline.
First is the speed of standardization. In many Korean organizations, once a rule is set, it spreads quickly. If you first create standards such as prompt templates, document formats, glossaries, and approval criteria, internal diffusion becomes faster. These standards improve both cost and quality. For example, if every team writes the same report in different formats, AI produces outputs in different styles and confusion grows. But if the report format is standardized, AI drafts become more stable and people review faster.
Second is the instinct for quality control. Manufacturing sites have long managed defect rates and process stability with numbers. Bringing that mindset into AI operations makes you strong. The habit of measuring and improving—where errors occur frequently, which departments see rework increase, which rule changes improve quality—becomes a competitive advantage.
Third is familiarity with security and regulatory environments. Companies that have worked in finance, telecom, manufacturing, and public-sector projects are accustomed to the language of permissions, auditing, and compliance. Generative AI must pass through this language for enterprise-wide expansion. In the end, the Korean battleground is not the flashiness of the model, but the ability to run it safely. If you can run it safely, you can use it at larger scale—and the larger the scale, the faster learning and improvement become.
Operations Decide the Outcome
The competition ahead is not a competition to find a better model, but a competition to produce greater results with the same model. The organization that designs cost, secures speed, checks quality, connects data and permissions, and maintains trust through an operational system will win.
Even with a great model, without operations it ends as a demo. With operations, it becomes everyday work. The reason the age of performance competition is ending and the age of operational competition is beginning is simple: performance converges, but operations accumulate differently in each organization. Operations, in the end, decide the outcome.
Reference
Maslej, Nestor; Fattorini, Loredana; Perrault, Raymond; Gil, Yolanda; Parli, Vanessa; Kariuki, Njenga; et al. (2025). Artificial Intelligence Index Report 2025. arXiv.
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