수많은 글로벌 기업들이 자신들의비즈니스 모델 역시 인공지능(AI) 네이티브(Native)로 가야 한다고얘기하지만, 기존 비즈니스 모델을 AI 네이티브로 바꾸는 건 불가능합니다.
어떤 기업들은 자신의 AI 모델에 엔트로픽과 협업한 AI를 얹으면 된다라고 얘기하지만, 실제로는 불가능합니다. 허정열 워크데이코리아 신임 지사장은 14일 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스 호텔에서 열린 '워크데이 엘리베이트 서울 2026 기자간담회'서 글로벌 및 한국 기업들의 AI 전환 한계를 짚으며 이같이 말했다.

허 지사장은 SAP 등을 비롯한 기존 시스템(전사적자원관리(ERP)·인사관리(HCM))을 사용하는 기업들이 혁신에 어려움을 겪고 있다고 진단했다.

AI 네이티브 전환의 핵심으로는 구조 자체의 재설계를 제시했다.그는 "기존 모델은 과거 아키텍처와 데이터 구조 때문에 인력 교육 등의 방편으로는 혁신을 추진하기 쉽지 않다"며 "AI 네이티브 비즈니스를 실현하려면 AI가 잘 이해할 수 있는 콘텍스트와 아키텍처를 확보하고 그 위에 온톨로지를 기술적으로 구성해야 한다. 이런 장벽 때문에 많은 기업들이 AI 전환 국면에서 한계에 직면했다"고 언급했다.


허 지사장은 "AI는 추론을 잘 하지만, 기업의 결산이나 급여처럼 실패가 없어야 하는 영역에서는 한계가 있다"며 "안전한 엔터프라이즈 AI는 추론과 정책, 두 축이 하나의 시스템 안에서 동시에 작동해야 한다"고 했다.

이어 "사후적으로 외부 AI를 덧붙이는 방식은 결국 리스크를 고객에게 전가하는 구조"라며 "워크데이는 처음부터 데이터와 로직, 보안이 통합된 단일 아키텍처로 설계됐다"고 말했다.

그는 한국 기업들의 낮은 워크데이 도입률과 관련해서 "한국에서는 워크데이 역량이 다소 저평가돼 있다"며 "AI 기반 기업 운영 전환을 가장 잘 지원할 수 있는 기업이 워크데이"라고 자신했다.


조시 즈웬 워크데이 글로벌 설루션 마케팅 부사장도 "일반적인 생성형 AI는 추론과 패턴 인식에는 강하지만, 확률 기반이기 때문에 항상 정답을 보장하지는 않는다"며 기업 현장에서 AI 도입이 제한적인 이유로 '정확성 문제'를 지목했다

이날워크데이는 확률형 AI와 결정형 프로세스를 결합하는 방식으로 해법을 제시했다. AI의 유연한 추론 능력에 기업 내 규정과 컴플라이언스를 반영한 '결정형 가드레일'을 결합해 정확성과 자동화를 동시에 확보하겠다는 전략이다.

즈웬 부사장은 "AI가 아무리 뛰어나도 기업 규정과 권한 체계를 벗어나면 오히려 리스크가 된다"며 "모든 AI 행동이 사전에 정의된 정책과 프로세스를 따르도록 설계해야 한다.권한 없는 정보 접근 등 '비정상적 AI 행동'을 차단하는 것이 핵심"이라고 했다.




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