IBM 컨설턴트 수천 명이 시험을 봐요

들어가며

지난 8월 14일 IBM이 오픈AI와 전략적 파트너십을 발표했어요. GPT-5.6, Codex, ChatGPT Work를 IBM Consulting Advantage 플랫폼에 통합하고, 금융·정부·통신·유통은 물론 기업의 재무·구매·고객운영·인사 영역까지 함께 들어가겠다는 내용이에요.

보도자료에서 제 눈길을 붙잡은 문장은 기술 얘기가 아니었어요. IBM이 오픈AI 전담 조직을 만들고, 수천 명의 컨설턴트와 엔지니어에게 오픈AI 파트너 네트워크의 전문가 인증을 취득시킨다는 대목이었어요. 그리고 IBM은 이 협력으로 오픈AI의 ‘엘리트 파트너’ 등급에 올랐어요.¹

구독자님, 이 두 문장이 왜 중요할까요. 결론부터 말씀드릴게요. 오픈AI가 지금 기업 시장에서 확산시키는 건 모델이 아니라 자격증을 가진 사람이에요. IBM 건은 그 전략이 가장 위층에서 실행된 사례일 뿐이에요.

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IBM이 만든 건 제품 조직이 아니라 자격 조직이에요

이번 발표에서 IBM이 약속한 건 세 가지예요. 레거시 운영을 AI가 실행 가능한 워크플로로 바꾸고, 애플리케이션 현대화와 개발을 가속하고, 보안과 AI 리스크 관리를 붙이는 것. 여기까지는 대형 SI가 늘 하던 말이에요.

새로운 건 그걸 수행할 조직의 형태예요. IBM은 ‘오픈AI 프랙티스’라는 전담 조직을 세우고, 그 조직의 정체성을 인증 보유자 집단으로 규정했어요. 컨설팅 회사가 특정 벤더 기술 인증을 단체로 취득하는 게 처음은 아니에요. 다만 이번엔 그게 부수 효과가 아니라 파트너십의 헤드라인이에요.

IBM 컨설팅의 앤디 볼드윈 SVP는 이렇게 말했어요.

“문제는 AI 기술에 접근하는 게 아니에요. 복잡한 기업 환경 안에 AI를 안전하게, 그리고 규모 있게 통합하는 것이 문제죠.”

저는 이 문장이 2026년 엔터프라이즈 AI 시장의 상태를 가장 정확하게 요약한다고 봐요. 모델은 이미 충분히 좋아요. 막힌 건 조직 안쪽이에요.

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같은 설계가 아래층에서도 돌아가고 있어요

며칠 전 저는 오픈AI가 운영하는 ‘Activator Labs 101’이라는 교육 세션의 진행 대본을 읽어볼 기회가 있었어요. IBM 같은 파트너사가 아니라, 고객사 안에서 일하는 실무자를 대상으로 하는 무료 교육이에요.

세션은 AI 챔피언을 세 층으로 나눠요. 방향을 잡는 임원 스폰서, 전사 배포와 거버넌스를 설계하는 트랜스포메이션 리더, 그리고 특정 팀의 반복 업무를 다시 설계하는 에이전트 액티베이터. 교육 대상은 세 번째 층이에요.

액티베이터를 정의하는 문장이 인상적이었어요. 파워 유저와의 차이는 실력이 아니라 책임 범위라는 거예요. 파워 유저는 자기 일을 개선하지만, 액티베이터는 “다른 사람이 쓸 수 있고 조직이 지속할 수 있는” 워크플로를 만들어요. 그래서 이 사람은 워크플로 오너, 보안, 법무, IT와 반드시 협의해야 하고, 최종 승인 권한은 자기가 갖지 않아요.

실습 예시도 담백해요. 사내 요청 접수 업무 하나를 잡고, AI에게는 분류와 담당자 추천까지만 시켜요. 정보가 빠져 있으면 추론하지 말고 멈추게 하고, 고객 대면이나 되돌리기 어려운 건은 사람 경로로 넘겨요. 배정은 접수 리드가 명시적으로 승인한 뒤에만 실행돼요.

그리고 이 세션에 참석하면 배지를 받아요. 실제 워크플로를 만들어 증거와 함께 제출하면 ‘Agent Activator’ 배지를 하나 더 받고요. 챔피언 커뮤니티에는 이미 약 8,000명이 모여 있어요.²

위층에서는 IBM 컨설턴트 수천 명이 전문가 인증을 따고, 아래층에서는 고객사 실무자들이 배지를 받아요. 같은 설계예요. 오픈AI는 모델을 파는 대신, 그 모델을 조직 안에서 책임지고 굴릴 사람을 양쪽에서 찍어내고 있어요.

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이미 쓰고 있는데, 아무도 안 샀어요

왜 이렇게까지 할까요. 숫자를 보면 이유가 나와요.

MIT NANDA 연구팀의 〈State of AI in Business 2025〉는 “생성형 AI 파일럿의 95%가 유의미한 수익을 내지 못했다”는 문장으로 유명해졌어요. 300여 개 공개 사례, 52건의 구조화 인터뷰, 153명의 시니어 리더 설문을 종합한 보고서예요. 동료 심사를 거친 학술 논문이 아니고 표본도 크지 않아서, 이 수치를 곧이곧대로 일반화하기는 어려워요.

제가 이 보고서에서 훨씬 중요하다고 보는 건 95%가 아니라 다른 한 쌍의 숫자예요.

직원이 개인 AI 도구를 업무에 쓰는 회사는 90%, 회사 차원에서 공식 구독을 구매한 회사는 40%.

이 50%p의 간극이 이른바 섀도우 AI³예요. 그리고 이게 오픈AI의 실제 문제이자 실제 기회예요.

오픈AI는 이미 주간 9억 명이 쓰는 서비스를 갖고 있어요. 비즈니스 고객사는 100만 곳을 넘었고, ChatGPT for Work 시트⁴는 700만 석을 넘겼어요. 2026년 4월에는 엔터프라이즈 매출이 전체의 40%를 넘었고 연내 소비자 매출과 비슷해질 거라고 밝혔어요.

여기서 병목이 어디인지가 분명해져요. 인지도도 아니고 성능도 아니에요. 직원 개인은 이미 쓰고 있어요. 막힌 건 그 개인 사용을 회사 계약으로 바꾸는 마지막 구간이에요. 그 구간을 넘으려면 누군가는 사내에서 이렇게 말해야 해요.

“이 업무를 이렇게 바꾸겠습니다. 보안 검토는 이렇게 받았고, 승인 게이트는 여기에 두고, 문제가 생기면 제가 오너입니다.”

그 문장을 말해줄 사람이 없어서 조직의 AI가 멈춰 있는 거예요. IBM의 인증 컨설턴트도, 고객사의 액티베이터도, 결국 그 문장을 대신 말해주는 사람이에요.

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이 방식의 원조는 20년 전 세일즈포스예요

낯익은 구조라고 느끼셨다면 정확해요. 세일즈포스가 트레일헤드⁵로 20년 가까이 해온 일이거든요.

세일즈포스는 제품을 팔지 않고 자격을 팔았어요. 무료로 가르치고, 배지를 주고, 그 배지가 이직 시장에서 값이 나가게 만들었어요. 그러자 이상한 일이 벌어졌어요. 세일즈포스를 도입할 이유가 회사에 없어도, 개인에게는 배우고 도입할 이유가 생긴 거예요. 자기 커리어 자산이니까요.

IDC 추정에 따르면 이 생태계는 2022년부터 2028년까지 순증 기준 1,160만 개의 일자리와 2조 200억 달러의 매출을 만들어낼 것으로 예상돼요. 세일즈포스 본체 매출이 아니라 그 주변에서 나오는 숫자예요. 물론 벤더가 의뢰한 추정치이고 가정에 민감하다는 점은 감안하고 봐야 해요.

오픈AI는 같은 길을 훨씬 빠르게 걷고 있어요. 2025년 12월에 첫 인증 과정을 열면서 2030년까지 미국인 1,000만 명 인증을 목표로 내걸었고, 월마트·존디어·로우스·BCG·액센츄어 등을 초기 파일럿 파트너로 붙였어요. 발급은 코세라와 크레들리가 맡아요. 세일즈포스가 커뮤니티부터 쌓아 올린 것과 달리, 오픈AI는 채용 시장 쪽 앵커를 먼저 박고 시작한 셈이에요. 오늘의 IBM 건은 거기에 대형 SI라는 유통망이 붙은 거고요.

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모델은 갈아탈 수 있어도, 사람은 안 그래요

여기서 한 가지 반론이 가능해요. “그래도 세일즈포스만큼의 잠금 효과는 없지 않나요?”

맞는 지적이에요. 세일즈포스는 커스터마이징이 쌓일수록 이탈 비용이 커지는 구조였어요. 반면 오픈AI가 가르치는 산출물은 워크플로 설계서예요. 어떤 정보를 쓰고, 무엇을 금지하고, 어디서 사람이 승인하는지를 적어둔 문서죠. 이건 원리상 다른 모델로 옮겨도 그대로 쓸 수 있어요. 요구사항 명세는 이식 가능하거든요.

그래서 자격이 필요한 거예요.

기술적 잠금이 약할 때 남는 잠금은 사람이에요. 사내에서 AI 워크플로의 오너로 인정받은 사람, 그 방법론을 몸으로 익힌 사람, 그 언어로 보안·법무와 협상해본 사람. 이 사람이 다음 분기에 어떤 도구를 확장하자고 제안할까요. 자기가 배운 언어로 설계된 도구예요.

IBM 컨설턴트 수천 명이 오픈AI 인증을 따는 순간, 그들이 고객사에 들고 갈 참조 아키텍처의 기본값도 정해져요. 그리고 참조 구현이 ChatGPT Work인 것도 우연이 아니에요. 2026년 7월에 나온 이 기능은 슬랙·팀즈·지메일·드라이브·세일즈포스·셰어포인트를 연결해 여러 단계 업무를 자율 수행하고, 민감한 작업 전에는 사람의 승인을 요구해요. 액티베이터 교육이 반복해서 강조하는 “AI는 준비하고 추천하되, 승인은 사람이”라는 원칙이 그대로 제품 기능으로 구현돼 있어요.

교육이 먼저고 제품이 나중인 게 아니에요. 제품의 사용 설명서를 방법론과 자격의 형태로 배포하는 것에 가까워요.

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오스왈드의 시선

저는 예전에 노션의 한국 커뮤니티를 만들고 운영하는 일을 했어요. 그때 배운 게 하나 있어요. 커뮤니티가 확산 전략으로 작동하는 순간은 사람들이 제품을 좋아할 때가 아니라, 그 제품을 다루는 능력이 그 사람의 사회적 지위가 될 때예요. 노션 템플릿을 잘 만드는 사람이 회사에서 “그거 잘하는 사람”으로 불리기 시작하면, 그때부터 확산은 회사가 아니라 그 사람이 밀어요.

Gamma에서 GTM 전략을 짜면서도 같은 패턴을 계속 봤어요. 제품 데모가 열 번 도는 것보다, 내부에 한 명 생기는 게 빨라요.

그래서 저는 오픈AI의 이 전략이 잘 설계됐다고 봐요. 다만 도입하는 쪽에서 조심해야 할 지점이 두 개 있어요.

첫째, 액티베이터는 권한 없이 책임만 늘어나기 쉬운 자리예요. 교육 대본에도 명시돼 있어요. 액티베이터는 조율하고 권고하며, 실질적 변경 권한은 워크플로 오너와 거버넌스 담당이 갖는다고요. 문서상으로는 균형이 맞아요. 그런데 현실에서 승인 게이트와 예외 경로를 회사가 제대로 설계해주지 않으면, 사고가 났을 때 남는 사람은 그 워크플로를 만든 실무자 한 명이에요. 제가 컨설팅에서 이 패턴을 자주 봐요. 조직은 책임 구조는 그대로 두고 업무만 바꾸려는 경향이 있거든요.

둘째, 인증받은 조언자는 중립적인 조언자가 아니에요. IBM은 오랫동안 “우리는 모델 중립적”이라는 포지션을 취해왔어요. 엘리트 파트너 등급과 전담 프랙티스는 그 포지션을 조금 옮겨놓는 결정이에요. 나쁘다는 말이 아니에요. 다만 그 조직이 들고 오는 아키텍처 제안을 받을 때는, 그게 기술 판단인지 파트너십 구조의 결과인지 한 번은 분리해서 봐야 해요.

한국 기업이라면 여기에 하나 더 붙여야 해요. 국내 대형 SI들도 곧 비슷한 형태의 전담 조직과 인증 프로그램을 들고 올 거예요. 그때 물어볼 질문은 “몇 명이 인증을 땄나요”가 아니라 “우리 업무에서 사람이 승인해야 하는 지점을 누가 정하나요”예요.

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마치며

세 줄로 정리하면 이래요.

• IBM이 오픈AI와 맺은 건 기술 계약이면서 동시에 인력 자격 계약이에요. 수천 명의 인증 보유자가 유통망이에요.
• 오픈AI는 위층(파트너 인증)과 아래층(사내 액티베이터 배지)에서 같은 설계를 돌리고 있어요. 병목이 성능이 아니라 책임질 사람이라는 걸 정확히 읽었어요.
• 워크플로 설계서는 다른 모델로 이식돼요. 그래서 진짜 잠금 장치는 기술이 아니라 그 방법론을 몸에 익힌 사람이에요.

혹시 사내 AI 도입을 맡고 계시거나 SI 제안을 받고 계신다면, 다음 회의에서 이 질문 하나만 확인해 보시길 권해요. “이 워크플로가 잘못됐을 때 책임지는 사람의 이름이 문서에 적혀 있나요?” 적혀 있지 않다면 아직 도입 단계가 아니라 실험 단계예요.

💬 사내 AI 도입을 밀어붙이는 역할을 맡아보셨거나, 벤더 인증을 앞세운 제안을 받아보신 적 있으신가요? 권한과 책임의 균형이 어디서 가장 어긋났는지 댓글로 들려주세요. 다음 호에서 이어가 볼게요.

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💬 이 주제에 대한 생각이나 경험을 댓글로 남겨주세요 · 📨 사내 AI 도입을 고민하는 동료가 있다면 공유해 주세요

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참고자료 & 더 읽기

핵심 출처

• IBM Newsroom, “IBM partners with OpenAI to accelerate secure AI deployment for enterprises across core operations”, 2026. 8. 13. 링크 ··· 오늘 글의 출발점이에요. 기술 통합 항목보다 ‘오픈AI 프랙티스’와 인증 관련 문단을 먼저 읽어보세요.
• OpenAI Academy, “Champions” 커뮤니티. 링크 ··· 액티베이터 프로그램이 실제로 운영되는 공간이에요. 규모를 직접 확인해 보실 수 있어요.
• OpenAI, “Launching our first OpenAI Certifications courses”, 2025. 12. 9. 링크 ··· 2030년 1,000만 명 인증 목표와 파일럿 파트너 명단이 여기 있어요.
• OpenAI, “The next phase of enterprise AI”, 2026. 4. 8. 링크 ··· 엔터프라이즈 매출 비중 40% 돌파와 컨설팅 파트너 전략이 나와요. IBM 건의 배경 문서로 읽으면 좋아요.
• MIT NANDA, The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, 2025. 링크 ··· 95%보다 90% 대 40%의 간극을 보세요. 오늘 글의 핵심 근거예요.

배경 지식

• OpenAI, “1 million business customers: the fastest-growing business platform in history”, 2025. 11. 5. 링크 ··· 비즈니스 고객 100만, 시트 700만이라는 숫자의 원문이에요.
• Salesforce·IDC, “Salesforce Economy will create 11.6M jobs and $2.02T in revenues between 2022 and 2028”, 2023. 9. 11. 링크 ··· 자격 기반 생태계가 얼마나 커질 수 있는지 보여주는 선례예요. 벤더 의뢰 추정치라는 점은 감안해서 읽으세요.
• SiliconANGLE, “OpenAI debuts ChatGPT Work, an agentic tool for automating business workflows”, 2026. 7. 9. 링크 ··· 교육 방법론과 제품 기능이 어떻게 맞물리는지 비교해서 읽으면 좋아요.
• Sify, “95% Companies Failing with AI? An MIT NANDA Report Misread by All”, 2025. 링크 ··· 화제가 된 95% 수치를 어떻게 읽어야 하는지에 대한 반론이에요. 원문과 함께 보시길 권해요.

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📝 용어 설명

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필자 안광섭은 세종대학교 경영학과 교수이자 OBF(Oswarld Boutique Consulting Firm) 리드 컨설턴트이다. 대학에서 경영데이터 관리, 비즈니스 애널리틱스 등 통계 및 데이터 분석을 가르치는 한편, 현장에서는 GTM 전략과 인공지능 전략 컨설팅을 이끌며 기술과 비즈니스의 접점을 설계하고 있다. AI 대화 시스템의 기억 아키텍처(HEMA) 연구로 학술 논문을 발표했으며, 매일 글로벌 AI 논문을 큐레이션하는 Daily Arxiv 프로젝트를 운영하고 있다. 고려대학교 기술경영전문대 석사과정와 KMBA을 졸업했다. 지은 책으로 《생각을 맡기는 사람들: 호모 브레인리스》가 있다.

각주

1. 엘리트 파트너 등급: 오픈AI 파트너 네트워크의 최상위 협력사 구분이에요. 인증 인력 규모, 공동 시장 진출, 기업 배포 역량 등을 기준으로 부여돼요. ↩

2. 챔피언 커뮤니티(Champions): 오픈AI가 기업 고객사 안에서 AI 도입을 이끄는 사람들을 모아 운영하는 학습·교류 공간이에요. 2026년 8월 기준 약 8,000명이 가입해 있어요. ↩

3. 섀도우 AI(Shadow AI): 회사의 공식 승인이나 계약 없이 직원들이 개인 계정으로 AI 도구를 업무에 쓰는 상태예요. 생산성은 오르지만 데이터 유출과 감사 추적 측면에서 위험이 남아요. ↩

4. 시트(seat): 기업용 소프트웨어에서 계정 하나, 즉 사용자 한 명분의 이용권을 뜻해요. 700만 시트는 회사가 비용을 지불하는 계정이 700만 개라는 의미예요. ↩

5. 트레일헤드(Trailhead): 세일즈포스가 운영하는 무료 온라인 학습 플랫폼이에요. 강의를 들으면 배지를 주고, 그 배지가 채용 시장에서 실제 자격으로 통용되는 구조를 만들었어요. ↩