Workday의 최고정보관리책임자(CIO)인 라니 존슨은 최근 성명에서 최고정보관리책임자(CIO)는 인공지능 구현을 단순히 관리하는 데 그치지 않고 인공지능 실험에 적극적으로 참여해야 한다고 밝혔습니다. 존슨은 2025년 12월 27일 기사에서 현재 인공지능 기술의 급속한 발전은 기업 기술 리더에게 기회와 과제를 동시에 제시하며, 실무 학습과 신뢰를 우선시하는 적극적인 접근 방식이 필요하다고 말했습니다.

존슨은 "완벽한" 인공지능 전략을 기다리는 것이 실험 중 발생할 수 있는 실수보다 더 큰 위험을 초래한다고 강조했습니다. 그녀는 인공지능의 진정한 영향력은 기술에 대한 접근성을 제공하고, 그 기능에 대한 신뢰를 조성하며, 실질적인 학습 경험에 전념하는 데서 비롯된다고 믿습니다.

존슨은 자신의 경험을 바탕으로 사람들의 옷 선택을 돕기 위해 설계된 벤처를 포함하여 전문가 시스템에 대한 초기 실험을 회상했습니다. 온라인 의류 판매의 실현 가능성에 의문을 제기한 투자자들의 초기 회의론에도 불구하고, 그녀는 새로운 기술에 대한 저항은 종종 근시안적이라는 중요한 교훈을 얻었습니다. 이 경험은 그녀의 경력 전반에 걸쳐 혁신에 대한 접근 방식을 형성했습니다.

인공지능의 의미는 단순한 기술 업그레이드를 넘어 사회적 규범과 비즈니스 전략에까지 영향을 미칩니다. 따라서 CIO는 조직을 효과적으로 이끌기 위해 머신 러닝 및 신경망을 포함한 인공지능 알고리즘의 미묘한 차이를 이해해야 합니다. 인공지능의 하위 집합인 머신 러닝은 명시적인 프로그래밍 없이도 시스템이 데이터로부터 학습할 수 있도록 하며, 인간의 뇌를 모델로 한 신경망은 복잡한 패턴 인식을 가능하게 합니다.

존슨의 관점은 인공지능 거버넌스가 혁신을 억압해서는 안 된다는 공감대와 일치합니다. 대신, 인공지능 시스템이 윤리적이고 투명하며 비즈니스 목표에 부합하도록 책임감 있는 실험을 위한 프레임워크를 제공해야 합니다. 이를 위해서는 CIO가 조직 내에서 지속적인 학습과 적응 문화를 조성해야 합니다.

인공지능이 계속 발전함에 따라 실험을 수용하는 CIO는 인공지능의 잠재력을 활용하고 위험을 완화하는 데 더 나은 위치를 차지할 것입니다. 인공지능 개발의 다음 단계는 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 생성형 인공지능과 미래 추세를 예측할 수 있는 예측 분석의 더욱 정교한 응용을 포함할 가능성이 높습니다. CIO는 조직이 진화하는 기술 환경을 헤쳐나가도록 안내하기 위해 이러한 개발에 대한 정보를 계속 얻어야 합니다.