🚀 AI 혁명 속에서 지식관리 시스템이 살아남는 법

인공지능(AI)이 기업의 지식관리(KM)를 뒤흔들고 있다. 사람만이 할 수 있다고 믿었던 지식 수집, 저장, 공유, 활용까지 AI가 빠르게 대체하거나 보완하고 있다. 기업은 더 똑똑해지고, 데이터는 쏟아지며, 일의 방식은 바뀐다. 문제는 이 변화가 단순히 기술만의 문제가 아니라는 점이다.

에스토니아 탈린공대 연구진은 최근 40편의 논문을 분석해 AI 기반 지식관리의 가능성과 한계, 그리고 앞으로의 길을 체계적으로 정리했다. 기술은 넘쳐나지만, 인간의 믿음과 조직의 문화가 받쳐주지 않으면 아무 소용이 없다는 것이 핵심 메시지다.

📈 데이터는 넘쳐나는데... 믿을 수 있나?

AI가 지식관리에 들어오면 가장 큰 변화는 ‘데이터’다. 기업 곳곳에 흩어진 데이터를 실시간으로 모아 분석하고, 유용한 정보로 바꿔 경영진과 직원에게 바로 제공한다. 데이터 마이닝, 예측 분석, 클라우드 시스템, 심지어 사물인터넷(IoT)까지 총동원된다.

문제는 데이터 품질이다. 데이터가 많아질수록 불필요한 정보와 오류도 늘어난다. 정리가 안 된 데이터는 결국 의사결정을 방해하고, AI도 제대로 작동하지 않는다. 연구진은 “데이터 품질 관리와 통합이 AI 기반 KM의 성패를 가른다”고 강조한다.

🤝 기술만으론 부족하다, 사람의 힘이 더 중요하다

기술을 업그레이드해도 사람의 마음을 못 바꾸면 소용없다. 새로운 KM 시스템에 대한 직원들의 저항감, 디지털 문맹, 조직 문화의 장벽이 대표적이다. AI가 일을 뺏을까 두려워하거나, 기계가 내 업무를 제대로 이해할까 불안해하면 지식은 흘러가지 않는다.

연구진은 “조직 리더십이 직원들에게 AI의 필요성과 장점을 알리고, 디지털 역량 교육을 제공해야 한다”고 조언한다. 변화에 대한 두려움을 줄이고, AI와 사람이 함께 지식을 만들어가는 문화가 필수라는 것이다.

🧩 기술과 사람이 함께 가는 지식관리

AI가 아무리 똑똑해도 인간의 암묵지(tacit knowledge)까지 자동으로 뽑아내긴 어렵다. 조직 내 숨겨진 노하우나 경험은 사람들끼리의 대화와 협업에서 나온다. 연구진은 “AI가 이를 보완하도록 설계해야 한다”고 말한다.

예컨대 챗봇이나 자연어 처리(NLP)는 문서에 없는 경험 지식을 대화로 끌어내 정리하는 데 도움을 줄 수 있다. 하지만 이런 기술도 결국 신뢰할 수 있어야 하고, 이를 뒷받침할 윤리적 가이드라인과 거버넌스가 필수다.

⚖️ AI와 윤리, 거버넌스가 함께 가야 한다

AI가 만들어내는 지식은 신뢰성과 투명성이 중요하다. ‘어디서 왔는지 모르는 데이터’를 기반으로 한 AI의 결정은 큰 리스크가 될 수 있다. 개인정보 보호, 데이터 편향성, 알고리즘의 설명 가능성까지 고려해야 한다.

연구진은 “AI 기반 KM 시스템은 기술 업그레이드와 동시에 윤리적 가이드라인, 투명한 거버넌스 체계가 필요하다”고 강조한다. 무작정 도입하면 오히려 신뢰를 잃고, 조직 내 지식 흐름이 막힐 수도 있기 때문이다.

🚀 작은 회사도 할 수 있을까?

대기업은 데이터 인프라, 전문 인력, 충분한 예산이 있어 AI-KM 시스템을 구축하고 확장할 수 있다. 하지만 중소기업은 다르다. 디지털 역량이 부족하거나 비용이 부담돼 도입조차 어렵다. 연구진은 “모든 기업에 동일한 KM 전략을 적용할 수 없다”고 말한다.

중소기업이라면 저비용, 사용하기 쉬운 도구부터 단계적으로 도입하고, 내부 직원의 디지털 역량을 키워가는 게 현실적이다. 조직 규모에 맞는 맞춤형 전략이 필요하다.

🌐 AI와 사람의 공존, 미래 지식관리의 열쇠

결국 AI는 인간의 지식을 대체하는 것이 아니라 보완하는 도구다. 기술과 사람이 함께 만들어가는 지식관리야말로 혁신의 열쇠다. 이 연구는 이를 위해서는 ‘데이터 품질 관리 → 리더십과 문화 → 윤리적 거버넌스 → 맞춤형 기술 선택’이 한 세트로 돌아가야 한다고 강조한다.

AI 혁명은 멈추지 않는다. 하지만 기업의 KM이 진짜 경쟁력이 되려면, 기술과 사람, 그리고 책임이 함께 가야 한다는 사실은 변하지 않는다.

출처 논문
Gelashvili-Luik T, Vihma P and Pappel I (2025) Navigating the AI revolution: challenges and opportunities for integrating emerging technologies into knowledge management systems. Front. Artif. Intell. 8:1595930. https://doi.org/10.3389/frai.2025.1595930