원문: Your AI is ready. Your data foundation probably isn’t 저자: CIO.com 게시일: 2026년 7월 16일
요약
- 대부분의 대기업이 파편화된 AI 시도, 단절된 데이터 시스템, 손에 잡히지 않는 성과로 고전하지만, 108년 역사의 글로벌 상업용 부동산 서비스 기업 Cushman & Wakefield 는 다른 길을 택했습니다 — 신중한 운영 모델(operating model)과 통합된 데이터 거버넌스입니다.
- 최고 디지털·정보 책임자(CDIO) Sal Companieh 는 4년에 걸쳐 전 세계 53,000명의 구성원을 아우르는 “신뢰할 수 있고, 지속 가능하며, 확장 가능한” 전사 AI 코어를 구축했습니다.
- 핵심은 하향식(top-down) 집중과 데이터 기반 구축이었습니다. 그 결과 아이디어에서 성과까지의 시간이 몇 달에서 며칠로 단축됐습니다.
대부분의 대기업에서 AI는 파편화되어 있습니다 — 흩어진 시도, 단절된 데이터 시스템, 그리고 손에 잡히지 않는 성과입니다. Cushman & Wakefield는 다른 전략을 추구했습니다. 이 108년 역사의 글로벌 상업용 부동산 서비스 기업은 지난 4년간, 최고 디지털·정보 책임자(Chief Digital and Information Officer) Sal Companieh 의 리더십 아래 전 세계 53,000명의 구성원에 걸쳐 “신뢰할 수 있고(trustworthy), 지속 가능하며(durable), 확장 가능한(scalable) 영향”을 위해 설계된 전사 AI 코어(enterprise AI core) 를 구축해 왔습니다. 이 회사는 기술만이 아니라 신중한 운영 모델과 통합된 데이터 거버넌스를 강조하는 전략을 택했습니다.
파편화에서 중앙집중식 AI 코어로
Companieh는 파편화된 시도에서 중앙집중으로 옮겨간 과정을 설명합니다. 4년 전 역할을 맡으면서 그는 기술 인력을 사업 부문(business unit) 안에 배치하는 제품 운영 모델(product operating model) 을 도입했습니다. 목표는 데이터와 경험(experience) 양쪽 차원에서 연결성(connectivity), 신뢰(trust), 그리고 비즈니스 지향적 사고(business-forward thinking)를 다시 세우는 것이었습니다. 여기서 중요한 차별점이 드러납니다. 그는 이렇게 말합니다.“많은 조직이 ‘AI 파일럿 열풍(AI pilot craze)‘을 겪는 동안, 우리는 의도적으로 하향식(top-down) 집중을 유지했습니다. 그 덕분에 데이터를 보강하면서도 신뢰를 계속 쌓아갈 수 있었습니다.”흩어진 파일럿을 돌리는 대신, 이 조직은 기반 작업을 우선했습니다. AI 도입이 급증할 때에도 Cushman & Wakefield는 의도적으로 전략적 태도를 유지했습니다 — 주요한 시장 진출(go-to-market)과 직원 경험(employee experience) 전환을 먼저 식별하고, 기술만이 아니라 인간의 행동과 신뢰 구축에 의사결정을 앵커링했습니다.
전략을 형성한 거시 흐름
Companieh는 몇 가지 시장 변화를 짚습니다 — 투자자의 의사결정이 데이터 중심으로 바뀌고 있고, 서비스 조직들이 관계 기반(relationship-based)에서 인텔리전스 주도(intelligence-driven) 구매로 전환하고 있다는 것입니다. 파트너십과 진정성(authenticity)에 대한 고객의 요구는 변함없습니다. 무엇보다 그는 이렇게 말합니다.“우리에게 시장에서 일어난 AI 급증은 속도를 높이는 가속기(pace accelerator)였지, 전략의 방향 전환(pivot)이 아니었습니다.”이는 유행을 좇기보다 장기적 전략 일관성을 지켰음을 보여줍니다. 3년 반 전, 이 회사는 자본 투자 모델을 재편했습니다. 사이버보안과 인프라를 제외한 모든 기술 이니셔티브는 사업 리더들과의 공동 창작(co-creation)을 요구받았습니다. 이 정렬 메커니즘 덕분에 기술 인력은 실적 발표(earnings call)의 메시지를 자신의 일상 업무에 직접 연결할 수 있었고, 조직의 우선순위가 하나로 통합됐습니다.
Databricks는 전략에 어떻게 맞물리는가
Databricks의 역할을 묻자 Companieh는 세 가지 차원을 강조했습니다.- 파트너십의 의미 — “파트너”는 단순한 거래 관계가 아니라 진정한 공동 창작과 문화적 정렬(cultural alignment)을 뜻해야 한다는 점을 강조했습니다.
- 제품 로드맵 정렬 — 개별 포인트 솔루션을 구매하기보다, 투자 전략이 회사의 전환 필요와 정렬되는 벤더를 찾았습니다.
- 기능 — 인텔리전스 계층(intelligence layer)이 성장과 차별화에 결정적이라고 봤습니다.
Databricks 아키텍처와 데이터 거버넌스
Companieh는 회사의 기반 가설을 “조직의 지식을 전 세계적으로 서로 연결(tether)하는 것”으로 설명합니다. Databricks는 사람에 의존하는 공급망(human supply chains)에 기대는 대신, “인사이트의 이동을 하나씩 하나씩(the movement of insights, piece by piece)” 디지털화할 수 있게 했습니다. 핵심 역량은 Genie 로, 신뢰할 수 있는 데이터를 업무 사용자의 손에 직접 쥐여줍니다. 직원들은 깊은 기술 전문성 없이도 자연어 질의(natural language queries)로 데이터 불일치를 식별하고, 시스템 전반의 품질을 검증하며, 거버넌스 정책을 검토하고, 컴플라이언스 지표를 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 데이터셋을 더 빠르게 탐색하고 더 나은 의사결정을 내립니다. 이 전략은 유연성을 유지했습니다 — 공통 플랫폼은 그대로 두면서, 사업 부문마다 서로 다른 역량 조합을 구성하는 방식입니다.측정 가능한 성과
- 시간 단축 — 아이디어에서 성과까지의 시간이 몇 달에서 며칠로 줄었고, 첫 미팅 이후 대개 일주일 안에 가치가 전달됐습니다.
- 운영 효율 — 인수(acquisition)를 포함한 고객 온보딩·통합·활성화가 눈에 띄게 개선됐습니다.
- 행동의 변화 — 가장 중요한 성과는 인간 행동의 변화였습니다. 예전에는 여러 소통 채널을 거쳐야 했던 질문이 리더들에게 즉시 접근 가능해졌고, 지속적 변화에 대한 조직의 저항이 줄었습니다.