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는 것처럼 보이지만 실제 AI 의사결정 과정을 누가 확인하고 멈출 수 있는지, 결과에 이의를 제기하고 어떻게 제기할 것인지, 누가 최종 책임을 지는지 등이 불분명한, 사실상 사람이 배제가 되는 &oquot;HOTL(Human-on-the-Loop)&oquot; 구조가 많다는 게 이유다.특히 AI가 의사결정 지원을 넘어 일부 자율적으로 작동하는 방향으로 확산되며 기업 내 AI 거버넌스의 허점도 함께 커지고 있다고 진단했다.에번 와이어 가트너 시니어 디렉터는 “AI가 의사결정을 내릴 수 있는 정보와 환경을 제공하는 상황이라도 사람이 통제권을 갖지 않은 채 결정만 하면 AI가 결정한 일에 대해 형식적 승인만 하는 것”이라고 평가했다.이어 “AI 사용 초기에는 사람이 AI 결과를 적극 검증하지만 시간이 지나며 &oquot;AI가 대체로 맞다&oquot;는 경험을 축적하게 될 것”이라며 “해당 경험을 토대로 사람이 AI가 내놓은 결과값을 충분히 숙고하지 않은 채 승인만 하면 &oquot;확인용 절차&oquot;로 사실상 요식행위”이라고 비판했다.가트너는 이러한 HITL 착각 문제를 조기에 예방하기 위해 기업 내 AI 사용 정책이나 AI 서비스 가이드라인을 중단 권한, 이의 제기 권한, 책임 주체를 명확히 하는 방향으로 재설계해야 한다고 제안했다.인간과 AI 협업을 시스템 설계 초기부터 탑재, 사람을 단순 승인자가 아닌 &oquot;AI 통찰을 활용하면서도 최종 판단을 유지하는 존재&oquot;로 설계해야 한다는 취지다.또 AI 활용에 따른 &oquot;책임 소유&oquot;와 관리자를 명확히 하고 AI 결정마다 누가 검토했고 책임자인지, 설명 가능한지 등을 기록해야 한다고 당부했다. AI가 독립적으로 행동할 수 있는 상황을 명확히 규정하고 임직원 판단에 따라 기업 내 AI 결정을 쉽게 중단하거나 수정할 수 있는 프로세스 마련도 촉구했다.문제가 발생할 경우 인간이 실제 관여할 수 있는지, 문제가 생겼을 때 책임자를 얼마나 빨리 특정할 수 있는지, 인간 전문가가 판단 능력을 유지하고 있는지를 점검해야 한다고 강조했다.