이 글은 많은 기업이 데이터 플랫폼과 생성형 AI에 투자하며 스스로 '분석적으로 성숙했다'고 여기지만, 실제 의사결정 속도는 예전과 다르지 않다는 착시 현상을 지적한다. 진짜 병목은 분석 능력이 아니라 구조적 문제로, 통찰이 생성되는 부서와 실행되는 부서가 분리돼 있고 의사결정 권한이 파편화돼 있어 매일 갱신되는 가격 모델조차 주간 단위로만 실행되는 사례가 흔하다. 생성형 AI는 질문 비용을 낮춰 통찰을 폭증시키지만, 워크플로우에 내장돼 있지 않은 조직에서는 오히려 검증해야 할 산출물만 늘려 속도를 더 늦출 수 있다. 저자는 아마존·구글처럼 통찰을 CRM·공급망 도구 등 운영 시스템에 직접 내장하고 저위험 반복 결정은 자동화하는 것이 진짜 변혁이며, 결국 경쟁 우위는 더 많이 아는 것이 아니라 더 빨리 행동하는 데서 나온다고 결론짓는다.

• •데이터 플랫폼·생성형 AI 투자에도 의사결정 속도는 그대로인 '진보의 착시' 현상 지적
• •병목은 분석 능력이 아니라 통찰 생성과 실행 부서 간 분리, 파편화된 의사결정 권한
• •생성형 AI는 워크플로우에 내장되지 않으면 검증할 산출물만 늘려 오히려 속도를 닫출 수 있음
• •아마존·구글처럼 통찰을 운영 시스템에 직접 내장하고 저위험 결정을 자동화하는 것이 핵심 해법
• •결론: 경쟁 우위는 더 많이 아는 것이 아니라 더 빠르게 행동하는 '의사결정 속도'에서 나옴