기업들이 인공지능(AI)에 막대한 투자를 쏟아붓고 있지만, 많은 최고정보책임자(CIO)들은 여전히 이 투자가 실질적인 비즈니스 성과로 이어지는 방식에 대해 깊은 고민을 안고 있습니다.

문제는 AI를 고립된 실험실에서 벗어나 전사적 차원으로 확대 적용하는 데서 발생합니다.

PwC의 제프 베이커(Jeff Baker) 테크놀로지 매니지드 서비스 리드는 이러한 초기 단계의 활용 사례를 넘어 의미 있는 성과를 달성하기 위한 전략을 공유합니다.

AI, 투자를 넘어 혁신으로 나아가려면

제프 베이커 리드는 현재 많은 기업들이 AI의 잠재적 영향력과 가능성에 대해 충분히 넓게 생각하지 못하고 있다고 지적합니다.

그는 AI를 단순한 실험이나 후선 부서의 ‘취미 프로젝트’에서 벗어나, 비즈니스 목표 달성에 직접적으로 기여하는 방향으로 활용하기 위해 현업 부서와 긴밀하게 협력해야 한다고 강조합니다.

“멋진 기술 시연에 그치는 것이 아니라, 실제로 비즈니스 성과를 창출하는 데 집중해야 합니다.” 그는 AI 엔지니어와 실제 기술 도입을 필요로 하는 현업 담당자 간의 협력이 더욱 의미 있는 결과를 가져올 것이라고 전망했습니다.

구조적 변화가 필요한 AI 도입

AI는 단순한 실험을 넘어 구조적인 변화를 요구합니다.

베이커 리드는 AI를 크게 두 가지 범주로 나눕니다.

첫째는 ‘시민 주도 AI’로, 일반 직원들이 업무 효율성을 높이기 위해 AI 도구를 활용하는 경우입니다.

예를 들어 받은 편지함을 정리하거나, 제안 요청서(RFP)에 응답하는 챗봇을 만드는 등의 ‘일상 업무’ 개선에 활용됩니다.

둘째는 ‘내구성이 뛰어나고 에이전트 중심적인 모델’로, 더 큰 비즈니스 영향력을 가질 수 있지만 더 많은 투자를 필요로 합니다.

이러한 모델에서는 IT 부서와 현업 부서 간의 명확한 협업을 통해 기대하는 결과를 정의하는 것이 필수적입니다.

AI 에이전트 도입 시 고려사항

고도화된 AI 에이전트 도입 시에는 여러 복잡한 문제들을 고려해야 합니다.

에이전트가 얼마나 내구성이 있는지, 보안은 철저한지, 데이터 편향성은 없는지, 그리고 누가 지속적인 관리 및 모니터링을 책임질 것인지에 대한 명확한 계획이 필요합니다.

무엇보다 AI 에이전트의 성능은 기반이 되는 데이터의 품질에 좌우됩니다.

많은 경우, 효과적인 에이전트 활용을 위해 기업은 데이터 정비 작업을 선행해야 합니다.

또한, 이러한 에이전트들은 조직 내 다른 인간이나 에이전트와 협력하여 성과를 창출할 수 있도록 설계되어야 합니다.

고립된 시스템이 되어서는 안 됩니다.

AI 기반 관리 서비스의 차별점

PwC는 ‘관리 서비스 2.0’을 통해 AI를 기반으로 비즈니스 성과에 집중하는 관리 서비스를 제공합니다.

이는 단순히 티켓을 처리하고 서비스 수준을 맞추는 전통적인 모델과는 차이가 있습니다.

AI를 적절히 활용할 경우, 고객사들은 첫 해에 약 20%의 효율성 향상을 경험하며, 5년 내에는 최대 50%까지 향상될 수 있다고 합니다.

다만, 이러한 서비스를 구매하는 과정에서 문제가 발생하기도 합니다.

조달 팀이 공급업체 간의 주요 요소를 표준화하려 할 때, 공급업체가 제공하려는 혁신적인 가치가 희석될 수 있기 때문입니다.

성공적인 AI 도입을 위한 로드맵

앞으로 3~5년 뒤, AI를 성공적으로 활용하는 조직과 여전히 파일럿 단계에 머무르는 조직을 구분 짓는 것은 ‘비즈니스 성과에 대한 집중’이 될 것입니다.

기술, 사람, 조직을 통해 무엇을 달성하려 하는지에 대한 명확한 목표 설정이 중요합니다.

또한, AI 에이전트의 작동 방식에 대한 이해가 필요합니다.

이들은 인간과 다르게 사고하며, 때로는 인간의 개입 없이 스스로 운영되도록 허용해야 더 큰 영향력을 발휘할 수 있습니다.

많은 기업들이 에이전트 시스템을 전통적인 비즈니스 프로세스 자동화처럼 다루려 하지만, 이는 에이전트의 잠재력을 제한할 수 있습니다.

대신, 에이전트를 성과 중심으로 배치하고 설계된 대로 운영되도록 하는 것이 중요합니다.

AI를 통한 실질적인 비즈니스 혁신은 단순히 최신 기술을 도입하는 것을 넘어, 전사적인 전략 수립과 구조적 변화, 그리고 비즈니스 목표와의 긴밀한 연계를 통해 달성될 수 있습니다.

과거의 성공 방정식에 안주하지 않고, AI의 잠재력을 최대한으로 끌어낼 수 있는 유연하고 개방적인 접근 방식이 미래 경쟁력을 좌우할 것입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: AI 투자가 비즈니스 성과로 이어지지 않는 이유는 무엇인가?

A: AI를 고립된 실험으로 접근하거나, 현업 부서와의 협력 없이 기술 자체에 집중하기 때문입니다.

실질적인 비즈니스 목표와 연결되지 않은 AI 활용은 성과로 이어지기 어렵습니다.

Q: AI 에이전트 도입 시 가장 중요하게 고려해야 할 점은?

A: 에이전트의 내구성, 보안, 데이터 편향성, 그리고 지속적인 관리 주체에 대한 명확한 계획 수립이 중요합니다.

또한, 에이전트의 성능은 기반 데이터의 품질에 크게 좌우되므로 데이터 정비가 선행되어야 합니다.

Q: AI 기반 관리 서비스가 전통적인 서비스와 다른 점은 무엇인가?

A: AI 기반 서비스는 단순한 운영 지원을 넘어 비즈니스 성과 개선에 초점을 맞춥니다.

AI를 통해 효율성을 극대화하고 지속적인 성장을 지원하는 것이 차별점입니다.

Q: AI 성공 기업과 그렇지 않은 기업의 결정적인 차이는 무엇인가?

A: 성공 기업은 기술 도입 자체보다 비즈니스 성과 달성에 집중합니다.

또한, AI 에이전트의 고유한 작동 방식을 이해하고 이를 최대한 활용할 수 있도록 유연한 운영 환경을 제공합니다.

출처: https://www.cio.com/article/4168533/from-ai-investment-to-innovation-what-it-takes-to-deliver-real-business-impact.html