자율적 기업으로 거듭나기: AI 접목 운영 모델을 구축하는 방법

RAND 연구원들은 AI 프로젝트의 80%는 실패한다고 추정합니다. 이는 AI 없이 수행하는 IT 프로젝트의 실패율보다 두 배나 높은 수치입니다. 이들은 잘못된 데이터, 부실한 거버넌스, 불분명한 ROI를 실패 원인으로 지목하지만, 또 하나의 명백한 원인이 있습니다. 바로 기존 시스템에 AI를 억지로 접목하려는 시도입니다. 문제는 기술의 레거시 시스템뿐만 아니라 업무의 레거시 시스템에도 있습니다.

자율 기업으로 거듭나려는 여정에서 기술은 기본적인 토대가 됩니다. 인간 근로자가 AI를 기반으로 한 지원에 점점 더 익숙해지고 편안함을 느끼면서 인간과 AI는 처음부터 끝까지 이어지는 프로세스 전반에서 더 긴밀하게 협력하게 됩니다. 이러한 개념을 협업 지능이라고 합니다.

기업의 AI 역량 성숙도가 높아질수록 AI는 더 많은 작업을 수행하고 인간은 감독 역할로 전환하게 됩니다. 그러나 이러한 AI 접목 운영 모델은 거버넌스, 조직 구조, 프로세스 및 성과 관리를 조정하여 AI가 전략적 비즈니스 목표에 부합할 수 있도록 해야 합니다.

아이러니하게도 AI 이니셔티브의 성공은 의외로 비기술적인 요소에 달려 있습니다. 그 이유를 함께 살펴보겠습니다.

AI 접목 운영 모델의 다섯 가지 구성 요소

AI가 없으면 인간이 거의 모든 일을 관리합니다. 완전한 자율 기업에서는 역할이 반전되어, AI가 대부분의 업무를 수행하게 됩니다.

아래에서 이러한 균형 변화가 시각적으로 제시되어 있습니다. 기업의 성숙도가 CI-CMM(협업 지능을 위한 역량 성숙도 모델) 스펙트럼을 따라 높아질수록 인간 근로자는 프로세스에서 벗어나 AI의 결정과 행동을 감독하고 검증합니다. 여정이 진행됨에 따라 AI가 더 많은 프로세스에 점차적으로 접목되면서 근로자들은 새로운 AI 애플리케이션을 실험하고 테스트할 수 있게 됩니다. 이에 따라 얻는 이점도 계속해서 커지고 있습니다.

하지만 AI 이니셔티브의 범위를 '프로세스'로만 축소하면 성공에 필수적인 수많은 인프라 지원과 변화 관리 요소들을 간과하게 됩니다. AI 역량 성숙도는 AI 접목 운영 모델을 개발하는 것을 목표로 하고 있으며, 다음 다섯 가지 핵심 성공 요인을 고려하고 포함하는 포괄적인 프로젝트 범위를 기반으로 합니다.

#1 - 프로세스 및 절차

앞서 언급한 연구에서 RAND는 AI 프로젝트 실패의 주요 원인이 해결할 문제를 오해하는 데 있다고 밝혔습니다. 작업 방식에 대한 이해는 AI 역량 성숙도를 높이는 데 있어 중요한 전제 조건입니다.

대부분의 기업이 AI 실험과 도입 초기 단계에서는 AI를 주로 문법 교정, 데이터 검색, 정보 요약 등을 수행하는 보조 역할로 활용하며, 여기서 주된 이점은 시간 절약입니다. AI 역량 성숙도가 높아짐에 따라, AI는 더 중요한 역할로 확장되어 기업에 대한 범위와 가치를 높입니다. 성숙도가 낮은 기업은 AI 활용을 송장을 분류하는 데 그치는 반면, 성숙도가 높은 기업은 AI를 활용하여 수신 송장을 분류, 검증 및 승인한 다음 결제까지 처리하는 동시에 그 과정에서 예외 사항을 관리할 수 있습니다.

AI 여정을 시작하고 이후의 성공을 보장하려면 프로세스 자체를 반드시 정의해야 하며, 지향하는 결과와 목표를 이해해야 하고, 완전한 AI 중심의 운영을 달성하도록 작업을 최적화해야 합니다.

#2 - 시스템 및 도구

프로세스를 정의하고 목표를 이해했다면 AI의 기술적 기반을 구축할 수 있습니다. 다른 기술 도입과 마찬가지로, 최근 AI 혁신의 속도를 고려하면 기존의 도구들은 오늘날 기업이 기대하는 수준을 충분히 지원하지 못할 가능성이 큽니다. 이러한 관점은 현대적인 AI 인프라를 선택할 때도 방향을 제시해줄 수 있습니다.

AI가 접목된 운영 모델을 구축할 때는 확장 가능하고 상호 운용이 가능한 플랫폼을 우선시해야 합니다. 이러한 플랫폼은 독립적인 도구를 제공하고 모든 맞춤형 또는 타사 벤더의 AI 모델 및 플랫폼과 연동됩니다. 많은 기업들이 AWS, Azure, Google의 인기 기초 모델로 시작합니다. 하지만 성숙도가 높아지면서 맞춤형 AI 모델을 구축할 수 있는 선택권을 통해 유연성, 확장성을 높이고, 고유한 틈새 비즈니스 요구 사항을 효과적으로 지원할 수 있게 됩니다.

이후 엔터프라이즈 규모의 확장에는 AI 에이전트와 자동화의 유기적인 연결과 협업이 필요하며, 이들을 효과적으로 조율하는 오케스트레이션이 복잡한 전사적 프로세스를 자율적으로 처리할 수 있게 합니다. 오케스트레이션 도구는 또한 예외 처리, 내장형 접근 제어 및 규정 준수 점검, 감사 가능성을 제공하여, 에이전트 기반 워크플로가 기업 전반에 걸쳐 확장될 때 거버넌스 역량을 강화할 수 있어야 합니다.

#3 - 사람 및 역할

변경 관리는 자율 기업을 구축하는 데 매우 중요합니다. 근로자들은 AI에 대한 신뢰가 높아지고, AI와의 협업이 실질적이고 의미 있는 효과를 창출하며, 더 보람 있고 창의적이며 전략적인 업무에 집중할 수 있게 되면서 변화에 함께 적응하고 발전하게 됩니다. 무엇보다 중요한 것은 AI 구현의 중심에 사람을 두는 것입니다.

AI 도입 확장을 가속화하려면 새로운 역할도 필요합니다. AI 엔지니어, 프롬프트 엔지니어, 거버넌스 리드 등은 비교적 새로운 직무로서, AI 역량 성숙도가 높아짐에 따라 반드시 채워져야 하는 역할들입니다. 근로자들은 어떤 역할을 수행하든 기본 업무를 수행하고, 동료들과 협력하며, AI 도구와 플랫폼을 활용해 효율성을 높이는 등 핵심 직무, 협력 및 AI 활용에 대한 책임을 맡게 됩니다.

#4 - 거버넌스, 리스크 및 규정 준수

AI 역량 성숙도를 높이기 위해서는 AI 결과에 대한 신뢰가 필요하며, 이는 준수성을 강화하고 위험을 완화하기 위한 효과적인 거버넌스에 달려 있습니다. 책임감 있는 AI의 도입은 보안, 개인정보 보호, 투명성 등을 기반으로 하며, 이는 모두 효과적인 거버넌스의 결과입니다.

모범 사례는 설명 가능성, 감독 및 공정성을 보장하도록 NIST 및 ISO에 부합하는 정책을 준수합니다. 직원과 AI 에이전트 모두 실시간 가드레일, 접근 통제, 그리고 감사를 통한 투명성이 필요합니다. 이를 통해 비인가 IT(섀도우 IT)를 방지하고, 컴플라이언스를 유지하며, 이슈 발생 시 원인을 신속하게 파악하고 적절히 대응할 수 있습니다.

#5 - 성과 및 지속적인 개선

성숙도가 높아진다는 것은 지속적으로 개선되고 있다는 뜻입니다. 개선은 일관된 성과를 기반으로 합니다. AI 역량 성숙도를 높이기 위해 사용되는 플랫폼은 문제와 기회를 식별하고 지속적인 개선을 장려하기 위해 피드백 루프를 활용해야 합니다.

측정되는 것이 곧 관리되는 것이므로 스코어카드를 사용하고 AI 목표와 성과에 맞춘 KPI를 설정하는 것이 초기 단계에서 중요합니다. 속도, 정확성, ROI에 대한 측정은 효율성과 생산성 지표를 향상시켜 AI 이니셔티브의 실질적인 영향 범위를 확대하고, 이를 전략적 목표와 더욱 긴밀하게 연계할 수 있습니다.

자율 기업의 모습

완전히 성숙한 AI 중심의 자율 기업은 인간의 개입 없이 독립적으로 운영되는 운영 방식을 갖추고 있습니다. 자기학습형 AI 에이전트 및 플랫폼과 자율적인 의사결정 시스템은 인간이 최소한으로 개입하거나 전혀 개입하는 일 없이 프로세스를 효과적으로 관리하고 통제합니다.

그러면 근로자들은 더욱 전략적이고 인지적인 업무, 의사결정 및 프로세스에 집중할 수 있게 됩니다. 자율 기업도 인간 없이 운영되지 않는다는 점을 기억해야 합니다. 자율 기업은 AI와 에이전트 자동화를 활용하여 업무와 이를 수행하는 인재를 새로운 역할, 혁신적인 업무 방식, 그리고 한층 높은 집중력과 창의성, 혁신의 단계로 이끕니다.

실제로 이는 AI와 에이전트 자동화에 기반하여 인간의 개입 없이 운영, 재고, 일정 관리, 고객 서비스를 효율적으로 수행하는 운영 방식으로 나타납니다. 인간은 AI가 적용된 프로세스를 관리하고 개선하는 동시에, 특수 케이스, 예외 상황, 고부가가치 고객, 대면 프로세스와 같은 영역을 담당합니다.

성숙도 모델에서 운영 모델로

기업이 성숙해짐에 따라, AI 에이전트가 보조 역할을 하던 단계에서 인간이 AI 중심의 프로세스에 의존하는 단계로 전환되면서, 궁극적으로는 에이전트 AI에 엔드투엔드 프로세스를 전체적으로 위임하여 완전한 자율 운영을 실현하게 됩니다. CI-CMM은 자율 기업의 비전을 정의하며, 리더들이 현재의 성숙도를 이해하고 개선을 위해 필요한 사항을 파악할 수 있도록 합니다. 그러한 지식을 통해 리더들은 AI가 접목된 운영 모델을 더욱 발전시키는 이니셔티브, 시스템, 프로세스를 구현할 수 있게 됩니다.

성숙해지기 위해 기업은 필요한 시스템을 배포하고 기대 역량을 실현해야 하며, 동시에 직원, 거버넌스 가드레일, 성과 측정 지표를 마련하여 지속적인 개선을 추적, 관리 및 지도할 수 있어야 합니다.

지금 바로 구축해 보기

McKinsey에 따르면 4분의 3 이상의 기업이 최소 한 가지 비즈니스 기능에 AI를 도입했습니다. AI는 효과적으로 경쟁하기를 기대하는 기업들에 있어 기본 요건입니다. 탁월한 성과를 이루기 위해서는 AI 성숙도 향상을 최우선 과제로 삼아야 합니다. 동일한 McKinsey 보고서에 따르면 거의 절반에 달하는 기업들이 세 개 이상의 비즈니스 기능에 AI를 도입했습니다.

초기에 AI를 도입한 기업들은 이미 앞서 나갔습니다. 아직도 AI 도입을 검토하거나 실험 단계에 머무는 기업들은 점점 뒤처지고 있습니다. AI 혁신의 속도는 기업 리더들에게 자사의 자율경영 전환 전략을 다시 한 번 재고할 필요성을 강하게 시사합니다. 이 변화는 먼 미래의 목표가 되어서는 안 되며, AI가 내재된 운영 모델은 이미 본격적으로 추진되어야 할 전략적 자산입니다.

성숙 단계가 낮은 기업들은 앞으로 많은 혁신 과제를 안고 있습니다. 지금이 바로 자율 기업으로 도약할 시점입니다.

다음 단계는 무엇일까요? CI-CMM 백서를 다운로드하여 조직이 기업 업무 전반에서 AI를 어떻게 운영할 수 있는지 확인하세요.