AI 핵심 과제: 사람, 긴급성 및 새로운 업무 패러다임

AI는 업무 방식을 변화시키고 있습니다. C급 경영진과 이사진 또한 일에 대한 개념을 재고하고, 사람이 AI와 함께 일할 수 있는 방법을 고민하고 있습니다.

Automation Anywhere에서는 성숙해지고 자율 기업으로 발전해 나가면서, 기존의 프레임워크를 재구상하고, 수십 년 된 방법론을 새롭게 활용하며, 사람을 우선적으로 중점에 두어 AI로 구조를 재정립하고 있습니다. 그 과정에서 저희는 자동화 및 AI 활용 비즈니스 프로세스의 성과와 ROI를 체계적으로 측정하고 관리하기 위한 평가 지표를 개발하고 있습니다.

AI가 비즈니스 업무와 조직의 패러다임을 어떻게 혁신하는지 그 비전을 공유합니다.

AI 시대의 새로운 업무 패러다임

사람, 프로세스, 기술로 구성되어 있던 이 프레임워크는 60년 이상 널리 활용되었습니다. 이제 업데이트할 시간입니다.

1960년대 초 '다이아몬드 모델'로 개발되었던 이 프레임워크는 원래 네 가지 요소로 구성되어 있었습니다. 바로 사람, 구조, 작업 그리고 기술이었습니다. 이 모델은 구조와 작업이 결합되면서 1990년대에 다시 주목받았고, 사람-프로세스-기술의 형태로 현재 전 세계 비즈니스 회의에서 기본적인 틀로 자리 잡았습니다.

하지만 AI 에이전트가 기술과 시스템이라기보다는 협력자이자 자율성을 가진 동료 즉, 사람과 비슷한 역할을 하게 되고 기술적인 측면에서는 에이전트 오케스트레이션에 집중하게 되면서 AI는 이 3요소의 프레임워크에 스며들어 변화를 일으키고 있습니다. 또한 조직의 성장, 혁신 및 성공이 점점 더 AI에 의존함에 따라, 일의 개념 자체에도 AI 성숙도를 포함해야 합니다.

AI를 고려하여 사람-프로세스-기술 패러다임을 재구상하는 것은 간단한 일이 아닙니다. AI를 도입한다고 해서 바로 자율 기업이 될 수는 없듯이, AI를 워크플로에 단순히 투입한다고 해서 전반적인 효율성과 생산성이 즉시 향상되는 것은 아닙니다. 대신, AI 성숙도를 높이려면 전사적으로 전략을 재정비할 필요가 있으며 이는 사람부터 출발해야 합니다.

지금 바로 사람에게 투자해야 하는 이유

Deloitte Australia의 AI 연구소 리더, Kellie Nuttall가 쓴 최근 기사, '회의실의 AI 코끼리: 미래의 인력은 이미 여기에'에서는 경영진과 이사회가 AI의 뛰어난 생산성과 효율성 향상만 볼 것이 아니라, AI가 어떻게 조직 전체를 변화시킬지를 심도있게 이해해야 하는 이유에 대해 다루고 있습니다.

Nuttall 박사는 그 예시로, 노동자들이 전통적으로 경험을 쌓는 방식과 AI가 방대한 업무 영역에서 그러한 '견습생' 과정을 없애는 모습에 대해 지적하고 있습니다. "직접 일하면서 배우고 점차 경험과 판단력을 쌓아가는 전통적인 경력 개발 모델은 이제 위협을 받고 있습니다. 주니어 인력이 맡는 일이 가장 먼저 자동화되는 경우가 많습니다.”

AI 에이전트가 정보 수집, 분석, 요약, 보고 등 초급 업무를 수행하게 되면서 젊은 인력의 수요가 줄어들고 있습니다. 이에 따라 한 세대 전체가 AI 기반 워크플로를 이끄는 데 필요한 경험, 기술 및 전문성을 습득하지 못하고 있습니다. 또한, Nuttall 박사에 따르면 주니어 인력들은 “판단력, 적응력, 윤리적 추론, 창의성, 비판적 사고... 등등 AI를 비판하고, 형성하며, 현재 환경에 책임감 있게 통합하는 데 필수적인 것들”을 얻지 못할 것이라고 말합니다.

오늘날 이사진과 C급 경영진에게 있어 중요한 것은 모든 직급의 인력들이 그러한 인지적 역량을 키울 수 있도록 투자하는 것입니다. 이 역량은 AI 중심 프로세스가 지배하는 업무 환경에서 업무를 이끌고 결과를 평가하는 데 있어 점점 더 필요해질 역량이기 때문입니다.

모든 직원의 AI 역량과 인지력 강화

Automation Anywhere의 CI-CMM(협업 인공지능 역량 성숙도 모델)에서는 전략적 비즈니스 목표를 달성하기 위해 AI를 평가, 배포 및 확장하는 프레임워크를 제공합니다. AI 성숙도의 다섯 단계 전반에서 핵심적인 요소는 역량 개발입니다. 1단계는 사람들이 AI 도구와 기능에 대한 기본적인 이해를 가지고 있다고 가정하고, 5단계는 자율 조직이 AI 거버넌스, 자기 학습 시스템 관리, 자율적 의사결정 프로세스 등에서 전문 지식을 가진 사람들을 보유하고 있을 것으로 기대합니다.

다시 말하지만, 단순히 AI를 도입하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 사람도 AI 성공에 있어 똑같이 중요합니다.

직원들은 추가 교육과 재교육을 받을 기회가 있어야 하고, 자동화된 프로세스와 우선순위 지정에 대해 참여하고 이를 주도할 수 있어야 하며, 전통적인 KPI와 새로운 AI 기반 KPI는 물론 이러한 요소들이 서로 어떤 영향을 미치는지도 파악할 수 있어야 합니다. AI 거버넌스 작업은 이러한 요소들을 통합하고, 지표와 ROI를 추적하며, AI 활용을 확대하고, 팀과 시스템 전반에 걸쳐 AI 에이전트 오케스트레이션을 관리할 수 있습니다. 거버넌스는 또한 사람들이 AI를 사용할 때 가이드 역할을 하는데, 위험을 줄이고 통제력를 강화하며 데이터를 보호하는 안전 장치를 제공함으로써 사람들이 AI를 더 자신 있게 사용할 수 있도록 합니다.

결정 및 프로세스에서 사람을 고려하고 포함시키려는 집중적인 AI 활동을 통해 AI 성숙도를 더 빠르게 높일 수 있습니다.

그러나 CI-CMM에만 기대서는 안 됩니다. IDC의 MaturityScape: AI-Fueled Organization 1.0에서는 사람, 전략, 기술 전반에 걸쳐 "AI 성숙도에서 집중해야 할 중요 요소는 '사람'"이라고 강조하면서, 조직이 'AI 긴급 도입' 단계에서 최적화된 'AI 고도화 조직'이 되기까지 성숙도가 높아질수록 중요한 부분이라고 말합니다.

IDC의 'AI 긴급 도입'이라는 말은 오늘날 AI에 대한 뜨거운 관심과 대부분의 조직과 리더들이 AI를 매우 빠르게 도입하고 실현해야 한다는 압박감이 잘 담겨 있는 말입니다. 그러나 압박감과 속도가 동시에 작용하면 무법지대 같은 분위기가 조성될 수 있습니다. 팀들이 조정이나 오케스트레이션 없이 또는 사람들에게 미치는 영향에 대한 준비도 없이 AI를 도입하게 될 수도 있는 것입니다.

오늘날 서둘러 AI를 도입하여 자율 기업으로 나아가기 위해서는 사람들의 적극적인 참여가 중요합니다. 직원들이 AI 지식을 쌓아 AI가 자신의 핵심 직무에 어떤 영향을 미치고 변화시키는지, 그리고 자신이 맡은 임무 중 어떤 부분을 AI 에이전트와 공유할 수 있는지 더 자세히 이해할 수 있어야 합니다.

사람의 잠재력을 깨우는 업무 재구상

왜 사람들은 이러한 업무 환경 변화에 그렇게 비판적일까요? AI는 사람이 기업 목표를 달성하기 위한 업무를 진행하는 데 있어 자신의 잠재력을 최대한으로 발휘하도록 돕습니다.

Lean의 개념에 익숙하지 않다면, 이는 낭비를 줄여 효율성과 속도를 높이고 고객에게 더 빠르게 가치를 제공하는 데 중점을 둔 프로세스 개선 방법론입니다. Lean의 두 가지 핵심 원칙은 지속적인 개선과 사람에 대한 존중입니다. 여기에는 고객, 직원, 그리고 팀이 포함됩니다.

Lean은 낭비를 줄이는 것을 목표로 하기 때문에 결함, 대기 시간, 동작 등과 같은 '여덟 가지 낭비'를 분류합니다. 여기서 여덟 번째는 활용되지 않는 역량과 재능입니다. 결함과 불필요한 운송이 돈, 시간 및 자원을 낭비하는 것은 분명합니다. 하지만 활용되지 않는 사람의 잠재력은 혁신, 훈련, 교육, 경험, 창의성 등 더 많은 것들을 낭비합니다.

사람의 잠재력을 활용하면 단순 업무에서 사람을 해방시킬 수 있습니다. 사람은 단순히 지시를 따르는 대신 프로세스에 책임을 지고 문제를 파악하며 해결책을 만들 수 있습니다. AI 성숙도를 높여 사람의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 업무를 재구상하면 직원, 고객, 그리고 조직 모두를 위한 가치 향상, 혁신 및 확장성이라는 공동의 목표를 만들어낼 수 있습니다.

'AI가 우리의 일자리를 빼앗는다'는 초기의 공포가 가라앉으면서, 점점 더 많은 연구자들이 리더들에게 AI를 협력자, 정보 큐레이터, 동료로 바라보고 사람의 역량을 강화하는 데 활용하는 것이 가장 좋다는 점을 강조하고 있습니다. 간단한 예로, AI가 단순한 수작업을 맡으면 사람은 더 높은 수준의 인지적 사고가 필요한 일에 집중할 수 있습니다. 하지만 진정한 가치는 AI 성숙도가 더 높은 단계에서 나타나며, 이러한 단계에서는 사람과 AI가 각자의 장점을 발휘하여 협력적으로 업무를 수행합니다.

역량을 키우기 위해 AI에 투자하듯 직원들에게도 같은 이유로 투자해야 합니다. Nuttall 박사는 "창의력, 감성 지능, 복잡한 의사 결정, 시스템적 사고 등 기계가 따라할 수 없는 능력에 투자하세요."라고 말합니다.

수치로 입증된 사람들의 역량 강화

Automation Anywhere에서는 자율 기업으로 도약하는 길로 한 걸음씩 나아가고 있습니다. 아직 완전한 단계에 이르지는 못했지만, 에이전트 AI를 조직 전반에 적용하여 업무를 재구상하고 전략적으로 기업을 재정렬하며, 확장성과 효율성을 높이고, 구성원들에게 힘을 실어주고 있습니다. AI를 활용한 프로세스가 더 많아질수록 팀의 업무 환경이 변화하고 창의성, 전략, 복잡한 문제 해결에 더 집중할 수 있게 될 것입니다.

이러한 노력 과정에서 사람을 중심에 둠으로써 AI는 고객, 동료 및 파트너에게 향상된 경험을 제공할 수 있습니다. AI는 또한 효율성을 높여 팀이 더 적은 시간과 자원으로 더 많은 성과를 달성할 수 있게 합니다. 그리고 AI는 프로세스, 데이터, 장소를 넘나들며 즉시 확장될 수 있어 직원들의 역량도 높여줍니다.

또한 사람-프로세스-기술 프레임워크를 사람-프로세스-시스템 기업 운영 모델로 업데이트했으며, 이는 성과 관리로 지원되고 거버넌스로 통제됩니다. AI가 활용되고 있는 오늘날의 환경에서 이러한 요소들이 어떻게 적응하는지 살펴보겠습니다.

사람: 인간 및 인간의 AI 협력자
프로세스: 업무 관리를 위한 에이전트 오케스트레이션
시스템: AI 및 AI 기반 기술, 애플리케이션, 시스템
성과 관리: 자율 기업이 되기 위한 진행 상황과 성숙도 추적
거버넌스: 제어, 접근, 보안, 책임감 있는 AI 등

자율 기업 평가 지표 소개

사람에 대한 집중을 더욱 강화함과 함께 AI 교육 및 지원을 확대하고, 현재의 성숙도 기준을 측정하며, 새로운 성숙도 목표와 이를 달성하기 위한 계획을 수립했습니다. 새롭게 설정된 기준선은 앞으로의 영향력을 명확하게 파악하는 데 도움이 되며, 이를 통해 예상되는 비즈니스 가치와 실제 실현된 비즈니스 가치를 바탕으로 지속적인 투자의 우선순위를 정할 수 있습니다.

이러한 노력의 결과로 나온 것이 새로운 자율 기업 평가 지표입니다. 이를 통해 프로세스와 비즈니스 부문을 자율성 수준에 따라 평가할 수 있습니다. 이 점수표는 자동화를 전혀 도입하지 않은 완전한 수동 프로세스부터 인간과 AI가 협력하는 AI 보조 프로세스, 그리고 인간의 개입 없이 완전히 자율적으로 운영되는 프로세스에 이르기까지 다양한 수준을 포괄합니다.

이 스펙트럼 전반에 걸친 프로세스 매핑은 자율 기업이 되기 위한 AI 성숙도와 진척도를 측정할 수 있게 해주며, AI가 완전히 자동화하지 못할 수도 있는 고유하거나 매우 복잡하거나 인지적인 프로세스와 같이 자율적으로 진행할 수 없거나 실현할 수 없는 프로세스나 영역을 식별하는 데에도 도움이 됩니다.

프로세스를 자동화할 수 있을지를 평가할 때는 '자동화 또는 제거' 방식을 통해 기본 작업에서 낭비 요소를 제거할 수 있는 부분을 찾아냅니다. 당사의 자율 기업 평가 지표는 이러한 분류 항목을 수치화하고 시각화하여 프로세스가 수동에서 자율로 전환하는 진행 상황과 제거 대상으로 지정된 프로세스를 표시합니다.

다음은 하위 기능과 전체 범위에 걸친 분석이 포함된 비즈니스 부문 평가 지표의 한 예시입니다.