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  • CxO 시리즈: 자동화가 전략적 비즈니스 이니셔티브인 이유
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Pritzker Private Capital의 Anish Sharan과 이야기를 나눌 기회가 있었습니다. 디지털 트랜스포메이션, 특히 자동화가 현재 비즈니스의 전략적 이니셔티브에 어떻게 부합하는지, 그리고 이러한 노력에서 최고 경영진이 얼마나 중요한 파트너인지에 대한 귀중한 인사이트를 많이 얻었습니다.

현재 맡고 계신 역할과 경력에 대해 말씀해 주시겠어요?

Sharan: 저는 가족 투자 회사인 Pritzker Private Capital(PPC)의 디지털 트랜스포메이션 책임자로서 당사의 미들마켓 기업 제품군디지털 트랜스포메이션을 도입하여 고객 경험을 개선하고 운영 효율성을 향상하며 데이터 활용도를 높일 수 있도록 지원하고 있습니다.

시카고 상업 거래소, Nielsen Company, Leo Burnett, Motorola, Toyota에서 디지털 및 운영 우수성 리더로서 전략적 성장 이니셔티브를 성공적으로 이끌면서 디지털 트랜스포메이션은 사고방식에서 시작된다는 사실을 깨달았습니다.

현재 맡고 계신 역할에서 지난 12~18개월 동안 자동화가 디지털 트랜스포메이션의 필수 요소로 자리 잡는 과정에 대한 전략적 방향과 관련하여 어떤 변화가 있었나요?

Sharan: 지난 12개월 동안 비즈니스 환경은 극적으로 반전되었습니다. 오랜 기간 안정과 성장을 거듭해 온 비즈니스들은 공급망 문제, 노동력 부족, 인플레이션, 수요 변동, 일반적인 불확실성 등 역풍에 직면해 있습니다. 이 모든 것은 한데 어우러져 기업들이 이러한 영향을 완화하기 위해 무엇을 할 수 있는지 재평가하게 했습니다. 제가 보기에 디지털은 경영진이 가치를 빠르게 창출하는 데 쉽게 활용할 수 있는 가용 리소스입니다. 자동화와 AI, 특히 이제 보편화된 대규모 언어 모델과 같은 소비자급 AI는 매우 짧은 시간 내에 최고 경영진에게 의미 있는 결과를 가져다줄 수 있는 중요한 수단입니다.

이 모든 것을 하나로 묶는 공통된 주제가 보이시나요?

Sharan: IT가 조력자 역할을 하면서 자동화가 비즈니스 중심으로 변화하고 있는 것을 볼 수 있습니다. 이는 IT만으로는 실제 비즈니스 요구 사항을 평가할 수 없기 때문에 매우 타당한 현상입니다. 또한 CEO, CFO, COO가 앞장서서 자동화를 추진하는 것을 볼 수 있습니다. 이들은 이 어려운 비즈니스 환경에서 성공적으로 탐색하고 성장을 주도하기 위해 디지털 사고방식과 조치를 취해야 할 필요성을 인식하고 있습니다. 이러한 최고 경영진 수준의 지원은 성공적인 혁신 이니셔티브에서 공통으로 나타나는 주제입니다. 자동화는 변경 관리에 크게 의존하고 있으며, 최고의 변경 관리는 위에서부터 시작됩니다. 한 팀이 옆에서 변화를 주도할 수는 없습니다. 비즈니스의 전략적 우선순위에 따라 최고 경영진이 주도해야 합니다.

인플레이션, 공급망 문제, 노동력 부족에 대해 언급하셨습니다. 비즈니스 리더들이 디지털 또는 자동화가 도움이 될 수 있는 방향으로 나아가려고 하는 다른 질적인 테마가 있나요?

Sharan: 자동화의 탁월한 이점은 인적 자본을 활용할 수 있다는 점입니다. 저는 자동화가 직원의 생산성과 업무 만족도 측면에서 어떻게 직원의 삶을 개선하는지 살펴봅니다. 제가 존경하는 한 CFO는 트랜잭션에 갇혀 있는 직원들이 안타깝다고 말했습니다. 이 말은 매우 사실이기 때문에 저는 여러 번 인용해서 사용해 왔습니다. 자동화를 활용하면 직원들이 지루하고 수동적인 업무에서 벗어나 창의성과 분석 능력을 발휘하여 조직뿐만 아니라 자신을 위해 더 많은 일을 할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다.

린 실무자로서 저는 겜바 워크를 통해 업무가 어떻게 수행되는지 확인할 수 있다고 생각합니다. 이는 문제에 대한 전체적인 관점을 개발하는 데 도움을 줍니다. 이러한 접근 방식을 취하면서 저는 사람들이 말 그대로 트랜잭션에 갇혀 있기 때문에 업무의 일상적이거나 반복적인 측면을 제거할 수 있는 도움이라면 어떤 것이라도 환영한다는 사실을 알게 되었습니다.

제조 제품 분야에서 일한 경험이 있으신데, 이러한 종류의 산업에서 차세대 자동화 기회를 쉽게 얻을 수 있는 영역은 무엇이라고 생각하시나요?

Sharan: 제조업체는 안전에 영향을 주지 않으면서도 경쟁력을 유지하기 위해 지속적으로 비용을 절감하고 보다 효율적으로 운영해야 합니다. 제조 4.0 또는 스마트 제조는 기업이 제품을 제조, 개선 및 유통하는 방식을 혁신하고 있습니다. 제조업체는 사물 인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅 및 분석, AI 및 머신 러닝을 비롯한 새로운 기술을 생산 시설과 운영 전반에 통합하고 있습니다. 예를 들어, 생산 운영 데이터와 ERP, 공급망, 고객 서비스 및 기타 엔터프라이즈 시스템의 운영 데이터를 자동화하고 결합하면 이전에는 사일로화되어 있던 정보에서 더 큰 가시성과 인사이트를 확보하고, 이전에는 불가능했던 새로운 수준의 효율성과 고객 대응력을 확보할 수 있습니다.

변화나 이러한 유형의 기술 도입에 대한 저항을 경험한 적이 있으신가요?

Sharan: 저항은 변화 이니셔티브에서 기본적인 것으로, 사람들의 일하는 방식을 바꾸려고 할 때마다 나타납니다. 다른 방식으로 일하는 것에 대한 저항 요소와 기술에 대한 저항 요소가 있습니다. 사람들은 기술뿐만 아니라 기술이 자신의 고용 안정성에 미칠 영향에 대해서도 의문을 가집니다. 직원들이 더 가치 있는 업무로 전환하고 수동적이고 반복적인 업무는 기계에 맡길 수 있는 기회를 인식할 수 있도록 상황을 파악하는 것이 중요합니다. 기계가 일자리를 대체하는 것이 아니라 증강 인텔리전스의 균형에 도달할 것이라고 생각합니다.

먼저 좋은 직원 경험을 제공하지 않고는 좋은 고객 경험을 제공할 수 없다는 생각으로 이끌고 계신가요, 아니면 전반적인 고객 경험을 지속적으로 개선하는 데 주로 집중하고 계신가요?

Sharan: 저는 그 두 가지가 같은 방정식의 두 부분이라고 생각합니다. 제 경험에 따르면 모든 것은 고객으로부터 시작되며, 고객을 위해 더 나은 서비스를 제공하면 전체 가치 흐름에 도움이 됩니다. 예를 들어 직원이 이메일이나 전화로 받은 주문을 수동으로 입력하는 상황에서, 이제 고객 포털과 같은 자동화된 셀프 서비스 기능을 배포한다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 고객은 주문에 대해 360도 뷰로 완전히 파악할 수 있으므로 더 나은 경험을 할 수 있습니다. 그러면 직원들도 지루한 데이터 입력 업무에서 벗어나게 하고 고객 지원자 또는 더 나아가 내부 영업팀으로 전환할 수 있습니다. 고객 경험에 집중함으로써 그에 따른 혜택도 제공할 수 있는 것입니다.

경험하신 바에 따르면 경영진의 동의를 얻기 위해 이러한 유형의 이니셔티브 가치를 명확히 설명할 수 있는 모범 사례는 무엇인가요?

Sharan: 저는 항상 이런 질문을 받습니다. “왜 우리가 이것을 해야 하나요? 거시적인 차원에서 우리에게 정말 도움이 될까요?” 이에 저는 "기고 걷고 뛰자"라는 진언으로 답변합니다

크게 생각하고 작게 시작한 다음 빠르게 진행하십시오. 왜 그렇게 해야 할까요? 소규모 파일럿을 수행하는 것은 비즈니스에 큰 부담이 되지 않고, 결과를 확인하면 자동화가 고객, 직원, 생산성에 어떤 이점을 가져다주었는지 냉정하고 확실한 증거를 확보할 수 있기 때문입니다. 가치는 그 자체로 증명됩니다. 핵심은 먼저 큰 그림에 집중한 다음, 그 비전을 가다듬고 작은 것부터 시작하여 어떤 결과가 나오는지 확인하는 것입니다. 그러면 발전하는 정도가 보이기 시작합니다. 거기서부터 빠르게 확장할 수 있습니다.

내부 홍보를 촉진하고 지표가 비즈니스에 어떤 영향을 미치는지에 대해 설명하는 방법에 대한 조언을 해주실 수 있나요?

Sharan: 성공을 보여주면 도움이 됩니다. 동료 네트워크를 구축하는 것은 자동화에 참여하는 기업들의 커뮤니티를 육성하는 좋은 방법입니다. 동종 업계에서 자동화를 통해 성공을 거둔 사례를 보면 모방할 가능성이 높아집니다. 특히 경영진/CEO 수준의 의견을 듣는 것은 큰 영향을 미칩니다. 그들은 CEO가 "자동화를 통해 우리 팀에 이런 변화가 생겼습니다."라는 말을 듣고 싶어 합니다 그러면 아니나 다를까 다른 CEO가 전화를 걸어 비슷한 이니셔티브를 시작하고 싶다고 말합니다.

기본적인 프로세스는 기업마다 크게 다르지 않습니다. 예를 들어, 재무 분야에서는 제조 제품 기업과 CPG 기업이라고 해서 조정 작업을 다르게 수행하지 않습니다. 그렇다면 다른 기업에게서 배우지 않을 이유가 없죠. 심지어 저는 특정 자동화 프로세스를 달성한 회사와 이야기를 나누고 우리 에코시스템에 아이디어를 가져올 수 있는지, 아니면 두 기업을 연결할 수 있는지 알아보기 위해 Automation Anywhere의 네트워크에 문의하기도 했습니다.

12~18개월 후 지능형 자동화가 어디까지 발전할 것으로 생각하시나요?

Sharan: 저는 12~18개월 내에 AI가 비즈니스 의사결정을 개선하고 데이터의 힘을 활용하여 미래에 대비하고자 하는 비즈니스에게 보편적인 조력자가 될 것으로 예상합니다. 기술 환경은 빠르게 변화하고 있으며 디지털 트랜스포메이션을 위한 노력은 그 추진력과 시급성이 계속 증가하고 있습니다. 현대의 글로벌 비즈니스에는 진화된 첨단 기술 솔루션이 필요합니다. 인공 지능은 머신 러닝과 예측 분석 또는 규범적 분석이 더욱 중요하게 적용되는 지능형 자동화의 차세대 영역입니다.

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