APA를 활용하는 자율 기업
인터넷과 전자 상거래는 비즈니스 발전 과정에서 파괴적인 영향력을 미쳤던 혁신으로, 비즈니스 모델과 가치 전달 방식을 변화시켰습니다. 마찬가지로, 자율 기업 또한 획기적인 전환을 의미하며 기업의 의사 결정과 실행 방식을 변화시키고 있습니다.
자동화를 잠깐 시험해 본 기업과 자율성을 완전히 수용하는 기업 간의 차이는 큽니다. 많은 기업이 프로세스의 10~30%를 자동화하는 반면, 자율 기업은 프로세스의 50% 이상을 독립적으로 운영하고 전체 작업의 최대 80%까지 자동화합니다.
이는 핵심 비즈니스 프로세스를 인간의 개입을 최소화하면서 실행할 수 있도록 APA(에이전트 프로세스 자동화)와 AI 기반 의사 결정을 적용함에 따른 결과입니다.
APA는 ERP, CRM, SCM 및 금융과 같은 기존의 사일로화된 시스템 전반에 걸쳐 처음부터 끝까지 장기적이고 복잡한 비즈니스 프로세스를 조정하고 수행할 수 있습니다. 이는 목표를 달성하기 위해 스스로 생각하고, 결정하고, 행동을 취할 수 있는 스마트 AI 에이전트를 사용합니다.
이 AI 에이전트는 데이터, 시스템, 부서 간의 장벽을 허물며 원활하게 협력하고, 고객 피드백, 시장 변화, 운영 데이터와 같은 정보가 들어올 때 이를 이해하여, 신속하게 새로운 정보를 활용해 결정을 내리고 다음 단계를 수행합니다.
여기서 중요한 것은 자율 기업이 인간의 일을 없애는 것이 아니라 재정의한다는 점을 주목해야 합니다. 직원들은 반복적인 작업을 관리하는 일에서 벗어나 AI 기반 시스템을 감독하고, 전략적인 결정을 내리며, 창의성과 전략적 성장을 중점으로 새로운 비즈니스 모델을 개발하는 일을 수행하게 됩니다.
기업 자동화의 발전
기본적인 자동화에서 자율 기업으로 전환하는 일, 즉 반복적인 작업을 간소화하는 단계에서 복잡한 워크플로를 자율적으로 운영하는 단계로 발전하는 과정은 더 큰 기술 발전과 함께 뚜렷하게 진행됩니다. 자동화 도구는 SaaS, 클라우드 및 엔터프라이즈 AI를 포함한 광범위한 기술 발전과 함께 발전했습니다.
RPA에서 APA로
오늘날의 에이전트 프로세스 자동화는 RPA(로보틱 프로세스 자동화)에 그 뿌리를 두고 있습니다. RPA는 구조화된 프로세스를 놀라울 만큼 효율적으로 처리할 수 있었습니다. 그러나 그 범위는 제한적이었습니다. RPA는 비정형 데이터를 처리하는 데 어려움을 겪었고, 의사 결정 및 문제 해결을 위한 인지 능력이 부족했습니다.
AI(인공지능)와 머신 러닝을 도입함에 따라 자동화 시스템은 데이터를 통해 학습하고, 새로운 상황에 적응하며, 예측 및 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있게 되었습니다. 이에 따라 비정형 데이터를 활용하는 프로세스를 자동화하는 것도 가능해졌습니다. 이러한 방식으로, 지능형 자동화는 기존의 RPA가 가진 한계를 극복할 수 있었습니다.
프로세스 마이닝 또한 중요한 역할을 했는데, 실제 프로세스 실행과 가정된 워크플로를 시각적으로 비교해 볼 수 있도록 하고, 프로세스 병목 현상을 드러내어 자동화 기회를 식별하며, 실제 성능 데이터를 기반으로 지속적인 프로세스 최적화를 지원했습니다.
그러나 기존의 자동화 접근 방식은 시스템을 사일로화되는 경우가 많았는데, 더 넓은 관점에서 기업의 맥락을 고려하지 않고 개별 작업을 자동화했습니다. 이에 따라 업무가 비효율적으로 진행되고 병목 현상이 발생했으며, 확장성과 통합성에도 한계가 생겼습니다.
에이전트 프로세스 자동화는 이러한 한계점을 극복합니다. 이는 사일로화 현상을 타파해, 모든 비즈니스 시스템과 업무 영역 전반에 걸쳐 통합되고 일관된 자동화 접근법을 제공합니다.
RPA에서 자율 기업으로 발전하는 과정을 그려 보려면 비즈니스 프로세스 자동화 기술의 타임라인을 생각해 보세요.
- RPA(로보틱 프로세스 자동화)는 초기 단계로, 일반적으로 특정 부서 내에서 규칙을 기반으로 한 반복 작업을 자동화하는 데 중점을 둡니다.
- 지능형 자동화는 AI와 머신러닝을 RPA와 통합하여 비정형 데이터를 비롯해 인지 능력이 필요한 더 복잡한 프로세스를 자동화하는 작업입니다.
- APA(에이전트 프로세스 자동화)는 현재 단계로, 50% 이상의 프로세스가 AI 에이전트와 원활한 시스템 통합에 의해 자율적으로 운영됩니다.
자율 기업으로의 전환을 가능하게 하는 기술 발전
에이전트 프로세스 자동화는 중요한 변곡점을 나타냅니다. 이는 자동화 도구와 함께 여러 기술 발전이 함께 이루어져 자율 워크플로를 지원하는 획기적인 기능을 제공합니다.
- NLP(자연어 처리): NLP를 통해 자동화 시스템은 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있는데, 이는 문서, 이메일 및 대화를 처리하는 데 중요합니다. NLP는 인간이 자연어를 사용하면서 자동화 시스템과 쉽게 협력할 수 있도록 합니다.
- 지식 그래프와 시맨틱 기술: 비즈니스 지식을 구조화하여 표현함으로써, 정보 소스 전반에 걸쳐 추론할 수 있도록 하고 비즈니스 프로세스에 대해 맥락을 이해할 수 있도록 지원합니다.
- LLM(대규모 언어 모델): 일반화된 추론 능력을 자동화에 적용하여 훈련 데이터에서 보지 못한 새로운 상황을 처리할 수 있는 능력을 발휘합니다. LLM은 자연어를 사용하여 개발할 수 있도록 자동화 생성을 간소화합니다.
- 로우코드/노코드 플랫폼: IT 전문가를 넘어 자동화 개발을 확장하고 자동화 솔루션의 배포를 가속화합니다. 중요한 것은 이에 따라 비즈니스 유저가 자동화 설계에 참여할 수 있다는 점입니다.
- API 에코시스템 및 마이크로서비스: 기업 자동화의 숨은 영웅인 API는 시스템 간 표준화된 연결을 제공하고, 재구성 가능한 모듈식 자동화 설계를 가능하게 하며, 이전에 사일로화되었된 시스템 전반에서 통합을 지원합니다.
- 이벤트 기반 아키텍처: 이는 자동화가 실시간 비즈니스 이벤트에 대응할 수 있음을 의미합니다. 여러 AI 에이전트 간 조정할 수 있도록 하고 비동기 프로세스 실행을 지원합니다.
- 에이전트 AI: AI 에이전트와 에이전트 시스템은 이러한 모든 기술을 기반으로 하여 자동화에 자율성, 적응성 및 목표 지향성을 부여합니다. 이를 통해 고정된 절차를 따르는 것뿐만 아니라 목표를 달성하는 방법에 대한 결정을 내리면서 더 독립적으로 목표를 추구할 수 있습니다. 이는 사전에 완전히 명시하기 어려운 복잡하고 가변적인 프로세스를 처리할 수 있게 합니다.
이러한 기술은 모두 자동화를 발전하는 데 기여하고 있습니다. 인간 인터페이스 동작을 모방하는 것에서 벗어나 비즈니스 맥락을 이해하고, 결정을 내리고, 행동을 취하며, 새로운 상황에 적응하는 것으로 발전합니다. 이는 진정한 에이전트 프로세스 자동화의 핵심이며, 자율 기업을 이끄는 힘이 됩니다.
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자율 기업의 핵심 구성 요소
자율 기업의 중심에는 APA(에이전트 프로세스 자동화) 개념이 있습니다. APA는 최소한의 인간 개입으로 전 과정의 프로세스를 관리하기 위해 AI 에이전트를 사용하는 비즈니스 프로세스 자동화의 획기적인 접근 방식입니다.
이 AI 에이전트는 인간의 의사 결정을 모방하도록 설계되어 복잡한 워크플로를 탐색하고 자율적으로 작업을 수행할 수 있습니다. 이 시스템은 AI 기능을 실행 능력과 결합하여 비정형 데이터를 처리하고, 패턴을 인식하며, 데이터 기반의 결정을 내릴 수 있습니다.
기존 자동화 솔루션은 특정 부서 내의 개별 작업을 처리하는 수직적 형태의 솔루션에 중점을 두는 경향이 있는 반면, APA는 수평적 통합을 제공합니다. AI 에이전트는 애플리케이션 전반에서 원활하게 작동하여, 상호 연결된 통합 기업 에코시스템을 구축합니다.
이 수평적 접근 방식은 조직의 다양한 부문 간에 존재하는 보이지 않는 장벽을 제거하여, 공통의 전략적 목표, 효율성 및 생산성을 추구할 수 있도록 조직을 재정립합니다.
오케스트레이션은 여기서 중심적인 역할을 하는데, 자율 기업 내에서 여러 자동화 시스템과 AI 에이전트를 관리합니다. 이러한 작업에는 각기 다른 프로세스와 시스템을 조정하고 동기화하여 원활하게 협력하도록 하는 작업이 포함됩니다. 효과적인 오케스트레이션이란, AI 에이전트가 다양한 플랫폼 전반에서 소통하고 협력하여 충돌과 중복을 방지하고 자원 사용을 최적화하는 것을 의미합니다.
인간 근로자와 자율 시스템 간의 협력
자율 기업에서 인간 근로자는 AI 에이전트가 효과적으로 작동하는 데 필요한 전략적 방향과 맥락을 제공함으로써 자율 시스템과 협력합니다. 이와 같은 인간 근로자와 에이전트 자동화의 팀워크는 효율성과 혁신을 실현하는 데 있어 아주 중요합니다.
AI 에이전트는 데이터를 기반으로 작업을 처리하고 결정을 내리는 데 뛰어나지만, 감독과 창의적인 문제 해결을 위해서는 여전히 인간이 개입해야 합니다. 인간은 전체적인 목표와 매개변수를 설정하고 자동화된 프로세스를 조직의 가치와 목표에 부합시킵니다.
AI 에이전트가 반복적이고 데이터가 많은 작업을 처리함에 따라, 인간 근로자는 감성 지능, 창의성 및 전략적 사고가 필요한 분야에 집중할 수 있습니다. 이와 같은 협업은 인간을 대체하는 일에 관한 이야기가 아닙니다. 현재의 제약을 뛰어넘어 더 큰 혁신과 경쟁력을 향해 나아가는 일입니다.
“자율 기업은 직원들이 가장 중요한 것, 즉 비즈니스 가치를 제공하는 데 집중할 수 있도록 합니다.”
—Forbes
게다가, 인간 근로자는 AI 에이전트의 성능을 모니터링하고 개선하는 데 있어 진실된 정보를 제공합니다. 인간 근로자는 결과를 분석하고 피드백을 제공함으로써, 시스템을 지속적으로 개선하여 변화하는 비즈니스 요구와 환경에 적응할 수 있게 됩니다.
자율 기업이 되면 얻을 수 있는 비즈니스 이점
자율 기업이 되면 조직이 자원을 활용하고 성장을 이끄는 방식을 근본적으로 재구성합니다. 자율적인 워크플로를 수용하면 예산 할당, 인력 역학, 운영 정확성, 그리고 고객 만족도에 영향을 미치는 등 다각적인 비즈니스 이점이 제공됩니다.
예산을 유지 보수에서 혁신으로 이동
CIO(최고 정보 책임자)에게 이와 같은 변화는 특히 중요합니다. 일상적인 유지보수에서 혁신적인 이니셔티브로 예산 할당을 전략적으로 이동할 수 있기 때문입니다. 전통적으로 IT 예산 중 많은 부분이 기존 시스템과 인프라를 유지하는 데 소비됩니다.
에이전트 프로세스 자동화를 통해 기업은 자체 관리 IT 시스템을 갖출 수 있습니다. 이러한 변화를 통해 CIO는 새로운 제품 개발, 새로운 시장 진입 또는 고객 경험 향상과 같은 비즈니스 성장을 이끄는 혁신적인 프로젝트에 투자할 수 있게 됩니다. 결과적으로, 조직은 시장 변화에 적응하고 지속 가능한 성장을 위한 새로운 기회를 포착하여 더 빠르게 확장하고 전환할 수 있습니다.
직원 역할을 강화하여 수익 성장 촉진
APA가 미치는 가장 중요한 영향 중 하나는 직원들이 반복적인 수동 작업에서 고부가가치를 창출하는 역할을 맡을 수 있도록 발전시킬 수 있다는 점입니다. 이러한 전환은 단순히 운영 비용을 줄이는 데 그치지 않고, 적극적으로 수익을 창출합니다. 직원들의 업무 중심이 인간의 창의성, 문제 해결 및 의사 결정이 필요한 전략적 활동으로 전환됩니다. 혁신과 고객 참여에 집중하면서, 직원들은 자신의 역량을 발휘해 새로운 비즈니스 기회를 창출하고 경쟁력을 강화할 수 있습니다.
정확성, 규정 준수 및 위험 관리 강화
자율 기업은 정확성, 규정 준수, 위험 관리에서 상당히 큰 개선 효과를 누립니다. AI 시스템은 대량의 데이터를 처리하는 데 뛰어나며, 수작업으로 인한 오류 발생 가능성을 줄여줍니다. 이와 같은 정확성은 업계 규정 및 표준 준수를 유지하는 데 도움이 됩니다. 또한, AI 에이전트는 규제 요구 사항과 기업 정책을 실패 없이 철저히 준수하도록 프로그래밍될 수 있습니다.
AI는 잠재적 문제를 예측하고 예방 조치를 실행할 수 있기 때문에 위험 관리에 크게 기여합니다. AI 기반 분석은 잠재적인 위험을 실시간으로 파악하여 사전에 관리하고 완화할 수 있도록 합니다. 자율 시스템은 지속적인 모니터링과 데이터 분석을 통해 이상 현상을 식별하고 수정 조치를 취할 수 있으며, 이를 통해 기업이 법적 및 윤리적 경계를 준수하면서 운영되도록 보장합니다.
고객 경험 개선
자율 기업이 됨으로써 얻는 이점은 고객 경험에도 확장됩니다. 사실, 고객 경험 개선은 초기 에이전트 프로세스 자동화 프로젝트를 추진하는 핵심 동인인 경우가 많습니다.
자율 기업은 고객에게 더 빠르고 일관된 서비스를 제공합니다. AI 시스템은 고객 요청을 실시간으로 처리하여 즉각적인 응답과 해결책을 제공합니다. 이에 따라 대기 시간이 단축되고 고객 만족도가 높아집니다.
자동화 시스템은 모든 접점에서 일관적으로 서비스가 제공될 수 있도록 하여, 시간이나 채널에 관계없이 동일하게 높은 기준을 유지합니다. 이와 같은 신뢰성은 고객에게 기업과 상호작용할 때마다 언제나 신속하고 정확한 서비스를 기대할 수 있다는 확신을 주기 때문에 고객의 신뢰와 충성도를 쌓을 수 있습니다.
실제 사례 및 유스케이스
자율 기업이 되기 위한 과정에서 기업들은 AI 기반 자동화를 활용하여 기존의 워크플로를 혁신하고 다양한 분야에서 운영 효율성을 높이고 있습니다. 이러한 혁신에 가까운 변화는 핵심 운영 프로세스에 AI 에이전트가 통합된 사실에서 잘 드러나며, 영업 및 마케팅 분야처럼 덜 구조화되고 전통적으로 인간이 주도하던 프로세스에서도 에이전트 프로세스 자동화를 사용하여 더 빠르고 효율적인 성과를 달성한 사례에서도 확인할 수 있습니다.
이러한 변화는 Petrobras, Boston Children’s Hospital, KeyBank와 같은 조직들이 에이전트 프로세스 자동화를 활용하여 효율성, 정확성, 그리고 고객 만족도에서 놀라운 개선을 이룬 실제 사례 연구를 통해서 더 자세히 확인할 수 있습니다.
사례 연구
Petrobras: 세금 관리 혁신
브라질의 선도적인 에너지 회사인 Petrobras는 복잡하고 끊임없이 변화하는 세금 관리 환경에 대처하기 위해 에이전트 프로세스 자동화의 힘을 활용했습니다. Petrobras는 매년 수천 건의 세법 변경 사항을 파악해야 하는 어려움을 겪었으며, 기존의 방식으로는 사람이 직업 처리해야 했고 시간이 오래 걸렸습니다.
Petrobras는 APA를 구현하여 이러한 세금 변경 사항에 대한 분석 및 적용을 자동화했으며, 이에 따라 AI 에이전트가 전례 없이 정확하게 세금을 신속히 재계산할 수 있게 되었습니다. 이러한 자동화는 세금 관리 프로세스를 간소화하는 데 그치지 않고, 상당한 재정 절감 효과도 가져왔습니다. 단 3주 만에 Petrobras는 1억 달러 이상을 절약했습니다.
“3일 만에 세금 신고를 마쳤습니다. 15년 만에 처음으로 주말 근무를 하지 않고도 세금 신고를 할 수 있었어요.”
—Victor Pace, Petrobras 세금 및 정부 참여 부문 총괄 매니저
Boston Children’s Hospital: 의료진의 업무 효율성 향상
Boston Children’s Hospital은 의료 전문가들이 크게 부담을 느끼는 행정 업무를 해결할 수 있도록 에이전트 프로세스 자동화를 활용했습니다. 일정 관리, 청구, 문서 작업 등 진료 전후의 복잡한 행정 업무는 의사의 업무 시간 중 최대 25%까지 차지하는데, 이는 환자 진료에 집중하는 데 방해가 됩니다.
Boston Children’s Hospital은 APA를 도입함으로써 이러한 시간 소모적인 프로세스를 자동화했고, 의사들의 행정 업무 부담을 크게 줄였습니다. 이러한 자동화는 운영 효율성을 향상시켰을 뿐만 아니라, 의사들이 환자 경험에 더 많은 시간과 주의를 기울일 수 있도록 하여 의사의 근무 환경도 개선했습니다. 결과적으로 Boston Children’s Hospital은 직원 만족도와 환자 결과를 모두 개선할 수 있었으며, 이는 의료 분야에서 APA가 긍정적인 영향을 끼칠 수 있음을 보여줍니다.
KeyBank: 재무 운영 간소화
주요 금융 기관인 KeyBank는 은행 전반에 걸쳐 운영 효율성을 혁신하기 위해 에이전트 프로세스 자동화를 활용했습니다. 반복적이고 시간 소모적인 수많은 프로세스를 관리해야 하는 문제를 겪고 있었던 KeyBank는 부서 전반에서 거의 300개에 달하는 프로세스를 자동화하기 위해 APA를 도입했습니다.
이 자동화 프로세스는 거래 처리, 규정 준수 점검, 고객 서비스 문의와 같은 작업을 포괄합니다. 이 워크플로를 자동화함으로써 KeyBank는 비즈니스 효율성을 향상시켰을 뿐만 아니라 인적 오류의 위험을 줄이고 규제 표준 준수를 보장했습니다. APA를 구현함으로 인해 KeyBank는 더 원활하고 신속하게 운영할 수 있게 되었으며, 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 금융 혁신의 선두 주자로 자리매김할 수 있었습니다.
영업 및 마케팅
영업 및 마케팅의 경우 자율 프로세스의 주요 대상으로 즉시 떠오르지 않을 수도 있지만, 이 부문은 에이전트 프로세스 자동화의 가치와 영향력이 크게 발휘되는 부문입니다.
예를 들어, AI 에이전트 기반 자동화는 견적 생성 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 일반적으로 견적을 생성하려면 여러 출처에서 데이터를 수집하고, 비용을 계산하며, 정확성을 확인한 다음, 승인을 받는 과정을 거치게 되는데, 이 과정에서 지연이 발생하기 쉽습니다.
자율 시스템을 통해 AI 에이전트는 모든 데이터베이스에서 제품 사양, 가격, 고객 정보 등 관련 데이터를 즉시 가져올 수 있습니다. AI 에이전트는 실시간으로 정확한 견적을 계산하기 위해 규칙과 알고리즘을 적용하며, 가격 전략과 할인 정책을 준수합니다.
이 에이전트 자동화는 견적 생성 속도를 높이는 동시에 정확성과 일관성을 개선하고 비용이 많이 드는 오류가 발생할 위험을 줄입니다. AI 기반 인사이트는 영업 팀에 최적의 가격 책정 및 할인 기회에 대한 추천을 제공하여, 고객의 요구를 충족하고 수익 성장을 촉진하는 능력을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
마케팅에서 AI 에이전트는 콘텐츠 생성 및 게시 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 콘텐츠를 개발하고 배포하는 일은 일반적으로 아이디어를 구상하고 초안을 작성하는 일부터 플랫폼 전반에 걸쳐 일정을 관리하고 게시하는 일까지 수많은 일을 사람이 직접 해야 합니다.
AI 에이전트는 대상 고객이 공감할 수 있는 고품질 콘텐츠를 생성하여 이 워크플로를 간소화합니다. AI 시스템은 데이터를 분석하여 소비자 선호도, 검색 트렌드, 경쟁사 활동을 파악하기 때문에, 특정 잠재고객 그룹에 맞춘 관련 주제를 제안하고 흥미를 끌 만한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
그리고 AI 시스템은 소셜 미디어, 블로그, 이메일 캠페인과 같은 여러 채널에서 최대한의 참여를 끌어낼 수 있도록 최적의 타이밍으로 일정 관리 및 게시 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 이러한 자동화는 콘텐츠 파이프라인을 가속화할 뿐만 아니라 정확성과 도달 범위도 향상합니다.
자율 기업에서의 인간의 역할
자율 기업에 대한 개념은 대량 실업의 이미지를 떠오르게 만들 수 있으며, 이는 오해의 소지가 있는 문제로 명확히 다뤄야 할 사항입니다. 이러한 변화는 제로섬 게임이 아닙니다. 조직과 직원 모두에게 이익이 되는 발전입니다.
자율 기업에서 인간은 협력하고 성장할 수 있는 주체입니다. AI와 자동화는 작업을 처리하는 동시에, 직원들이 고부가가치 활동에 집중할 수 있도록 기회의 문을 열어 줍니다.
보완 및 대체 비교
보완과 대체의 개념을 비교하는 일은 자율 기업이 인간에게 어떤 의미를 가지는지를 이해하는 데 있어 중요합니다.
보완은 본질적으로 기술을 통해 인간의 능력을 향상시키는 것을 의미하며, 개인이 작업을 더 효율적이고 효과적으로 수행할 수 있게 합니다. 이는 대체와 대조적인 개념으로서, 대체는 기술이 전통적으로 인간이 수행하던 작업을 완전히 대체하여 종종 일자리 상실에 대한 우려를 초래하기도 합니다.
자율 기업에서 보완은 기술을 활용하여 인간의 역량을 강화하는 것을 의미하며, 인간의 역할을 없애는 것과는 거리가 멉니다. 예를 들어, AI 기반 도구는 반복적이고 데이터 집약적인 워크플로를 처리할 수 있어 직원들이 인간의 직관과 감성 지능이 필요한 전략적, 창의적, 대인 관계 활동에 집중할 수 있도록 합니다. 이러한 인간과 기술 간의 관계는 생산성과 혁신의 향상을 실현하고, 직원들이 창의적인 문제 해결과 의사 결정에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 하는 것에 관한 개념입니다.
보완은 또한 지속적인 학습 및 적응과 관련이 있습니다. 기술이 발전함에 따라, 그러한 기술을 활용할 수 있도록 역량 또한 개발해야 합니다. 보완을 우선시하고 이를 지원하기 위한 교육과 역량 강화를 중시하는 기업은 의욕적이고 몰입된 인력을 육성할 가능성이 더 높습니다. 직원은 여전히 기업의 성공에 있어 중요하고 필수적인 존재이기 때문입니다.
많은 조직이 이미 이러한 변화를 뒷받침하기 위해 역량 재교육 및 역량 강화 프로그램을 도입했습니다. 이러한 프로그램은 자율 시스템으로 인한 새로운 직무에 직원들이 대비할 수 있도록 하는 데 중요합니다.
한 가지 케이스로, SoftBank는 직원들이 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 직원 역량을 강화하는 데 전략적 초점을 맞추고 있습니다. 교육 프로그램은 AI 통합, 데이터 분석 및 프로세스 자동화와 같은 분야에서 직원의 역량을 높여, 직원들이 반복적인 작업에서 벗어나 더 부가가치가 높은 직무를 맡을 수 있도록 하는 데 목표를 두고 있습니다. 직원들의 열정이 느껴집니다. 직원 경험 향상을 위한 생성형 AI 활용 방법 아이디어 공모전에서 열흘 만에 52,000개의 제안이 나왔습니다!
“기술 경험을 통해 새로운 감각을 일깨우는 것을 목표로 삼았습니다... 저희는 직원과 기술이 한데 어우러지는 업무 스타일과 업무 공간을 실현하고 있습니다.”
—Satoshi Kaminagayoshi, SoftBank Corp. 고객 성공 담당 부사장
중요한 점은 보완 접근 방식이 윤리적 고려 사항 및 사회적 기대와도 일치한다는 것입니다. 인간의 능력을 대체하는 것이 아닌, 확장하는 데 중점을 둠으로써 자율 기업은 일자리 상실 가능성을 완화하고 경제적 안정을 도모할 수 있습니다. 이는 노동의 비인간화에 대한 우려와도 관련이 있습니다. 보완은 비즈니스 결과를 이끄는 데 있어 인간의 창의성과 판단을 중요하게 여깁니다.
직원들의 선호도가 이미 변화하고 있습니다. 구직자들은 이제 일자리를 구할 때 AI 도입 여부를 봅니다. 그 누구도 시대에 뒤처진 수작업 프로세스로 업무를 진행하는 회사에서 일하고 싶어 하지 않습니다. 경력 성장에 도움이 되지 않기 때문입니다. 직원들은 단순히 직장을 구하는 것이 아니라, 경력을 쌓을 일자리를 원합니다. 고용주들도 이에 대해 인지하고 있어야 하며, AI를 운영 개선을 위한 경쟁 우위 전략으로 활용해야 합니다."
—Mihir Shukla, 창립자 겸 CEO, Automation Anywhere
일반적인 과제와 극복 방법
기업은 자율 기업으로 전환함에 따라, 해결해야 할 과제도 생기게 될 것입니다. 이 중에서 가장 중요하게 고려해야 할 사항으로는 역량 격차 해결과 자율 시스템의 관리 및 감독입니다. AI 기반 프로세스가 기업의 가치와 규제 요구 사항에 부합할 수 있도록 하는 것이 가장 중요합니다.
이 외에도 기업들은 기존 인프라와 복잡한 AI 시스템을 통합하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 이 과정에서 상당한 기술 업그레이드와 투자가 필요한 경우가 많습니다. 데이터 관리는 또 다른 중요한 과제입니다. 기업은 자율 운영을 뒷받침할 수 있도록 강력한 데이터 품질, 보안 및 프라이버시를 보장해야 합니다. 또한, AI 기반 프로세스를 조직의 목표와 가치에 부합하도록 맞추는 일은 일관성 유지와 전략적 성공을 이끌기 위해 필수적입니다.
자율 시스템에 대한 관리 및 감독 고려 사항
자동화된 운영을 계속해서 통제하고 투명성, 책임성, 윤리적 준수를 보장하기 위해서는 강력한 거버넌스 프레임워크를 구축하는 것이 중요합니다. 기업은 잠재적 위험을 방지하기 위해 정기적인 감사, 규정 준수 점검 및 윤리적 검토를 포함한 감독 메커니즘을 구현해야 합니다.
규제 프레임워크
- 데이터 프라이버시, 보안 및 윤리적 사용을 다루는 포괄적인 지침을 개발합니다.
- 사용자 권리를 보호하도록 법적 기준을 준수합니다.
- 데이터 수집, 저장 및 사용을 위한 정책을 수립하고, 무단 접근 방지 및 사이버 위협 완화를 위한 메커니즘을 마련합니다.
책임
- 자율 시스템의 성능과 결과를 담당할 책임자를 지정합니다.
- 정기적인 감사와 평가를 실시하여 지침 준수를 보장하고 개선이 필요한 영역을 파악합니다.
투명성 및 설명 가능성
- 자율 시스템의 의사 결정 과정에 대한 명확한 통찰력을 제공합니다.
- 시스템의 작동 방식, 사용되는 데이터, 의사 결정의 근거를 설명하여 이해관계자의 신뢰를 구축합니다.
인간의 감독 및 개입
- 시스템 실패나 윤리적 딜레마가 발생할 경우 인간이 개입할 수 있는 메커니즘을 포함시킵니다.
- 특히 복잡하거나 중대하거나 예기치 않은 상황에서는 여전히 인간의 판단이 의사 결정 과정에 개입되도록 해야 합니다.
역량 격차 극복
또 다른 중요한 과제는 인력 내에서 역량 격차를 해결하는 것입니다. 기업들이 첨단 기술을 채택함에 따라 새로운 역량을 요구하는 추세가 늘어나고 가속화되고 있습니다. 즉, 기업이 자율 기업으로 번영하려면 인재를 적극적으로 육성해야 합니다.
이러한 과정에는 디지털 이해력, AI 관리 및 고급 분석에 중점을 둔 포괄적인 교육 및 개발 프로그램에 투자하는 것이 포함됩니다. 또한 교육 기관 및 온라인 학습 플랫폼과의 협업을 통해 지속적인 학습과 역량 개발을 촉진할 수 있으며, 이에 따라 직원들이 변화하는 업무 환경에서 요구하는 사항에 대비할 수 있게 됩니다.
평가 및 전략 계획
- 정기적으로 데이터 기반의 역량 평가를 실시하여 현재 역량을 미래 요구 사항과 비교합니다.
- 교육을 통해 비즈니스 영향력을 가장 크게 발휘할 수 있는 우선 분야를 파악합니다.
- 조직의 역량과 격차를 명확하게 파악할 수 있는 기술 분류 체계를 개발합니다.
개인 맞춤형 개발 경로
- 개인의 경력 목표를 조직의 필요 사항과 맞춘 맞춤형 학습 여정을 설계합니다.
- 개인의 진행 상황과 학습 스타일에 따라 콘텐츠를 조정하는 AI 기반 학습 플랫폼을 구현합니다.
- 기술적 역량(데이터 과학, 프로그래밍)과 인간적 역량(비판적 사고, 윤리적 판단)의 균형 있는 발전
인센티브와 문화
- 역량 습득 및 적용과 연계된 의미 있는 보상 시스템을 구축합니다.
- 표준 근무 일정 내에서 학습 전용 시간을 할당합니다.
- 지속적인 자기 계발이 일상 업무의 한 과정으로 간주되는 문화를 조성합니다.
구현 및 파트너십 전략
- 직원들이 새로운 역량을 활용하여 부서 간 프로젝트에 참여할 수 있는 내부 역량 마켓플레이스를 구축합니다.
- 교육 기관 및 전문 교육 제공자와의 전략적 제휴
- 도메인 전문가와 기술 전문가가 협업하는 하이브리드 팀을 구성하여 지식 전수 가속화
진행 상황 및 영향력 측정
- 비즈니스 성과와 직접적으로 연결된 지표를 통해 역량 개발 추적
- 새로운 역량이 운영 성과 향상에 얼마나 효과적으로 기여하는지 모니터링
- 생산성 향상과 혁신 지표를 통해 교육 이니셔티브의 ROI 평가
궁극적으로, 성공적인 자율 기업으로의 전환을 위해서는 기술적 역량과 자동화를 보완하는 고유한 인간의 역량이 모두 필요하다는 점을 인식하는 것이 중요합니다.
자율 기업이 되기 위한 과정에서 여러 과제에 직면하게 되지만, 거버넌스를 우선시하고 인재 개발에 투자하면 성공적인 위치에 설 수 있게 될 것입니다.
사일로화된 AI 배치와 관련된 문제점
수직적인 사일로, 예를 들어 CRM(고객 관계 관리) 또는 ERP(전사적 자원 관리) 시스템에 AI를 배치하면 변화할 수 있는 가능성을 상당히 제한하게 됩니다.
AI가 특정 기능 영역에 국한되면 생산성을 가로막는 기존의 장벽을 더욱 악화시킵니다. 사일로화된 배치는 단편적인 통찰력과 최적화되지 않은 의사 결정으로 이어지는 경우가 많으며, 데이터와 프로세스가 개별 부서 내에서 고립되어 연결되지 않은 상태로 남아 있기 때문입니다. 이렇게 좁은 방식으로 배치하면 기업 전반의 통합적인 전략을 수립하는 능력을 제한합니다.
예를 들어, 영업 팀을 위해 CRM 시스템에 AI를 구현하면 어떤 영향이 있을지 생각해 보세요. 70,000명의 직원을 보유한 한 글로벌 기업이 있는데 직원 중 15%가 영업 부서에 속해 있으며 기업이 CRM 효율성을 높이기 위해 AI를 통합한다고 가정해 봅니다. 과감하게 가정한다 하더라도(예: AI가 CRM 관련 작업의 50%를 보조하고 판매자의 3/4이 이를 일관되게 채택하여 생산성을 25% 향상시키는 경우) 결과적으로 영업 팀 효율성은 1.7% 증가하는 데 그칩니다.
게다가, 이는 전체 회사 효율성을 고려했을 때 단지 0.3% 개선되었음을 의미합니다.
이처럼 이점이 적다는 것을 고려하면, AI는 단일 시스템이나 업무 영역 내에 적용되었을 때 제한된 영향력을 발휘함을 알 수 있습니다. 이는 전체 기업을 포괄하는 더 넓은 운영상의 과제와 기회를 다루는 데 실패한 것입니다.
안타깝게도, 공급업체별 AI 솔루션은 이러한 사일로 현상을 타개하기보다는 오히려 지속시키는 경우가 많습니다. 기업이 특정 플랫폼이나 에코시스템에 맞춘 AI 도구를 활용하면 의도치 않게 서로 다른 업무 분야 간 경계가 더욱 심화되는 결과를 낳게 됩니다. 이러한 접근 방식은 부서 간에 AI 및 자율 프로세스를 통합하는 능력을 제한합니다.
자율 기업을 구현하려면 기업은 AI를 비즈니스의 모든 측면에 배치하는 통합 접근 방식을 적용해야 합니다. 기업은 사일로화를 지속시키는 것이 아닌, 다양한 비즈니스 부문 간에 수평적 통합과 원활한 커뮤니케이션을 촉진하는 AI 솔루션을 추구해야 합니다.
자율 기업으로 발전하기 위한 단계
자율 기업이 되기 위한 과정을 시작하는 것은 주요 단계를 통해 체계적으로 발전하는 과정으로 설명될 수 있는데, 각 단계에는 인간과 AI가 뚜렷한 역할을 맡습니다. 이러한 발전을 위해서는 기술, 조직 변화, 인간과 기계의 협업을 통합하는 전략적 접근이 필요합니다.
자율 기업 발전 단계
1단계: 인간이 주도하고 AI가 보조하는 초기 방식
이 기초 단계에서는 기업이 인간의 의사 결정을 지원하기 위해 기본적인 AI 도구를 활용하기 시작합니다. AI는 주로 인간의 감독에 따라 데이터 분석, 향상된 소프트웨어 및 의사 결정 지원 시스템에 사용됩니다. 예를 들어, 고객 지원 챗봇은 간단한 문의를 처리하여 인간이 더 복잡한 문제에 집중할 수 있게 합니다. 이 단계는 학습, 실험, 탐구하는 과정입니다.
2단계: AI를 통해 보완된 결정에서 나타나는 새로운 협업 방식
여기서 AI는 유용한 인사이트를 제공하여 인간의 의사 결정을 개선합니다. 기업은 프로세스를 보완하도록 고급 분석 플랫폼과 머신 러닝 도구를 도입합니다. 예를 들어, 금융 기관은 AI를 사용하여 시장 동향을 분석하고 투자 기회를 제안함으로써 분석가들이 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 이 단계에서는 AI를 활용한 생산성 도구와 중급 수준의 AI 협업 기술에 중점을 둡니다.
3단계: 인간과 AI의 조화로운 협업
이 단계에서는 인간과 AI가 원활하게 협력하여 의사 결정 책임을 공유합니다. 기업은 통합된 AI 시스템, 예측 분석 및 협업 도구를 배포합니다. 의료 분야의 경우, AI가 환자 데이터를 분석하여 개인 맞춤형 치료 계획을 추천함으로써 의사를 지원하며, 최종 결정은 의사가 내립니다. 이 단계에서는 AI와 협력하여 문제를 해결하는 방식에 대해 집중적으로 다룹니다.
4단계: AI 기반 운영을 인간이 감독하는 향상된 협업 방식
AI가 주도적으로 정보를 제공하고 프로세스를 실행하면서도, 중요한 결정에는 인간의 감독을 따릅니다. 제조업의 경우, AI가 자율적으로 생산 라인을 관리하되 품질 관리는 인간의 감독을 따릅니다. 이 단계에서는 자율 AI 시스템이 복잡한 운영을 관리하며 고급 AI 전략 개발이 필요합니다.
5단계: 완전한 자율 운영을 실행하는 자율 기업
가장 성숙한 단계에서는, 운영이 독립적으로 진행되며 자기 학습 AI 플랫폼과 자율적인 의사 결정 시스템이 최소한의 인간 개입으로 프로세스를 관리합니다. 인간은 전략적인 작업과 AI 거버넌스에 집중합니다. 예를 들어, 소매업체는 AI를 사용하여 매장 운영을 관리하며 사람은 매장 내 다른 업무에 집중할 수 있습니다. 이 단계에서는 AI 거버넌스에 대한 전문 지식을 갖추고 자율적 의사 결정에 대해 이해해야 합니다.
각 단계에서 인간과 AI의 역할
| 단계 | 설명 | 인간의 역할 | AI와 에이전트 프로세스 자동화의 역할 | |
| 1 | 1단계: 인간이 주도하고 AI가 보조하는 방식 | 기본 AI 도구는 인간의 의사 결정을 지원합니다. 인간의 지시와 감독이 중요합니다. | AI를 활용한 데이터 분석 및 지원으로 의사 결정을 주도합니다. AI의 기능을 배우고 실험해 보면서 탐색합니다. | AI 도구는 데이터 분석과 의사 결정 지원에서 간단한 작업을 처리하는 데 도움을 줍니다. |
| 2 | 2단계: 협업 및 AI를 통해 보완된 의사 결정 | AI는 인간의 의사 결정을 개선합니다. 고급 분석 플랫폼 및 머신러닝 도구를 사용합니다. | 전략적 분석과 의사 결정에 중점을 두어 AI 인사이트를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내립니다. | AI는 데이터를 분석하고 기회를 제안함으로써 프로세스를 보완합니다. |
| 3 | 3단계: 인간과 AI의 팀워크 | 인간은 통합된 AI 시스템과 예측 분석을 통해 의사 결정을 함께 수행합니다. | AI와 협력하여 최종 결정을 내리고 감독합니다. | AI는 의사 결정에 도움을 주고, 데이터를 분석하며, 행동을 추천합니다. |
| 4 | 4단계: AI 기반 운영을 인간이 감독하는 고급 협업 방식 | AI가 프로세스 실행을 주도합니다. 중요한 결정에는 인간이 감독합니다. | AI 기반 운영을 감독하여, 품질을 보장하고 예외 상황을 관리합니다. | AI는 복잡한 작업을 자율적으로 관리하며, 인간의 개입은 최소한으로만 요구합니다. |
| 5 | 5단계: 자율 기업 | 자가 학습 AI 플랫폼으로 운영이 독립적으로 이루어집니다. 사람의 개입은 최소화합니다. | 전략적 과제와 AI 거버넌스에 집중하고, 자율 시스템을 감독합니다. | AI는 자율적으로 프로세스와 의사 결정을 관리하며, 지속적으로 학습하고 적응합니다. |
각 단계에서의 필수 기술 역량
각 단계에서 조직은 더 자율적인 운영으로 발전할 수 있도록 기술 역량을 개발해야 합니다. 처음에는 기본적인 자동화 도구만으로도 반복 작업을 처리하는 데 충분합니다. 조직이 발전함에 따라, 비즈니스 전반에서 의사 결정과 프로세스 오케스트레이션을 지원하도록 AI 에이전트가 포함된 지능형 시스템이 필요합니다.
첫 번째 단계에서는 AI가 인간 주도의 작업을 지원하기 위해 도입되며, 이 단계에서 기술이 필요한 부분은 주로 의사 결정 지원을 위한 자동화, 데이터 관리 및 분석입니다.
- 기본 자동화 도구: 반복 작업을 처리하고 명확한 프로세스를 간소화하기 위한 RPA와 같은 기초 자동화 도구입니다
- 데이터 수집 및 관리 시스템: 데이터를 효율적으로 수집, 저장 및 관리하여 데이터의 품질과 접근성을 보장하는 시스템입니다.
- 의사 결정 지원 시스템: 관련 데이터와 인사이트를 제공하여 인간의 의사 결정을 돕는 시스템입니다.
2단계에서는 AI를 통해 보완된 의사결정과 함께 인간과 AI가 협업하는 형태의 워크플로가 나타나기 시작하며, 더 발전된 통합 및 분석 기능이 기술적으로 요구됩니다.
- 고급 분석 도구: 더 자세한 인사이트를 제공하고 의사 결정 과정을 지원하도록 복잡한 데이터 분석을 수행하는 플랫폼입니다.
- 머신 러닝 모델: 패턴과 트렌드를 식별하고 예측 정보를 제공하여 인간의 결정을 보완하는 모델입니다.
- 통합 기능: 통합 기능은 이질적인 시스템과 데이터 소스를 연결하여 정보가 원활하게 흐를 수 있도록 하는 기능입니다.
3단계에서 기술은 인간과 AI가 협업하는 과정이 매끄럽게 진행되기 시작하는 공유 운영 환경을 지원해야 합니다.
- 예측 분석 및 AI 시스템: 선제적인 의사 결정과 위험 관리를 지원하는 도구입니다.
- 협업 도구: 인간과 AI가 원활하게 협업할 수 있도록 지원하는 플랫폼으로, 팀워크와 의사 결정 공유를 돕습니다.
- 데이터 시각화: 데이터를 직관적이고 이해하기 쉬운 형식으로 제시하여 협업 분석을 지원하는 도구입니다.
4단계에서처럼, 협업하는 방식과 AI 기반 운영을 인간이 감독하는 과정을 더 발전시킬 수 있도록 에이전트 프로세스 자동화가 필수적인 AI 유연성, 통합 및 오케스트레이션을 제공하도록 설계됩니다.
- 에이전트 AI 시스템: 자율적인 의사 결정과 프로세스 실행이 가능한 AI 시스템으로, 인간의 감독이 개입되도록 설계된 메커니즘이 포함되어 있습니다.
- 실시간 데이터 처리: 실시간 데이터 처리 및 분석 기능으로, 즉시 인사이트를 얻고 대응할 수 있도록 지원합니다.
여기서부터는 AI 전략 개발을 통해 완전한 자율 운영으로 가는 길목이 시작되며, 조직 목표와 AI 기반 운영이 조화를 이루게 됩니다. 이 전략은 윤리, 규정 준수 및 투명성을 갖춘 AI 운영을 보장하는 강력한 AI 거버넌스 체계를 확립할 수 있도록 AI 거버넌스 프레임워크와 병행하여 수립되어야 합니다.
- 자기 학습 AI: 환경 변화에 따라 지속적으로 학습하고 적응하는 플랫폼으로, 자율 운영을 최적화합니다.
- 통합 AI 에이전트: 복잡한 운영을 관리하고 인간의 개입을 최소화하여 전략적 결정을 내리는 에이전트 AI 에이전트입니다.
조직 발전
조직 구조는 이러한 기술의 도입과 함께 발전해야 합니다.
이러한 발전은 부서가 종종 사일로화된 상태로 운영되면서 주로 특정 업무에 집중하고 부서 간 협업이 제한적인 기초 단계에서 시작됩니다. 이 시작점에서는 조직이 AI 기능을 탐색하게 되며, 대부분의 작업을 인간이 수행하고 AI 도구는 데이터 분석 및 의사 결정에서 지원 역할을 담당합니다.
AI 기반 데이터 공유와 부서 간 통합된 인사이트가 늘어나게 되면, 부서 간 협업이 더 빈번해지고 이에 따라 기존의 사일로화된 방식이 허물어지기 시작하면서 더 통합된 접근 방식을 위한 토대가 마련됩니다. 부서 간 협업 팀이 등장하여 AI 시스템과 협업하는 방식을 통해 공동 목표를 달성할 수 있으며, 인간과 AI가 의사 결정을 함께 책임지는 방식으로 변화될 수 있습니다.
조직이 발전함에 따라, 부서 간 협업을 통해 프로세스를 공동으로 책임지고 통합된 팀이 AI 기반 운영을 감독하는 책임을 맡게 됩니다. 이 접근 방식은 전략적 목표와 부합할 수 있도록 하고 지속적인 개선 문화를 장려합니다.
프로세스가 더 자율화됨에 따라, 인간은 전략적 업무, 혁신 및 AI 거버넌스에 중점을 둔 직무를 맡게 되며, AI 기반 프로세스를 감독하여 품질과 전략적 목표에 부합하는지 확인합니다. 이러한 과정을 거치면서 인간과 기계의 관계가 크게 변화합니다. 초기에는 인간이 대부분의 작업을 수행하고, AI가 간단한 작업을 처리합니다. 시스템이 더욱 정교해짐에 따라, 인간은 자율 프로세스를 모니터링하고 감독하는 업무로 직무가 전환되어 전략적 거버넌스와 정책 감독에 집중하게 됩니다.
궁극적으로, 조직은 자율 기업으로 발전하면서 프로세스 책임권이 통합되고 인간과 AI가 원활하게 협력하는 특징을 갖게 됩니다.
초기에는 부서들이 개별적으로 운영될 수 있지만, AI 시스템이 기업 전반에 걸쳐 통합됨에 따라 부서 간 협업 프로세스에 대한 공동 책임이 중요해집니다. 이러한 변화에 따라 협업이 더욱 긴밀해지고 AI 솔루션이 더 폭넓은 비즈니스 목표와 부합할 수 있게 됩니다.
빠른 성과를 얻을 수 있는 시작 지점
조기에 성과를 낼 수 있는 분야에 집중하여 변화를 시작합니다. 모든 이해관계자들이 가치를 인식하고 동의할 수 있게 하면서 성과 달성 및 주요 발전을 이루기 위한 현실적인 시간 계획을 제시하는 것이 중요합니다.
조직이 초기 성과를 거둘 수 있는 분야:
기본 프로세스 자동화: 직원들의 시간을 소모하는 단순하고 반복적인 작업을 자동화합니다. 데이터 입력, 송장 처리 또는 일상적인 고객 문의 등을 자동화할 수 있습니다. 이와 같은 작업을 자동화할 경우 빠르게 효율을 얻고 비용을 절감할 수 있습니다.
데이터 기반 인사이트: AI 활용으로 기존 데이터를 분석하여 의사 결정에 유용한 인사이트를 도출합니다. 예를 들어, AI 분석을 사용하여 고객 행동이나 운영 성과의 트렌드를 파악하면 더 많은 정보를 바탕으로 한 전략을 세우고 즉각적인 개선을 경험할 수 있습니다.
향상된 의사 결정 지원: 예측 분석 및 추천을 통해 의사 결정을 지원하는 AI 도구를 구현합니다. 이는 공급망 관리나 재무 예측과 같은 분야에서 특히 유익할 수 있으며, 정확한 예측은 효율성과 비용 관리 측면에서 상당한 개선 효과를 거둘 수 있습니다.
고객 상호작용 개선: 일반적인 고객 서비스 프로세스를 처리하기 위해 에이전트 AI 기반 챗봇 또는 어시스턴트를 배포합니다. 이에 따라 빠른 응답이 제공되어 고객 만족도가 높아질 뿐만 아니라, 인간 에이전트가 더 복잡한 문제에 집중할 수 있습니다.
자원 최적화: AI를 활용하여 인력 배치나 재고 관리와 같은 자원 할당을 최적화하여, 낭비를 줄이고 전반적인 생산성을 개선합니다.
각 단계에서의 주요 과제와 극복 방법
| 단계 | 주요 과제 | 과제를 해결하기 위한 실용적인 전략 | |
| 1 | 1단계: 인간이 주도하고 AI가 보조하는 방식 | - 직원들의 고용 안정성에 대한 우려 | - 교육과 훈련을 제공하여 AI 이해력을 높이고 AI의 이점을 보여줍니다. - 대체가 아닌 보완에 집중하여, 직원들이 APA 기반 직무를 수행할 수 있도록 교육을 진행합니다. |
| 2 | - AI 기능에 대한 이해 부족 | - AI의 잠재력을 보여주고 신뢰를 쌓을 수 있도록 워크숍과 파일럿 프로젝트를 진행합니다. | |
| 3 | 2단계: 협업 및 AI를 통해 보완된 의사 결정 | - 데이터 품질 및 접근성 문제 | - 고품질의 접근 가능한 데이터를 보장하도록 데이터 거버넌스 정책을 구현합니다. - APA를 활용하여 비정형 데이터와 실시간 데이터를 처리함으로써 완벽한 데이터가 없어도 되는 환경을 만듭니다. |
| 4 | - 기존 시스템과의 통합 | - 미들웨어 솔루션을 사용하여 통합을 촉진하고 데이터가 원활하게 흐를 수 있도록 보장합니다. | |
| 5 | 3단계: 인간과 AI의 팀워크 | - 인간과 AI가 효과적으로 협업할 수 있도록 보장 | - 협업 문화를 조성하고 팀워크와 소통을 지원하는 도구를 제공합니다. |
| 6 | - AI 이니셔티브를 비즈니스 목표에 맞추기 | - 명확한 목표와 KPI를 설정하여 AI 이니셔티브가 비즈니스 결과에 미치는 영향을 평가합니다. | |
| 7 | - 사일로화된 환경에서의 AI 도입 | - APA를 개별 앱의 AI로만 사용하지 말고, 기업 전반의 오케스트레이션 레이어로 배포합니다. | |
| 8 | 4단계: AI 기반 운영을 인간이 감독하는 고급 협업 방식 | - AI 거버넌스 및 윤리적 고려 사항 관리 | - 포괄적인 AI 거버넌스 프레임워크와 윤리적 지침을 수립하여 책임 있는 방식으로 AI가 사용되도록 합니다. - APA를 통해 AI 기반의 규정 준수 및 자동화된 감사 기능을 구현합니다. |
| 9 | - AI 프로세스에 대한 인간의 감독 유지 | - AI 프로세스가 조직의 가치와 부합될 수 있도록 모니터링 시스템과 피드백 루프를 구현합니다. | |
| 10 | 5단계: 자율 기업 | - AI 시스템이 전략적 목표와 부합되도록 보장 | - 변화하는 비즈니스 목표와 시장 상황에 맞추어 AI 전략을 정기적으로 검토하고 업데이트합니다. |
| 11 | - AI 알고리즘의 잠재적 편향성 해결 | - 공정성과 형평성을 보장하도록 AI 시스템을 정기적으로 감사하여 편향을 식별하고 완화합니다. |
진행 상황 평가를 위한 주요 지표
자율 기업으로 발전하는 진행 상황을 평가할 경우 기본적인 효율성 지표만으로는 측정할 수 없습니다. 이러한 변화를 다양한 측면에서 평가할 수 있는 종합적인 지표가 필요합니다. 의사 결정 속도, 프로세스 통합, 직원 참여 등에서 개선된 부분을 추적하여 자율성의 영향력을 더 넓은 방면에서 측정해야 합니다.
조직 준비 상태
- AI 도입률: AI 기술이 통합된 프로세스 및 운영 비율을 측정합니다. 도입률이 높을수록 자율 기업 진행률이 높음을 뜻합니다.
- 역량 개발 및 교육: AI 관련 역량을 교육받은 직원 수와 AI 교육 프로그램의 이수율을 추적합니다. 이 수치는 조직의 AI 수용 준비도를 반영합니다.
- 변경 관리 성공: AI 프로젝트에서 직원 피드백과 참여 수준을 통해 변화 관리 이니셔티브의 효과를 평가합니다.
기술 정교화
- AI 시스템 통합: AI 시스템이 다양한 부서와 업무에 얼마나 통합되어 있는지를 평가합니다. 완전히 통합된 경우 원활한 운영이 이뤄지고 있음을 뜻합니다.
- 데이터 사용 및 품질: AI 프로세스에서 데이터의 품질과 활용도를 모니터링합니다. 의사 결정에 효과적으로 사용되는 고품질 데이터는 자율 운영에 필수적입니다.
- 혁신 비율: 조직 내 도입된 새로운 AI 기반 혁신의 빈도와 영향을 측정합니다.
운영 역량
- 프로세스 자동화 수준: AI에 의해 완전히 또는 부분적으로 자동화된 프로세스의 비율을 파악합니다. 이 지표는 운영 자율성의 수준을 측정하는 데 도움이 됩니다.
- 의사 결정 속도와 정확성: AI가 의사 결정 과정의 속도와 정확성에 어떤 영향을 미치는지 평가합니다. 결정 과정이 더 빨라지고 정확해졌다는 것은 AI가 효과적으로 통합되었음을 의미합니다.
- 오류 감소율: AI 개입으로 인한 운영상 오류 또는 결함 감소를 모니터링하여 개선된 운영 능력을 입증합니다.
협업 지능
- 인간과 AI의 협업 효율성: 인간과 AI 간의 협업이 얼마나 효율적이고 효과적인지 측정합니다. 설문 조사와 성과 평가를 통해 이러한 변화에 대해 파악해 볼 수 있습니다.
- AI 기반 인사이트 활용: AI 생성 인사이트가 전략적 의사 결정에 얼마나 자주 사용되는지 추적합니다. 자주 활용한다는 것은 중요한 결정을 내릴 때 AI에 의존함을 나타냅니다.
전략적 조정
- 비즈니스 목표와 연계: AI 이니셔티브가 조직의 전략적 목표와 얼마나 부합하는지 평가합니다. 이는 AI 활용을 통해 비즈니스 성과를 더 확장할 수 있도록 합니다.
- 고객 만족도 및 경험: AI를 통한 개선 사항으로 인해 고객 만족도와 경험의 변화를 측정합니다. 고객의 성과가 개선되었다는 것은 AI 배포가 성공적이었음을 뜻합니다.
자율적 발전 및 기존 자동화 비교
자율 기업이 되는 과정은 기존의 자동화 구현 방식과 비교했을 때 접근 방식과 성과 모두에서 상당한 차이를 보입니다.
접근 방식
접근 방식 측면에서 자율적 발전은 전체 조직 전반에 AI를 포괄적으로 통합하는 데 중점을 둡니다. 즉, 상호 연결된 시스템을 구축하여 전반적인 운영 지능을 높이고 전략적 의사 결정 과정에 AI를 통합하는 것입니다. 이는 지속적인 개선과 혁신에 중점을 둡니다.
이에 반해, 기존의 자동화는 일반적으로 개별적인 특정 작업이나 프로세스를 대상으로 하여 개별 영역의 효율성을 높이는 데 목표를 두며, 넓은 관점에서 조직적 맥락이나 전략적 연계성을 필히 고려하지 않습니다.
또 다른 주요 차이점은 인간과 기술의 관계입니다. 자율적 발전은 AI가 인간의 능력을 보완하는 협력적 지능에 중점을 둡니다. 인간과 기계가 시너지 효과를 내는 방식으로 협력하여, AI의 지원을 통해 속도, 의사 결정, 창의성 및 문제 해결 능력을 획기적으로 개선하는 데 목표를 둡니다.
반면에 기존의 자동화는 반복 작업에서 인력을 대체하는 것이 목표이며, 비용 절감과 효율성 향상에 중점을 둡니다. 일반적으로 인간의 역량 향상에는 크게 중점을 두지 않습니다.
또한, 자율적 발전은 조직이 새로운 상황에 능동적으로 민첩하게, 그리고 신속하게 대응할 수 있도록 하는 데 목적이 있습니다. 즉, AI 시스템이 변화하는 환경에 맞춰 지속적으로 학습하고 적응하는 것입니다. 반면, 기존의 자동화는 사람이 직접 업데이트하지 않는 한 정적 상태로 유지되는 사전 규정된 규칙과 프로세스에 의존하므로, 변화에 신속하게 적응하지 못하고 오래된 방식 또는 비효율적인 방식으로 운영될 수 있습니다.
결과
이러한 접근 방식은 결과도 서로 다릅니다. 자율적 발전은 AI 이니셔티브와 비즈니스 목표가 서로 부합하는 방식으로 전략적 혁신을 추진합니다. 이와 같이 연계함으로써 혁신, 고객 경험 및 경쟁력 등을 상당히 개선하며, 장기적인 가치 창출과 지속 가능한 성장에 중점을 둡니다.
이에 반해, 기존의 자동화는 주로 비용 절감, 생산성 향상 등 점진적으로 효율성을 개선할 뿐, 더 넓은 관점에서 전략적 목표나 혁신적 변화에 기여하지는 않습니다.
자율적 발전은 실시간 인사이트와 예측 분석을 제공하여 의사 결정 능력을 강화합니다. 이를 통해 조직은 정보에 기반한 데이터 중심의 결정을 내려 성과를 거둘 수 있습니다. 반면에 기존의 자동화는 일상적인 작업을 자동화하여 운영을 간소화해 주기는 하지만, 의사 결정 과정이나 전략적 계획에 큰 영향을 미치지는 않을 수 있습니다.
그리고 중요한 것은, 자율적 변화가 혁신, 협업, 지속적인 학습을 중시하는 문화적인 변화를 이끈다는 것입니다. 이에 따라 AI가 조직 목표를 달성하는 데 있어 파트너로 인식되는 환경이 조성됩니다. 기존의 자동화는 현존하는 프로세스를 최적화하는 것을 위주로 하며, AI의 잠재력을 완전히 활용하는 데 필요한 문화적 또는 조직적 변화를 다루지 않습니다.
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자율 기업은 AI를 단순히 활용하는 것에만 그치지 않습니다. 근본적인 운영 방식을 재구상하며 조직이 달성할 수 있는 새로운 기준을 수립하는 데 집중합니다.
오늘날은 여러 시스템과 팀을 아우르는 장기적이고 복잡한 프로세스에서 생산성 향상의 여지가 가장 큼에도 불구하고, 대부분의 AI 솔루션이 사일로화된 방식으로 배포되고 있습니다. CRM 또는 ERP와 같이 특정한 앱 에코시스템 내에서만 작동하는 AI는 창출할 수 있는 가치가 제한적이며, 업무 영역과 프로세스를 더욱 고립시킬 수 있습니다.
APA(에이전트 프로세스 자동화)는 반대의 방식으로 대응합니다. 모든 시스템을 연결하고 운영 전반에 걸쳐 AI 에이전트를 조정하여 생산성 눈덩이 효과를 만듭니다.
Automation Anywhere는 APA를 이끄는 선도업체로서, 최초로 에이전트 프로세스 자동화 시스템을 제공하여 이러한 복잡하고 중요한 프로세스를 대규모로 자동화합니다.
Automation Anywhere의 솔루션은 자율 기업이 되는 과정에서 필요한 인프라를 제공합니다. 그리고 이미 부서, 공급업체 및 애플리케이션 전반에 걸쳐 복잡하고 장기적인 프로세스를 원활하게 자동화하고 있는 고객에게 획기적인 결과를 제공하고 있으며, AI를 기업 운영의 모든 측면에 통합하고 있습니다.
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