기업에 있어 디지털 트랜스포메이션의 의미.
디지털 기술의 발전으로 인해 디지털 트랜스포메이션이라는 이름이 붙었지만 디지털 트랜스포메이션은 여러 면에서 문화와 운영에 있어서 전략적 변화를 만드는 것과 마찬가지입니다. 디지털 트랜스포메이션의 여정은 일회성 기술 프로젝트를 넘어 비즈니스 가치를 제공하고 고객 경험을 개선하며 적응 가능하고 확장 가능한 운영 모델을 만드는 데 중점을 둔 장기적이고 지속적인 과정입니다.
기업에게 디지털 트랜스포메이션 여정을 시작한다는 것은 즉각적인 비즈니스 요구 사항과 미래 지향적인 비즈니스 요구 사항을 모두 목표로 삼는 것을 의미합니다.
즉각적인 디지털 트랜스포메이션의 목표:
- 비즈니스 연속성: 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 및 에이전트 워크플로와 같은 지능형 자동화 기술을 통해 재해에 대비한 비즈니스 시스템과 보다 유연한 용량을 제공합니다.
- 고객 서비스: 지역, 언어, 시간대를 초월하여 고객에게 다가가고 고객이 다가올 수 있도록 합니다. AI 에이전트와 같은 새로운 채널 및 도구를 통해 고객 지원을 확장합니다.
- 비용 절감: Process Discovery와 같은 AI 기반 도구를 사용하여 중복이나 충돌, 가치 누출을 수반하는 기존의 프로세스 및 시스템을 제거함으로써 비즈니스 운영의 ‘청결도’를 개선합니다.
장기적이고 전략적인 디지털 트랜스포메이션 목표:
- 가치 창출: 디지털 AI 중심 컨텍스트에 기반한 설계를 통해 직원의 생산성을 높임으로써 새로운 제품, 서비스 및 비즈니스 모델을 개발하는 데 리소스를 재집중할 수 있습니다.
- 고객 경험: 영업 및 마케팅부터 역동적인 고객 여정 내 모든 고객 접점에서 개인화되고, 반응성이 뛰어나고, 선제적인 상호작용이 가능합니다.
- 회복력 및 운영 민첩성: 유동적인 비즈니스 인프라를 갖춘 적응형 조직 및 운영 모델을 구축하여, 다가오는 변화에 대응하고 이를 가속화할 수 있습니다.
이러한 목표를 향해 나아가는 과정에서는 조직의 장벽을 허물고, 기능 간 협업을 가능하게 하며, 직원의 기술 향상에 투자하는 등 혁신의 핵심 영역을 다루기 위한 포괄적인 변화 관리가 필요합니다. 궁극적으로 이러한 문화적 및 운영적 변화는 디지털 트랜스포메이션의 목표를 실현하는 관문이며 조직이 변화하는 요구에 적응하고 새로운 기회를 포착할 수 있도록 합니다.
디지털 트랜스포메이션의 장점.
기업이 경쟁력을 유지하고 관련성을 유지하기 위해서는 디지털 트랜스포메이션이 반드시 필요하다는 점이 점점 더 분명해지고 있습니다. 디지털 및 AI 도구를 활용하지 않으면 기업은 지속 가능한 성장을 촉진하는 새로운 수익 기회와 혁신의 길을 여는 데 어려움을 겪습니다.
실제로, 기술 발전이 가속화되고 AI(인공지능)와 LLM(대규모 언어 모델)이 새롭게 적용되고, 고객 기대치가 높아지면서 보다 효율적이고 개인화된 경험을 요구함에 따라 디지털 트랜스포메이션이 더욱 시급해졌습니다.
이러한 맥락에서 시장 변화에 더욱 민첩하게 대응하고 신속하게 대응할 수 있도록 운영 모델을 재구성하는 기업은 현재와 미래 모두에서 성공할 가능성이 더 높습니다. 기존의 운영 및 데이터 사일로를 해체함으로써 기업은 새로운 고객 요구에 더욱 신속하고 효과적으로 대응하고, 최적의 워크플로를 찾아내고 더욱 높은 운영 효율성을 달성할 수 있습니다.
이러한 장점의 주요 이점은 조직 전체에서 의사 결정이 개선된다는 것입니다. 새로운 운영적 통찰력을 활용하고 이를 실행할 수 있는 리소스를 확보함으로써 기업은 단기적으로 더 현명한 전술적 결정을 내리고 미래를 위한 보다 강력한 전략 계획을 수립할 수 있습니다.
산업별 디지털 트랜스포메이션의 예시.
디지털 트랜스포메이션의 여정은 모두에게 동일하지 않습니다. 각 산업은 서로 다른 접근 방식을 취하며 디지털 기술을 활용하여 고유한 과제를 해결하고 특정 요구 사항과 목표에 맞는 기회를 얻습니다.
그러나 모든 산업에서 공통적으로 나타나는 점은 프로세스 자동화와 AI 기반 기술을 통합하면 운영적 혁신이 이루어진다는 것입니다. 고객 서비스나 공급망 관리와 같은 핵심 비즈니스 프로세스를 자동화하는 것은 종종 성공적인 트랜스포메이션 전략의 핵심이 됩니다.
제조 부문은 디지털 트랜스포메이션을 수용하는 데 앞장서 왔으며, 특히 생산 라인에 IoT(사물 인터넷) 장치를 통합하는 것이 두드러졌습니다. 기계에 센서를 내장하면 제조업체는 장비를 실시간으로 모니터링하고, 고장이 발생하기 전에 유지 보수 필요성을 예측하여 가동 중지 시간을 최소화하고 운영 효율을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, General Electric(GE)은 디지털 트윈 기술을 도입하여 물리적 자산의 가상 모델을 생성함으로써 장비 성능을 실시간으로 모니터링하고, 유지 보수 요구 사항을 예측하며, 가동 중지 시간을 줄이고 있습니다.
Accentcare와 같은 의료 기관은 원격 진료 및 EHR(전자 건강 기록)과 같은 디지털 솔루션을 도입하여 AI 기반 기술을 성공적으로 통합함으로써 운영 속도를 높이고 환자 치료와 규정 준수를 간소화할 수 있었습니다. 의료 서비스 제공자는 진료 예약 및 청구 등의 행정 업무를 자동화하여 환자 경험을 향상시키고 치료 결과를 개선하는 데 더욱 집중할 수 있습니다.
AI와 머신러닝은 진단과 치료 계획에도 변화를 가져오고 있습니다. AI 기반 도구는 복잡한 의료 데이터를 분석하여 암과 같은 질병을 조기에 발견하고 환자별 맞춤 치료 계획 수립에도 기여하고 있습니다.
디지털 트랜스포메이션은 현장의 업무를 간소화하고 고객에게 효율성을 제공함으로써 소매 환경에서 상당한 고객 서비스 가치를 제공하고 있습니다. 디지털 트랜스포메이션과 데이터 기반 전략을 도입한 소매업체는 운영 효율성이 향상되고, 비용이 절감되며, 매출이 증가하는 성과를 거두고 있습니다.
경쟁이 치열한 소매 분야에서 고객 경험은 충성도와 수익 성장에 직접적인 영향을 미칩니다. AI 에이전트의 통합은 고객 서비스 채널 내에서 AI 기반 챗봇과 가상 비서의 역량을 향상시키고 있습니다. 소매업체는 AI 에이전트를 도입함으로써 고객 문의를 보다 효과적으로 처리하는 동시에 인간 에이전트의 생산성을 높여 가치를 확대하고 있습니다. 이 에이전트들은 관련 정보를 제시하고 다음 단계를 안내하여 원활한 상호작용을 보장함으로써 복잡한 문제를 지원합니다.
소매업체들도 소비자 행동을 더 깊이 이해하기 위해 데이터 분석을 도입하고 있습니다. 구매 패턴과 검색 습관을 분석함으로써 기업은 시장 수요에 더 잘 부합하고 경쟁이 치열한 분야에서 차별화된 전략을 수행하기 위해 마케팅 이니셔티브와 신제품 출시를 맞춤화할 수 있습니다.
금융 서비스 분야에서는 일찍부터 디지털 트랜스포메이션이 진행되어 왔으며, 이는 금융 기관의 운영 방식과 직원 및 고객 참여 방식을 근본적으로 재편하는 데 영향을 미쳤습니다. 특히, 금융 기관은 대출 처리부터 규정 준수 검사까지 모든 기능 전반의 워크플로를 최적화하기 위해 자동화와 하이퍼오토메이션을 도입하고 있습니다. 예를 들어, Softbank의 디지털 트랜스포메이션은 지금까지 4,500명의 FTE에 해당하는 비용을 절감했습니다.
또 다른 은행은 지능형 자동화를 구현하여 60,000명이 넘는 직원의 경험을 성공적으로 변화시켰고, 운영 전반에 걸쳐 본격적인 변화를 주도했습니다. 그들은 수동 처리를 70% 줄이고 상당한 비용을 절감했으며, 그 결과 단 11개월 만에 기록적인 인수를 성사시켰다고 보고했습니다.
그리고 산업 전반에 걸쳐 클라우드 컴퓨팅은 디지털 트랜스포메이션의 영향을 명확하게 보여주는 사례입니다. 클라우드로 전환함으로써 디지털 도구를 통합하여 데이터 저장 및 협업을 위한 중앙 집중형 플랫폼을 구축할 수 있게 되었습니다. 클라우드 데이터 접근성은 팀, 부서 및 이해관계자 간의 효과적인 의사소통을 지원하여 사일로를 해체하고 보다 응집력 있는 운영 모델을 구축합니다.
디지털 트랜스포메이션을 이끄는 기술.
디지털 솔루션을 핵심 전략에 통합하는 프로세스는 워크플로를 최적화하고 데이터를 바탕으로 의사 결정을 가속화하는 것을 목표로 합니다. 이러한 최적화와 실시간 데이터 접근은 AI, 자동화, 클라우드 컴퓨팅, IoT(사물 인터넷) 등 여러 기술을 결합하여 가능해졌습니다.
목표는 디지털 기술을 결합하여 최고의 인간적 가치를 활용하는 솔루션을 만들고, 기술 혁신과 함께 기하급수적인 결과를 제공하는 것입니다.
클라우드 컴퓨팅
클라우드 컴퓨팅은 디지털 트랜스포메이션의 중추 역할을 하며, 조직이 언제 어디서나 데이터와 애플리케이션을 저장하고 액세스할 수 있도록 하는 확장 가능하고 유연한 인프라를 제공합니다. 결과적으로 인프라 비용이 낮아지고, 데이터 액세스가 빨라지며, 주문형 확장이 가능해져 운영의 민첩성이 향상됩니다. 클라우드 기반 연결은 프로세스를 가속화할 뿐만 아니라 시장 수요에 보다 신속하게 대응할 수 있는 방식을 제공합니다.
AI(인공지능) 및 ML(머신러닝)
인공지능과 머신러닝은 지능적인 의사결정과 프로세스 자동화의 기반이 됩니다. AI 알고리즘은 방대한 데이터 세트를 신속하게 분석하여 패턴과 통찰력을 식별하고, 이를 통해 데이터 기반의 의사 결정을 내릴 수 있습니다. AI의 한 분야인 머신러닝은 시스템이 과거 데이터로부터 학습하고 시간이 지남에 따라 개선될 수 있도록 하여 예측 능력을 지원합니다.
LLM(대규모 언어 모델)은 머신러닝 기술의 중요한 진전입니다. 방대한 데이터 세트를 기반으로 훈련된 이러한 모델은 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있는 생성형 AI 도구의 기반이 됩니다. 비즈니스 운영에 LLM을 통합하면 조직은 고객 지원을 자동화하고, 보고서를 생성하며, 고객 피드백에서 감정을 분석할 수 있습니다. LLM은 또한 AI 에이전트 및 에이전트 워크플로의 핵심 구성 요소이기도 합니다.
에이전트 AI
AI의 떠오르는 트렌드 중 하나는 에이전트 AI입니다. 에이전트 AI는 미리 정의된 목표에 따라 독립적으로 작업을 수행하고 결정을 내리도록 설계된 시스템을 말합니다. 인간의 개입이 필요한 기존 자동화와 달리 에이전트 AI는 실시간으로 워크플로를 조정하고 최적화할 수 있습니다. 이 기능을 통해 조직은 복잡한 프로세스를 보다 완벽하게 자동화하여 금융, 의료, 물류 등 빠른 의사 결정이 중요한 분야에서 특히 가치를 제공할 수 있습니다.
IoT(사물 인터넷)
사물 인터넷은 데이터를 수집하고 교환하는 상호 연결된 장치의 네트워크를 말합니다. IoT(사물 인터넷) 기술을 통해 기업은 제조 장비의 센서나 소매 환경의 스마트 장치 등 현장 소스에서 직접 실시간 정보를 수집할 수 있습니다. 이러한 데이터는 성과를 모니터링하고, 공급망 관리를 개선하고, 고객 상호 작용을 강화하는 데 사용할 수 있으며, 궁극적으로는 더욱 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있게 되고, 운영 효율성을 높일 수 있게 됩니다.
데이터 분석
데이터 분석은 대규모 데이터 세트를 체계적으로 검토하여 추세, 상관관계, 통찰력을 발견하는 과정입니다. 고급 분석을 비즈니스 프로세스에 통합함으로써 조직은 원시 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환하여 전략적 의사 결정을 내리고 낭비를 없앨 수 있습니다. 예를 들어, 예측 분석을 통해 재고 수요를 예측하여 과도한 재고를 줄이고 정시 배송을 보장할 수 있습니다.
전반적으로, 데이터 분석 기능을 통해 기업은 고객 행동을 더 잘 이해하고, 마케팅 전략을 최적화하고, 제품 제공을 개선할 수 있으며, 이 모든 것이 성과와 경쟁 우위를 개선하는 데 기여합니다.
하이퍼오토메이션
하이퍼오토메이션은 AI, 머신러닝, RPA(로보틱 프로세스 자동화)와 같은 첨단 기술을 결합하여 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화함으로써 자동화를 한 단계 더 발전시킵니다. 이런 접근 방식은 운영을 간소화할 뿐만 아니라 작업 흐름의 전반적인 효율성을 향상시킵니다. 반복적인 작업을 자동화하고 분산된 시스템을 통합함으로써 조직은 오류를 줄이고, 운영 비용을 낮추고, 자원을 보다 효과적으로 배분할 수 있습니다.
디지털 트랜스포메이션에서의 전략적 역할.
기술은 도구를 나타내지만 그 효과는 조직의 인력이 제공하는 전략적 방향과 전술적 실행에 달려 있습니다. 디지털 비전을 실현하려면 전략적 계획과 운영 구현을 연결하는 핵심적인 역할이 필요합니다.
성공적인 디지털 트랜스포메이션은 이러한 역할 간의 원활한 협업에 달려 있습니다. 전략적 역할은 비전을 정의하고, 목표를 설정하며, 디지털 이니셔티브를 회사의 장기적 사업 목표에 맞춰 조정합니다. 이러한 직책의 리더(최고정보책임자(CIO) 및 디지털 트랜스포메이션 책임자 등)는 포괄적인 전략을 수립하고 이니셔티브의 우선순위를 정해 트랜스포메이션을 추진하는 업무를 담당합니다.
반면, 실무적 역할은 일상적인 디지털 트랜스포메이션 활동을 실행하고 관리하는 데 필수적입니다. 이러한 역할에는 리더십에서 제시한 전략을 실행하는 프로젝트 관리자, IT 전문가, 비즈니스 분석가가 포함됩니다. 이들은 비즈니스 프로세스를 최적화하고, 새로운 기술을 기존 워크플로에 통합하며, 혼란을 최소화하면서 변화를 관리합니다. 이들의 실무 작업은 전략적 목표를 효율성, 고객 경험, 전반적인 비즈니스 성과 향상과 같은 실질적인 개선으로 변환시킵니다.
전략적 역할과 실무적 역할 간의 상호 작용은 디지털 트랜스포메이션이 일련의 고립된 프로젝트가 아니라 조직 전체에 걸친 일관된 여정이 되도록 보장합니다.
디지털 트랜스포메이션 노력에서의 주요 역할
디지털 트랜스포메이션 책임자: 이 역할은 일반적으로 C급 임원진에서 담당하는데, 이들은 상당한 영향력과 자원을 동원할 수 있으며, 존경받는 임원입니다. 직함에는 최고 디지털 책임자와 최고 전략 책임자가 포함되지만, 많은 경우 디지털 트랜스포메이션 리더는 조직의 규모, 변화의 범위 및 전체 디지털 트랜스포메이션 관점에 따라 CIO, CTO 또는 COO가 될 수도 있습니다.
비즈니스-기술 연락 담당자: 비즈니스 모델과 고객 경험 간의 미묘한 차이와 관계를 이해하는 임무를 맡은 이들은 디지털 트랜스포메이션 이니셔티브의 전략적 비전에 실행 가능한 전문 지식을 제공하는 주제 전문가들입니다.
기술자: 이들은 특정 트랜스포메이션 프로젝트가 식별된 후 참여하는 기술 전문가입니다. 이들의 역할은 적절한 기술과 도구를 선택하고 검증하며, 프로젝트와 제안된 솔루션의 기술적 실행 가능성을 결정하는 것입니다.
비즈니스 프로세스 전문가: 비즈니스 기술 연락 담당자와 마찬가지로 이러한 주제 전문가는 현재 워크플로를 자세히 이해하고 디지털 트랜스포메이션 목표에 맞게 프로세스를 어디에서 다시 연결해야 하는지 파악할 수 있는 프로세스 전문가입니다.
보안 및 규정 준수 전문가: 처음부터 보안 및 규정 준수 팀을 포함시키면 디지털 트랜스포메이션 프로젝트가 보안 정책 및 규정 준수 요구 사항에 맞게 조정됩니다.
에반젤리스트: 디지털 트랜스포메이션 리더와 함께 일하는 혁신 챔피언은 조직 내에서 영향력 있는 사람으로, 이해 관계자 그룹과 효과적으로 소통하여 열정을 불러일으키고, 자금을 유치하고, 변화를 추진할 수 있습니다.
재무 이해 관계자: 예산을 책임지고 있는 재무 이해 관계자는 비즈니스의 이점과 ROI가 실현되고 있는지를 평가하고 확인하기 위해 프로젝트 진행 상황을 면밀히 모니터링하는 데에 큰 관심을 가지고 있습니다.
프로젝트 매니저: 프로젝트 관리 책임자는 일정, 예산, 인력을 관리하고, 위험과 문제를 해결하며, 기대치를 재설정하여 각 디지털 트랜스포메이션 프로젝트가 원활하게 진행되도록 합니다.
이러한 역할 외에도 많은 조직에서는 IT와 비즈니스 분야를 대표하는 사람들로 구성된 디지털 트랜스포메이션 자문 위원회를 운영하고 있습니다. 이 위원회는 트랜스포메이션 이니셔티브에 대한 조언을 제공하고, 향후 프로젝트를 이끌어갈 핵심 인재를 발굴하며, 변화를 통해 고객들이 실질적인 혜택을 누릴 수 있도록 지원하는 역할을 수행합니다.
그리고 중요한 점은 디지털 트랜스포메이션이 개인의 역할을 넘어서 조직을 디지털 중심의 미래로 이끌기 위한 집단적 노력을 포함한다는 것입니다. 비즈니스 리더는 변화를 수용하고 혁신을 장려하며 고객 중심 접근 방식을 우선시하는 문화를 조성해야 합니다.
결국, 디지털 트랜스포메이션 이니셔티브의 성공은 리더십의 힘과 비전에 깊이 뿌리를 두고 있습니다. 유능한 리더와 명확히 정의된 역할에 투자하는 조직은 새로운 기술을 효과적으로 구현하고, 변화를 관리하며, 사업 목표를 달성할 수 있는 더 나은 위치에 있습니다.
디지털 트랜스포메이션의 필수 단계.
디지털 트랜스포메이션은 목적지가 아닌 전략적 방향을 정의하고 변화를 위한 공간을 마련하는 것부터 시작됩니다. 트랜스포메이션은 이를 운용하는 사람에 달려 있습니다. 적응력 높은 조직으로의 변화는 직장 문화의 현재 상태에서 시작됩니다. 직원은 어떤 사고 방식을 가지고 있나요? 데이터, 툴 및 프로세스의 표준은 무엇인가요? 변화를 지원하고 생성하는 데 필요한 툴과 기술을 직원이 적절히 사용할 수 있을 때 디지털 트랜스포메이션은 폭넓게 성장할 수 있습니다.
- 사람에서부터 시작
- 현주소에 대한 인식
- 툴 및 기술 활성화
비전과 전략
디지털 트랜스포메이션 프로젝트를 시작하기에 앞서 먼저 명확한 전략적 목표를 설정하세요. 이는 비즈니스 요구 사항 및 변화 요인에 대한 이해에서부터 시작됩니다. 트랜스포메이션은 사전 설정된 경로나 목적지, 또는 특정 기술이나 솔루션이 아니므로, 요인 및 전략적 목표는 트랜스포메이션 노력을 정비하고 강화하는 힘이 됩니다. 명확한 비즈니스 목표를 설정하면 디지털 기술을 활용해 의미 있는 변화를 추진할 수 있는 분야를 정확히 파악할 수 있습니다.
견고한 로드맵을 개발하면 트랜스포메이션 여정이 전략적이고 체계적으로 진행될 수 있습니다. 이 로드맵에서는 주요 이니셔티브를 개략적으로 설명하고, 디지털 트랜스포메이션 노력의 우선순위를 정하고, 진행 상황과 성공을 측정할 지표를 확립해야 합니다. 트랜스포메이션의 기회를 파악하려면 기존 비즈니스 프로세스와 운영 모델을 철저히 분석해야 합니다. 이러한 평가는 비효율적인 부분을 발견하고 최적화가 필요한 분야를 파악하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 기업은 변화 관리의 복잡성을 해결하고 혁신과 지속적인 개선을 수용하는 문화를 조성할 수 있습니다.
요약하자면, 디지털 트랜스포메이션을 시작하려면 다음이 필요합니다.
- 비즈니스 요구 사항에 대한 이해
- 변화 요인의 정의
- 전략적 목표 설정
- 로드맵 개발
디지털 도구 도입
디지털 도구를 도입하려면 단순히 새로운 기술을 배포하는 것 이상이 필요합니다. 각각의 디지털 트랜스포메이션 이니셔티브에는 적절한 기술과 데이터 입력이 필요합니다. 디지털 솔루션을 운영에 효과적으로 통합하면 지속 가능한 트랜스포메이션과 경쟁 우위를 위한 견고한 기반이 구축됩니다.
전술적 측면에서는 선택한 기술이 기존 시스템과 호환되는지 확인하고, 직원들이 새로운 도구를 효과적으로 사용할 수 있도록 교육하며, 해당 기술이 비즈니스 성과에 미치는 영향을 지속적으로 평가하는 과정이 필요합니다.
자동화 비서와 같은 접근 가능한 기술을 기존의 업무 및 프로세스에 적용해 ‘디지털 근육’을 구축하세요. 클라우드 기술과 데이터 분석을 통해 디지털 사일로를 제거하고, AI와 머신러닝을 기반으로 한 도구를 사용하여 팀이 혁신적인 방식으로 데이터를 활용할 수 있도록 지원하는 데 중점을 둡니다.
간단히 말해서, 디지털 도구를 시작하려면 다음이 필요합니다.
- 접근 가능한 기술 적용
- 디지털 사일로 제거
- AI로 데이터 활용
프로세스 최적화
디지털 트랜스포메이션의 가장 큰 장애물 중 하나는 리소스를 소비하고 전략과 혁신을 위한 시간을 남겨 두지 않는 기존 비즈니스 프로세스의 부담입니다.
따라서 프로세스 최적화는 디지털 트랜스포메이션의 기반이 되며, 자동화가 최전선에 서서 작업 흐름을 파악하고 해결함으로써 간소화되고 효율적인 운영을 위한 촉매 역할을 합니다. 자동화를 통한 프로세스 최적화는 디지털 트랜스포메이션 전략을 더욱 발전시킬 뿐만 아니라, 일상적이고 반복적인 작업에 소요되는 시간과 자원을 줄여 비용 절감과 같은 더 광범위한 비즈니스 목표에 직접적으로 기여합니다.
프로세스 최적화를 통해 확보한 시간을 활용하여 기업은 노동력 자원을 보다 전략적인 이니셔티브에 할당함으로써 트랜스포메이션, 혁신, 시장 차별화의 추진력을 얻을 수 있습니다. 그리고 자동화된 프로세스에서 생성된 데이터는 기업 운영에 대한 새로운 통찰력을 제공하여 보다 정보에 입각한 의사 결정을 가능하게 하고 디지털 트랜스포메이션 이니셔티브를 구축하기 위한 기반을 제공합니다.
대략적으로 살펴보자면 디지털 트랜스포메이션을 지원하는 프로세스를 최적화하려면 다음이 필요합니다.
- Process Discovery 도구 적용
- 일상적인 작업 자동화
- 트랜스포메이션을 위해 자원 시간 재투자
지속적인 개선
디지털 트랜스포메이션에는 종착지가 존재하지 않으며 지속적으로 개선해야 합니다. 디지털 트랜스포메이션의 여정은 끊임없는 혁신을 통해 민첩성과 적응력, 경쟁력을 유지해 나가는 과정이라고 볼 수 있습니다. 실제로 이는 조직이 새로운 기술, 변화하는 시장, 고객 요구 사항에 맞춰 디지털 이니셔티브를 정기적으로 평가하고 개선해야 함을 의미합니다.
따라서 강력한 디지털 트랜스포메이션 전략을 구현하는 데 있어 필수적인 부분은 진행 상황을 추적하고 조정이 필요한 영역을 정확히 파악하기 위해 KPI와 측정 가능한 지표를 설정하는 것입니다.
조직은 성과를 지속적으로 모니터링함으로써 비효율적인 부분을 파악하고 매출 성장, 고객 만족과 같은 비즈니스 및 트랜스포메이션 목표에 맞춰 추가적인 최적화 및/또는 기술을 구현할 수 있습니다. 지속적인 개선은 디지털 트랜스포메이션 이니셔티브의 추진력을 유지하는 동시에 아래의 과제에 적응할 수 있는 회복력 있는 비즈니스 모델을 만들어냅니다.
결국 지속적인 개선은 디지털 트랜스포메이션에서 변화의 중심을 나타냅니다. 이 단계에 전념함으로써 조직은 끊임없이 진화하는 기술과 비즈니스 환경 속에서도 트랜스포메이션 노력을 통해 지속적인 비즈니스 가치를 창출해 낼 수 있을 것입니다.
지속적인 개선은 다음과 같이 요약될 수 있습니다.
- 반복적인 접근 방식 고수
- KPI 설정 및 추적
- 지속적인 변화 수용
기업 디지털 트랜스포메이션의 일반적인 과제.
성공적인 디지털 트랜스포메이션을 방해하는 가장 큰 요소는 조직 내의 기술 격차입니다. 기업이 AI, 머신러닝, 자동화와 같은 새로운 기술을 구현함에 따라 전문 기술에 대한 수요가 증가하게 됩니다. 그리고 직장 전반에 걸쳐, 직원들은 새로운 업무 흐름과 시스템에 적응해야 하며, 이를 위해 상당한 기술 향상 및 재교육이 필요할 수 있습니다.
기술 격차를 해소하려면 포괄적인 교육이 필요하지만, 그보다 더 중요한 것은 디지털 혁신 문화를 만드는 것입니다. 직원 개발에 투자하면 기술 구현과 관련된 위험을 완화하는 데 도움이 되지만, 직원들이 새로운 기술을 도입하고 전문성을 키울 수 있도록 지원하면 지속적인 트랜스포메이션 노력을 유지할 수 있는 회복력 있는 기반이 구축됩니다.
또 다른 주요 우려 사항은 비용입니다. 새로운 기술을 구현하는 데는 상당한 비용이 들고, 유리한 ROI(투자 수익률)를 달성할 수 있을지에 대한 불확실성이 있습니다.
가시적인 가치를 창출하기 위해서는 비즈니스 영향이 크고 자동화와 같이 투자 회수가 빠른 기술을 활용하는 프로젝트에 우선순위를 두어 빠른 성과를 거두는 데 주력해야 합니다. 단기 ROI에 대한 전략적 우선 순위를 지정하면 초기 디지털 트랜스포메이션 투자가 실질적인 이점을 가져오고 조직 내 지지와 추진력을 구축할 수 있습니다.
특히, 자동화 기반 이니셔티브에 집중하면 더 효율적인 프로세스와 보다 효과적인 리소스 사용을 통해 비용 절감을 신속하게 실현할 수 있는 안정적인 경로가 제공됩니다.
성공적인 디지털 트랜스포메이션 전략의 구성 요소.
전략적 조정
성공적인 디지털 트랜스포메이션은 회사의 사명과 전략적 우선순위를 명확히 이해하고 트랜스포메이션 이니셔티브를 포괄적인 비즈니스 목표와 긴밀히 연계하는 것으로 시작됩니다. 이러한 전략적 연계성이 결여될 경우 기업은 장기적인 비전에 기여하지 못하거나 중요한 운영상의 과제를 해결하지 못하는 기술에 투자할 위험이 있습니다.
각 디지털 이니셔티브를 구체적인 비즈니스 목표에 매핑하면 가장 높은 가치와 관련성을 제공하는 프로젝트의 우선 순위를 정할 수 있습니다. 예를 들어, 주요 비즈니스 목표가 고객 경험을 향상시키는 것이라면, 디지털 트랜스포메이션 노력은 고급 데이터 분석과 AI를 구현하여 고객 행동에 대한 보다 심층적인 통찰력을 제공하고 개인화된 상호 작용을 가능하게 하는 데 집중할 수 있습니다.
나아가 이러한 전략적 연계성은 변화 관리의 핵심 요소인 인력 정렬에 있어서도 더 큰 그림의 변화를 가져옵니다. 디지털 이니셔티브와 비즈니스 목표 간의 명확한 연관성을 제시함으로써 리더는 직원들에게 트랜스포메이션 노력의 목적과 이점을 효과적으로 전달할 수 있습니다. 이러한 명확성 덕분에 팀은 새로운 기술을 받아들이고, 변화하는 역할에 적응하며, 종종 효과적인 트랜스포메이션을 방해하는 보이지 않는 장벽을 생성하는 사일로를 허물 수 있습니다.
기술 선택
물론 디지털 기술은 디지털 혁신의 핵심이며, 이를 위해서는 올바른 도구를 선택하는 것이 중요합니다. 적절한 디지털 도구를 파악하고 구현하는 것은 단순히 도입하는 것 이상의 의미가 있습니다. 이는 비즈니스 목표에 부합하고 운영 효율성을 높여주는 솔루션을 통합하는 것입니다.
- 기술 → 비즈니스 목표 예시
- 클라우드 → 수요에 따라 리소스 조정, 비용 효율성 향상
- AI 및 머신러닝 → 고객 행동 이해, 복잡한 워크플로 자동화
- IoT → 공급망 가시성 향상, 자산 관리 및 예측 유지 관리 개선
- 분석 → 비효율적인 부분을 식별, 고객 선호도 이해, 변화 영향 측정
- 하이퍼오토메이션 → 복잡한 프로세스 자동화, 정확도 개선
궁극적으로 디지털 트랜스포메이션 기술 스택을 구축하려면 시스템 간 상호 운용성, 확장성, 지원 등 다양한 요소와 우선순위를 균형 있게 고려해야 합니다. 시스템 간 상호 운용성은 특히 레거시 시스템이 제기하는 통합의 과제를 감안할 때, 트랜스포메이션 이니셔티브를 지원하는 모든 디지털 도구가 갖춰야 할 핵심 요건 중 하나입니다. 새로운 기술의 확장성을 고려하면 비즈니스 요구 사항에 맞춰 성장하고 변화와 확장을 수용할 수 있습니다.
디지털 솔루션 선택 시 간과되기 쉬운 부분이 바로 해당 기술을 둘러싼 지원 체계와 커뮤니티입니다. 강력한 지원 생태계와 활발한 사용자 커뮤니티를 갖춘 솔루션을 선택하면 문제 해결, 교육, 혁신을 위한 귀중한 리소스를 얻을 수 있으며, 이는 장애물을 극복하고 변화의 동력을 유지하는 데 큰 변화를 가져올 수 있습니다.
혁신과 신뢰성, 지속 가능성의 균형을 맞추는 것도 고려해야 할 요소입니다. 최첨단 기술을 도입하면 트랜스포메이션을 가속화하고 경쟁력을 높일 수 있지만, 그 기술의 신뢰성과 안정성을 보장하는 것도 마찬가지로 중요합니다. 철저한 평가, 시범 테스트, 단계적 구현을 통해 위험을 완화하고 새로운 기술이 보안과 운영 연속성을 손상시키지 않으면서 원하는 결과를 제공하는지 확인할 수 있습니다.
자동화의 역할
자동화는 디지털 트랜스포메이션 전략의 초석으로, 비용과 오류를 줄이는 동시에 프로세스 최적화와 운영 확장을 가능하게 합니다. 자동화가 효율성에 미치는 영향은 인적 자원 시간까지 확대되어, 팀은 더 높은 가치의 전략적 프로젝트에 다시 집중할 수 있게 됩니다.
자동화된 워크플로는 실시간으로 프로세스 수준의 데이터를 생성하여 더 깊이 있는 분석을 제공하고, 의사 결정권자에게 정확한 통찰력을 제공하여 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
디지털 트랜스포메이션에 있어서 더욱 중요한 점은 자동화가 첨단 기술을 안전하고 효과적으로 비즈니스 운영에 통합할 수 있는 관문을 제공한다는 것입니다. 예를 들어 지능형 자동화 솔루션은 생성형 AI를 활용하고 자동화 워크플로 내에 AI 에이전트를 배포할 수 있는 플랫폼을 제공합니다.
디지털 트랜스포메이션의 트렌드.
디지털 트랜스포메이션은 심오한 진화의 한가운데에 있습니다. 비즈니스 프로세스 전반에 걸쳐 개별 디지털 도구를 통합하려는 전략적 노력에서 벗어나, 새로운 디지털 트랜스포메이션 시대는 스스로 변화를 예상하고 적응하는 원활한 디지털 생태계를 만드는 것입니다.
이러한 진화는 AI, 머신러닝, 하이퍼오토메이션의 융합으로 점차 가속화되고 있으며, 이를 통해 가능성의 경계를 새롭게 정의하고 있습니다. 그 중에서도 에이전트 프로세스 자동화 형태의 AI가 디지털 변화를 선도하고 있습니다.
에이전트 기반 프로세스 자동화를 통해 기업은 복잡한 의사결정 프로세스를 자동화하는 동시에 보다 세부적이고 상황에 맞는 운영을 제공할 수 있습니다. 에이전트 워크플로는 최소한의 인간 개입으로 작동하여 실시간으로 프로세스를 최적화하고 환경 변화에 자동으로 대응합니다. 머신러닝을 활용한 에이전트 AI 시스템은 비즈니스 목표와 고객 니즈에 보다 잘 부합하는 방향으로 끊임없이 개선해 나가게 됩니다.
구현 수준에서 보면, 하이퍼오토메이션을 지원하는 플랫폼은 에이전트 AI 도구를 통합하여 미리 정의된 작업을 실행할 뿐만 아니라 인간의 개입 없이 새로운 상황을 이해하고, 적응하고, 대응하도록 설계된 지능형 자동화를 제공합니다.
에이전트/자율 워크플로의 잠재력은 엄청납니다. 이는 완전히 새로운 적응형 AI 에이전트 기반 운영 모델에 대한 가능성을 열어주고 자동화 기반의 효율성, 운영 비용 절감, 대응성 및 개인화를 위한 새로운 세계를 제공합니다.
디지털 트랜스포메이션에서 Automation Anywhere의 역할.
디지털 트랜스포메이션은 전략적 계획, 적절한 기술, 숙련된 리더십, 지속적인 개선에 대한 의지가 필요한 다면적인 여정입니다.
AI, 하이퍼오토메이션, 에이전트 워크플로가 디지털 트랜스포메이션의 지형을 바꿔 놓으면서, 이러한 발전을 수용하는 조직은 변화의 복잡성을 헤쳐나가고 새로운 기회를 포착하는 데 더 잘 대처할 수 있을 것입니다. AI + 자동화 리더인 Automation Anywhere와 협력함으로써, 조직은 디지털 트랜스포메이션 이니셔티브를 가속화하고 새로운 기술을 효과적으로 배포하여 빠른 ROI와 장기적인 성공을 모두 보장할 수 있습니다.
Automation Anywhere의 솔루션은 디지털 트랜스포메이션 여정의 모든 단계를 지원하는 포괄적인 AI 기반 도구 제품군을 통해 복잡한 비즈니스 프로세스를 대규모로 자동화할 수 있습니다. 최신 기술을 확인하려면 데모를 요청하세요. 여기에서는 AI 에이전트가 어떻게 동적 워크플로를 자동화하고 실시간으로 데이터 기반의 의사 결정을 내릴 수 있는지를 확인할 수 있습니다.
