AX 시대의 업무 혁신 전략 : AI 교육으로 시작하기

 올해는 한강 작가님이 한국인 최초로 노벨문학상을 수상한 해인데요, 과학 분야에서도 또 다른 쾌거가 있었습니다. 바로 AI 분야에서의 연구 성과로 노벨물리학상, 노벨화학상을 최초로 수상한 것입니다. 보수적이라고 일컬어지는 스웨덴 한림원이 내린 파격적 결정이죠. 이는 AI의 존재감을 전 세계에 확실히 드러낸 사건이었습니다.

AI는 이제 산업 전반으로 자연스럽고, 빠르게 스며들고 있습니다. 이런 변화 속에서, 우리는 새로운 시대를 맞이하고 있는데요,  바로 ‘AX 시대’입니다. AX 시대를 맞이하며 AX가 무엇인지, 어떻게 대응해야 하는지 지금부터 살펴보겠습니다.

AX 이해하기

우선, AX를 제대로 이해하려면 그 기반이 되는 DX, 디지털 전환(Digital Transformation)에 대해 살펴볼 필요가 있습니다. 

DX(Digital Transformation, 디지털 전환)란, 기존의 비즈니스 모델과 업무 프로세스를 디지털화하는 경영전략입니다. 보통 DT라는 용어로도 표현하는데, DX와 같은 의미로 사용됩니다.

그렇다면, AX(AI Transformation)란 무엇일까요? 

AX란, AI 기술을 사용하여 조직의 문화와 제품을 변화시키며, 나아가 산업 구조를 AI 중심으로 재구성하는 혁신적인 경영전략입니다.

AX와 DX의 차이는 무엇인가요?

AX와 DX 모두 업무 프로세스를 개선하고, 조직의 효율성을 높인다는 공통점을 가지고 있어요. 그러나 DX가 디지털 인프라를 구축하는 방식이라면, AX는 그 인프라 위에 AI를 활용하는 방식으로 비즈니스 전반을 지능화한다는 차이점이 있습니다.

비즈니스 관점에서의 AX 기대 효과

내부적으로는, 업무 프로세스를 효율적으로 개선해 직원들이 더 중요한 일에 집중할 수 있어 생산성을 높일 수 있습니다. 대외적으로는 AI를 활용해 제품/서비스를 혁신하고 고객 만족도를 높여 기업 경쟁력을 강화할 수 있습니다.

AX를 활용한 기업 사례

1. LG 디스플레이

   

   LG 디스플레이는 AI 생산 체계를 OLED 제조 공정에 도입하여 90% 이상의 시간을 단축하였습니다. 공정 과정에서 발생하는 이상 원인을 기존에는 엔지니어의 역량으로 해결했다면 이제는 AI가 실시간으로 분석하고 해결합니다. 평균 3주에서 2일로 작업 시간을 줄였으며, 연간 2000억원 이상의 비용 절감 효과와 임직원 업무 몰입 향상 효과가 있을 것이라고 예측하고 있습니다.

2. 광동제약

   

   광동제약은 렛서와 함께 영업 사원을 위한 영업 전략 수립 지원 챗봇을 개발했습니다. 기존의 복잡한 데이터 가공 과정을 없애고, 챗봇에 필요한 정보를 요청해 데이터를 빠르게 조회·분석할 수 있게 되었습니다. 그 결과 영업 데이터 조회와 분석 시간이 단축되었으며, 반복 수작업을 줄였습니다. 또한 영업사원들은 전략 기획과 고객 관리에 더 많은 시간을 투자할 수 있게 되었습니다.

글로벌 AX 동향

전 세계적으로도 기업들은 AI를 빠르게 도입하고 있습니다. 딜로이트 조사에 따르면 올해 응답 기업의 87%가 AI 활용을 늘렸다고 답했습니다. 이 중 조직 내부적으로 AI를 활용한 비율은 78%, 대외적으로 활용한 비율은 47%에 달했습니다. 국내에서도 SK텔레콤이 7개 사업부 중 4개를 AI 조직으로 재편하며 AI 기반 성과 창출에 박차를 가하고 있습니다.

그러나 PwC가 CEO 600명을 대상으로 조사한 결과, AI 도입에 완전히 성공한 기업들은 9%에 불과했습니다. 대부분의 기업들은 아직 초기 도입 단계에 머물며 AI 프로젝트의 효과를 검증하지 못하고 있는 상황입니다. 많은 기업이 AI 도입의 필요성을 여실히 느끼고 있지만, 진행 과정 중 발생하는 여러 어려움 때문에 중도에 포기하기도 합니다. 프로젝트 실패를 반복하지 않고, 성공적으로 AX 전환을 이루기 위해서는 처음부터 체계적으로 실현 가능한  초기 전략을 세우는 것이 매우 중요합니다.

AX 초기 전략 : 단계별 가이드

그렇다면 AX를 성공으로 이끄는 초기 전략이란 과연 무엇일까요? 바로 교육부터 시작하는 단계적 접근입니다. 단계적 접근은 프로젝트 리스크를 최소화하고 AI 도입의 성공 가능성을 높이는데 가장 효과적입니다.

1단계 : AI 이해도 향상시키기

 첫 단계는 AI 교육을 통한 조직 내 AI 리터러시를 높이는 것입니다. AI가 무엇을 잘하고 못하는지 명확히 이해해야 AI 프로젝트를 효과적으로 기획할 수 있습니다. 이를 위해 임직원들의 AI 리터러시 향상을 위한 AI 교육을 진행하여 AI 기술의 가능성과 한계를 파악하도록 돕는 것이 중요합니다.

AI 리터러시는 AI(인공지능)와 리터러시(Literacy)의 합성어로, AI 기술을 이해하고 활용할 수 있는 능력을 의미합니다.

2단계 : 업무 프로세스 내 개선점 도출하기

 다음 단계는 현재 조직의 업무 프로세스를 세부적으로 분석하고 프로세스 중에서 AI 기술로 개선할 수 있는 영역을 발굴하는 것입니다. 예를 들어 업무 프로세스가 A~D 단계로 구성되어 있다면, 네 단계 중 AI로 효율성을 높일 수 있는 단계와 다른 방식(조직문화 개선 등)으로 해결할 수 있는 단계를 구분할 수 있습니다. 이러한 분석 과정을 통해 프로젝트 목표와 방향성을 명확히 설정하고, 불필요한 시행착오를 줄일 수 있습니다.

3단계 : 파일럿 프로젝트 진행하기

세 번째 단계는 제한된 범위에서 새로운 기술과 접근 방식을 테스트하는 과정입니다. 많은 기업들이 처음부터 업무 프로세스 전체를 자동화하려는 거대한 목표로 시작합니다. 그러나 초기 단계에서 전사 단위의 대규모 프로젝트를 바로 실행한다면 아래와 같은 이유로 실패할 확률이 높습니다.

• 기대에 미치지 않는 AI 성능
  같은 기술을 적용하더라도, 산업 도메인이나 기업이 보유하고 있는 데이터의 특성 등에 따라 AI가 예상대로 작동하지 않거나 성능이 기대에 미치지 못할 수 있습니다.

• 프로젝트 기획 단계에서 많은 리소스 소요
  한 번에 많은 프로젝트의 범위와 기능을 담으려 할수록, 사용 시나리오나 데이터 기획 과정에 걸리는 시간이 늘어나며, AI의 복잡도가 커지면서 AI 개발 및 서비스 운영 비용이 기하급수적으로 커질 수 있습니다.

따라서 업무의 작은 단위에서부터 AI의 성능을 검증하고 실질적인 결과를 확인하는 파일럿 프로젝트를 먼저 진행해야 합니다. 소규모 성공 사례를 바탕으로 조직 내부의 신뢰도를가 쌓은 뒤, 점차 프로젝트 규모를 확대해 나가야면서 성공적인 전사 AI 도입을 이끌어낼 수 있습니다.

4단계 : 전사적으로 확산하기

마지막 단계는 파일럿 프로젝트의 성공 사례를 바탕으로 전사에 AI를 확대하는 것입니다. 전사 확산 방향은 두 가지 방향으로 나눌 수 있습니다. 첫 번째로, 특정 부서(예시: 마케팅 팀 등)에서 성공적으로 도입된 AI 솔루션을 다른 부서로 동일하게 적용할 수 있습니다. 또 다른 방향으로는, AI가 적용된 업무의 선행 혹은 후행 업무 단계를 포함해 전반적인 프로세스에 AI를 도입하여 수직적 방향으로 프로젝트를 확대할 수 있습니다. 이처럼 AI 도입 범위를 확장하면, 점진적으로 조직의 긍정적인 AI 경험을 확립하면서 신속하고 안정적인 AX가 가능합니다.

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