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[IT뉴스][AI의 골든룰] 성공적인 AI 운영 전환을 위한 5가지

온카뱅크관리자

2025-09-15 16:07:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> “AI 트랜스포메이션, 기술이 아니라 ‘사람과 오퍼레이션 모델’의 여정“ 
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 강지훈 BCG 코리아 파트너. /BCG 코리아
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 국내 기업들은 현재 인공지능(AI) 도입에 있어 전 세계적으로 가장 적극적이다. OECD 조사에 따르면 한국 기업의 AI 채택률은 28%로 회원국 중 가장 높다. 사물인터넷(53%), 빅데이터 분석(40%) 분야에서도 AI 채택률이 선두권이다. 하지만 여러 기업을 만나면서 느끼는 우려는, 여전히 많은 기업들이 AI 도입을 단위 활용 (Use case) 사례 중심이나 기술 중심 접근에 머물고 있다는 점이다. 그 결과 높은 채택률에도 불구하고, AI를 통해 전체 회사 디지털 전환(트랜스포메이션)에 성공했거나 그 비전을 적극적으로 소통하는 기업은 드물다.
 실제로 시스코(Cisco)의 ‘2024 AI 준비도 지수’ 보고서에 따르면, 한국 기업 가운데 AI 도입을 최고 우선순위로 예산 배정한 비율은 13%에 불과하다. 또 35%는 자사의 인프라가 AI 확산에 필요한 확장성과 유연성이 부족하다고 답했으며, 전체의 77%는 “중간 수준 이하”의 수준에 머물고 있다고 평가했다. 다시 말해, 높은 채택률과 실제 준비 상태 사이에는 뚜렷한 간극이 존재한다.
 AI가 불러온 오퍼레이션 혁신의 전환점
 기업의 성과 개선과 지속 성장은 언제나 운영(오퍼레이션) 혁신에 달려 있다. 시장과 고객은 기업의 통제를 벗어나지만 운영 분야는 기업이 설계하고 개선할 수 있는 영역이다. 적절한 운영을 통해 수익성을 높이고 경쟁력을 차별화하는 일은 기업의 본질적 사명과 같다.
 그러나 통제 가능한 영역처럼 보이는 운영 분야 혁신도 기업마다 속도와 성과에서 큰 차이를 보인다. 같은 목표를 향해도 사람과 프로세스, 변화관리 수준이 결과를 갈라놓는다. 바로 이 지점에서 AI, 특히 생성형 AI가 주목받고 있다. 고객 응대, 공급망 계획, 품질 관리, 백오피스 자동화까지 AI의 적용 범위는 빠르게 확장 중이다. 그 결과 많은 경영자가 “AI가 사람을 대신해 효율적 운영을 완벽히 통제할 수 있을 것”이라 기대한다.
 기술만으로는 충분하지 않다
 하지만 BCG의 ‘2024 AI도입 현황 보고서’에 따르면 운영 혁신 성과의 70%는 여전히 ‘사람과 프로세스’에서 나온다. 알고리즘이 기여하는 비중은 10%, 기술과 데이터의 기여도는 20%에 불과하다. 실제 BCG와 협업한 글로벌 기업 사례에서도 AI 기술만 적용했을 때는 생산성 개선이 20% 내외였지만, 프로세스 재설계·조직 재구성·역할 재정의를 병행한 기업은 생산성이 30% 이상 향상됐다.
 이는 BCG의 국내 프로젝트 경험에서도 동일하게 발견된다. 성공적인 AI 운영 혁신의 공통점은 AI 도입 이전에 일하는 방식의 표준화와 변화 관리에 더 많은 시간을 투자했다는 것이다. AI 대전환(트랜스포메이션)은 개별 활용 사례의 합이 아닌 전사적 운영 모델 전환의 여정이다. 이러한 접근법 만이 업무량 감소와 가치사슬 전반의 최적화, 그리고 목표를 뛰어넘는 생산성 개선이 가능하다.
 AI 전환을 현실로 만드는 다섯 가지 실행 조건
 AI 대전환(트랜스포메이션)을 성공적으로 추진하기 위해 경영자가 유념해야 할 몇 가지 원칙이 있다. 무엇보다 중요한 것은 명확한 목표와 중앙화된 추진 체계다. AI 도입은 기술적 실험이 아니라 재무 성과와 직결되는 전략적 투자다. 따라서 “3년 내 비용 30% 절감”과 같이 구체적인 목표를 설정하고, 이를 전사적으로 관리할 AI 트랜스포메이션 조직을 설치해 책임과 권한을 집중해야 한다. 그래야 산발적인 PoC (Proof of Concept)에 그치지 않고 확산 단계로 나아갈 수 있다.
 둘째는 운영 모델 자체의 변화다. AI는 단순한 효율화 도구가 아니라 일하는 방식의 재정의를 요구한다. 예를 들어 상담원은 단순 응답자가 아니라 고객 문제 해결자로 진화해야 하며, 직원은 다양한 기술 재학습을 통해 분석과 의사결정, 고객 관리까지 수행할 수 있어야 한다. 핵심 성과지표(KPI) 역시 처리량 중심에서 벗어나 품질, 고객 만족, 재발 방지율과 같은 질적 지표로 전환되어야 한다.
 셋째, AI 채택(Adoption)의 본질은 기술이 아니라 사람이라는 점이다. BCG 조사에 따르면 관리자 중 30%, 현장 직원 중 28%만이 AI의 영향에 대한 교육을 받았다. 교육 부족과 불안은 채택 속도를 늦춘다. 따라서 재교육, 명확한 사용 가이드, 심리적 안전망, 그리고 적절한 인센티브 설계가 반드시 병행돼야 한다.
 넷째는 스케일 AI 즉, AI 확산 전략이다. 소규모 파일럿 프로젝트는 성과를 내기 쉽지만, 전사적 확산은 훨씬 어렵다. 따라서 기업은 목표로 삼은 재무 성과를 기준으로, 어떤 공정과 어떤 조직을 언제부터 어떻게 바꿀지를 역산해야 한다. 또한 소수의 대표 공정을 먼저 선정해 단기간에 성과를 입증하는 ‘등대 프로젝트’를 추진하면서, 동시에 이를 다른 공정과 사업장으로 확대해 나갈 수 있는 체계적인 확산 로드맵을 병행해야 한다. 한 글로벌 테크 기업은 AI 기반 고객지원 요약을 시범 도입했을 때 응답 속도만 개선됐다. 그러나 이후 프로세스 전반을 재설계하고 AI 운영팀을 신설해 스케일링에 나서자 생산성은 10% 이상 향상되고 전사적 비용 절감 효과까지 확인됐다.
 마지막으로, 성공 여부를 가르는 핵심 요소는 결국 변화 관리다. AI의 위험을 줄이고 현장의 채택 속도를 높이기 위해서는 사람이 개입하는 검증·감독 체계를 반드시 설계해야 한다. 이를 위해서는 구조화된 가이드라인 마련, 의사결정 근거의 투명한 공개, 위험 수준에 따른 차등적 감독, 채택 관련 지표 관리 등이 필요하다. 더불어 기업 차원의 ‘책임 있는AI 운영 원칙(Responsible AI)’을 세우고 이를 운영모델 속에 내재화해야만 한다.
 골든타임을 잡아야 한다
 AI가 인간을 완전히 대체할지 여부는 아직 단정하기 이르다. 그러나 AI가 기업 생산성의 열쇠라는 점은 분명하다.
 최근 폭스콘 류양웨이 회장의 발언은 시사하는 바가 크다. “AI가 여러분을 대체하지는 않을 것입니다. 다만 AI를 활용하지 않는 직원을, AI를 활용하는 직원으로 대체할 뿐입니다.”
 한국 제조업은 인구 감소와 제조업 인력의 노령화, 고비용 구조 속에서 변곡점을 맞고 있다. 지금이야말로 AI를 통한 오퍼레이션 모델 재설계로 새로운 경쟁우위를 확보할 골든타임이다. 기술이 아니라 사람과 운영 모델의 전환이 그 출발점이다.
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