데이터 불신의 시대, AI 에이전트가 구원자 될까? 세일즈포스 설문조사 결과

Insight vs. Instinct? Under Increased Pressure, Leaders Grapple
with Data Skepticism in Decision-Making

비즈니스 리더 76%, 데이터로 주장 뒷받침해야 하는 압박 느끼지만 정확성 신뢰도 27% 하락

세일즈포스(Salesforce)가 미국 내 500명 이상의 비즈니스 리더들을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면, 데이터 기반 의사결정의 중요성은 커지고 있지만 정작 그 데이터에 대한 신뢰도는 감소하고 있는 것으로 나타났다. 2023년 대비 데이터의 정확성에 대한 신뢰도는 27%나 하락했으며, 비즈니스 목표와의 관련성에 대한 신뢰도는 18% 감소했다. 더욱 심각한 문제는 2023년과 비교해 자사의 데이터 전략과 비즈니스 우선순위가 완전히 일치한다고 답변한 비즈니스 리더의 비율이 14%p 감소했다는 점이다.

비즈니스 리더들은 그 어느 때보다 데이터를 활용해 자신의 주장과 의견을 뒷받침해야 한다는 압박을 느끼고 있다. 설문 응답자의 76%가 이러한 압박감을 느끼고 있으며, 57%는 데이터를 통해 자신의 가치를 증명하기 위해 동료들과 경쟁하고 있다고 답변했다. 특히 이러한 현상은 임원급과 부사장급에서 더욱 두드러지게 나타났다.

우뇌형 리더들 54%, 데이터에 어떤 질문을 해야 할지조차 모르는 상황에서 86%가 경력이 데이터 리터러시에 달렸다고 인식

인공지능 기술의 발전은 데이터 의존도를 더욱 높이고 있다. 76%의 비즈니스 리더들이 AI의 등장으로 데이터 기반 의사결정의 필요성이 증가했다고 응답했다. 특히 고객 서비스 리더(93%), 마케팅 리더(83%), 인사 담당 리더(80%) 등에서 이러한 인식이 두드러졌다. 데이터 활용 능력은 이제 단순한 업무 스킬을 넘어 경력 발전의 필수 요소로 자리잡고 있다. 설문 응답자의 72%는 자신의 경력이 얼마나 데이터 기반으로 의사결정을 하는지에 달려있다고 답했으며, 더 나아가 86%는 데이터를 분석하고 인사이트를 도출하는 데이터 리터러시(data literacy) 능력이 경력에 결정적인 영향을 미친다고 믿고 있다. 이러한 경향은 판매(90%)와 마케팅(89%) 분야에서 특히 강하게 나타났다.

그러나 63%의 리더들이 스스로 데이터를 찾고, 분석하고, 해석해야 하는 상황에서, 54%는 이러한 업무에 완전한 자신감을 갖지 못하고 있다. 실제로 절반 이상의 비즈니스 리더들은 데이터를 활용해 행동과 의사결정을 이끌어내거나, 적시에 인사이트를 생성하고 전달하거나, 일상 업무에서 데이터를 효과적으로 사용하는 데 확신이 없다고 답변했다.

이런 데이터 리터러시에 대한 자신감 부족은 특히 창의적이고 표현적인 기술을 선호하는 ‘우뇌형’ 비즈니스 리더들 사이에서 두드러진다. 응답자의 47%를 차지하는 이들 우뇌형 리더들은 점점 더 비판적 사고, 데이터, 숫자, 추론을 요구하는 비즈니스 환경에서 어려움을 겪고 있다. 우뇌형 리더들은 특히 인사, 마케팅, 영업과 같은 분야에 집중되어 있으나, 이러한 분야 역시 다른 분야처럼 AI에 의해 변화하고 있다. 주목할 만한 점은 우뇌형 비즈니스 리더들이 데이터에 어떤 질문을 해야 할지 모른다고 답할 확률이 54% 더 높다는 것이다.

AI 에이전트에 대한 기대감 상승: 84%가 데이터 접근성 개선, 83%가 이해도 향상 기대

비즈니스 리더의 90%는 자신이 가장 많이 사용하는 프로그램과 앱 내에서 직접 필요한 데이터에 접근할 수 있다면 업무 성과가 향상될 것이라고 말했다. 또한 86%는 이런 방식으로 데이터에 접근할 수 있다면 데이터를 더 자주 사용할 것이라고 응답했다. 더 나아가 비즈니스 리더의 85%는 동료와 대화하듯 자연어로 데이터에 질문할 수 있다면 업무 수행 능력이 향상될 것이라고 생각한다. 이는 스스로 추론하고 행동할 수 있는 소프트웨어인 AI 에이전트(AI agents)의 핵심 기능이다. 이 혁신적인 기술에 대한 설명을 들은 후, 비즈니스 리더들은 AI 에이전트가 데이터를 더 접근 가능하게 만들고, 더 시의적절한 인사이트를 제공하며, 데이터 분석 마비를 줄이고, 심지어 회사의 목표를 초과 달성하는 데 도움을 줄 잠재력에 압도적인 열의를 보였다.

설문 조사에 따르면, 84%의 비즈니스 리더들은 AI 에이전트가 데이터를 더 접근하기 쉽게 만들 수 있다고 생각하며, 83%는 AI 에이전트가 데이터 이해를 용이하게 하고 시의적절한 인사이트를 제공할 수 있다고 믿는다. 또한 81%는 AI 에이전트가 비즈니스에 더 관련성 높은 인사이트를 제공할 수 있다고 응답했고, 79%는 데이터 분석 마비 현상을 줄일 수 있다고 판단했다. 더욱 주목할 만한 점은 70%의 리더들이 AI 에이전트가 회사의 목표를 초과 달성하는 데 도움을 줄 수 있다고 믿는다는 것이다.

실제 활용 사례: 존 루이스 파트너십, 테이블로 펄스로 재고 관리 및 제품 가용성 의사결정 개선

영국의 주요 소매 브랜드의 모회사인 존 루이스 파트너십(John Lewis Partnership, JLP)은 테이블로 펄스(Tableau Pulse)를 사용하여 직원들이 업무 초점을 맞춰야 할 부분을 이해하는 데 도움이 되는 신뢰할 수 있고 접근 가능한 실시간 인사이트를 제공하고 있다. AI 기반 인사이트를 통해 회사는 내부 프로세스를 개선하고 재고 관리 및 제품 가용성과 같은 주요 지표에 대한 의사결정을 향상시켰다.

테이블로(Tableau)의 최고 제품 책임자인 사우서드 존스(Southard Jones)는 “오늘날의 초경쟁 환경에서 비즈니스 리더들은 데이터를 사용해야 한다는 압박이 증가하고 있다”며 “그러나 분산된 기업 데이터와 복잡한 분석 도구는 리더들이 직면하는 일반적인 장애물로, 자신감 있는 의사결정을 크게 방해할 수 있다”고 지적했다. 그는 “에이전틱 분석(agentic analytics)은 데이터를 통합하고 AI 에이전트에 권한을 부여하여 모든 사람에게 신뢰할 수 있는 실시간 인사이트를 사전에 제공함으로써, 스스로를 ‘데이터 사람’이라고 생각하지 않는 사람들까지도 데이터 기반 결정을 내릴 수 있게 하는 솔루션을 제공한다”고 강조했다.

FAQ

Q: 에이전틱 분석(agentic analytics)이란 무엇이며 일반 데이터 분석과 어떻게 다른가요?

A: 에이전틱 분석은 AI 에이전트가 스스로 추론하고 행동하여 데이터를 분석하고 인사이트를 제공하는 새로운 접근 방식입니다. 기존 데이터 분석과 달리, 사용자가 직접 데이터를 처리하고 해석할 필요 없이 AI 에이전트가 자연어 질문에 답하고 업무 흐름 내에서 실시간으로 관련 인사이트를 제공합니다. 이를 통해 데이터 전문가가 아닌 일반 비즈니스 리더들도 쉽게 데이터를 활용할 수 있습니다.

Q: 비즈니스 리더들이 데이터에 대한 신뢰도가 낮아진 주요 원인은 무엇인가요?

A: 비즈니스 리더들의 데이터 신뢰도가 낮아진 주요 원인은 분산된 기업 데이터와 복잡한 분석 도구로 인한 접근성 문제, 데이터 전략과 비즈니스 우선순위 간의 불일치, 그리고 데이터 리터러시(data literacy) 부족 등이 있습니다. 특히 2023년과 비교해 데이터의 정확성(-27%)과 관련성(-18%)에 대한 신뢰도가 크게 하락했으며, 이는 데이터 기반 의사결정의 품질에 직접적인 영향을 미치고 있습니다.

Q: AI 에이전트가 비즈니스 의사결정에 어떤 도움을 줄 수 있나요?

A: AI 에이전트는 비즈니스 의사결정을 여러 방면에서 지원할 수 있습니다. 설문조사에 따르면 비즈니스 리더의 84%는 AI 에이전트가 데이터를 더 접근하기 쉽게 만든다고 생각하며, 83%는 데이터 이해와 시의적절한 인사이트 제공을 개선한다고 믿습니다. 또한 79%는 AI 에이전트가 데이터 분석 마비 현상을 줄이고, 70%는 회사 목표 달성을 초과할 수 있도록 도울 수 있다고 응답했습니다. 존 루이스 파트너십의 사례처럼, AI 에이전트는 재고 관리와 제품 가용성 같은 핵심 지표에 대한 의사결정을 향상시킬 수 있습니다.

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이미지 출처: 세일즈포스

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.