설득력 있는 AI 스토리로 투자 승인받는 비즈니스 케이스 4단계 전략

Telling the CX transformation story: How to build your business case for AI

이제 AI 도입은 ‘필수’가 되었다: 언제, 어디서 도입할지가 핵심 질문

현재 기업들에게 인공지능(AI) 도입은 더 이상 ‘할 것인가 말 것인가’의 문제가 아니라 ‘언제, 어디서 도입할 것인가’의 문제로 바뀌었다. 옴니채널 고객 경험 및 컨택센터 솔루션을 제공하는 글로벌 기업 Genesys가 공개한 리포트에 따르면, 고객경험(CX)이 기업 전략의 중심으로 자리 잡으면서 이해관계자들은 AI 애플리케이션의 잠재적 가치에 더욱 관심을 보이고 있다. 경영진들 역시 다른 기업들이 AI를 도입해 고객경험 경쟁에서 승리하는 것을 보며 팀에게 AI 도입을 적극적으로 요구하고 있다.

그러나 이것이 기업이 어디서, 어떻게 AI를 활용해야 하는지, 또는 어떻게 그 가치를 극대화할 수 있는지에 대한 명확한 방향성을 가지고 있다는 의미는 아니다. 오늘날 AI를 위한 비즈니스 케이스 개발은 단순한 도입 승인을 얻기 위한 것이 아니라, AI의 단기 목표와 그 가치를 극대화하기 위한 장기 전략을 모두 고려한 발견 과정이라고 할 수 있다.

AI는 목표 달성을 위한 수단이지 최종 목표 자체가 아니다. “AI는 목표를 달성하기 위한 수단이지, 최종 목표가 아니다. 인력, 지식, 데이터와 같은 기존 리소스를 최상의 방식으로 조직하는 도구로 활용해야 한다”라는 점을 명심해야 한다.

차별화된 AI 비즈니스 케이스: 데이터 의존성부터 윤리적 고려사항까지

일반적인 비즈니스 케이스가 간단한 지표에 기반한 전통적인 기술이나 솔루션에 중점을 둔다면, AI 비즈니스 케이스는 그 이상을 고려해야 한다. AI는 데이터 의존성, 학습 능력, 윤리적 고려사항, 프로세스에 대한 변혁적 영향력 등 독특한 측면들을 포함하고 있다.

이러한 과정을 통해 기업은 효율성을 높이는 빠른 성과를 가져다주는 다양한 AI 포인트 솔루션을 발견할 수 있다. 이런 솔루션들은 좁게 정의된 작업을 위한 것으로, 정의하고 구현하기가 상대적으로 간단하다. 그러나 AI를 통해 얻을 수 있는 더 큰 가치가 있다.

AI의 진정한 힘은 워크플로우, 프로세스, 조직 구조의 진정한 변화를 가능하게 하는 방식에 있다. 이러한 변화는 직원 만족도와 유지율 향상, 기술 습득, 브랜드 강화, 기업 가치 상승 등 많은 장기적 이점을 촉진할 수 있다.

하지만 이러한 변화는 자동으로 일어나지 않는다. AI와 비즈니스의 미래에 대한 보다 전략적인 시각이 필요하며, 이는 비즈니스 케이스에서 기반을 마련하는 단계이다.

비즈니스 케이스 구축 4단계: 이해관계자 합의부터 가치 정량화까지

AI 비즈니스 케이스 구축은 다음 네 단계로 구성된다.

첫째, 전략 단계에서는 이해관계자 간의 합의와 정렬을 구축한다. 이 단계에서는 조직 내 다양한 부서와 이해관계자들이 AI 도입의 방향성과 목표에 대해 공통된 이해를 형성하는 것이 중요하다.

둘째, 우선순위 지정 단계에서는 즉시 실행할 가치가 있는 사용 사례와 나중에 보류해야 할 사례를 결정한다. 모든 AI 기회를 동시에 추진할 수 없으므로, 가장 큰 가치와 실현 가능성을 가진 사용 사례를 먼저 선택하는 것이 중요하다.

셋째, 영향 평가 단계에서는, 구체적인 지표를 사용하여 AI 도입이 사람, 프로세스, 워크플로에 미치는 변화와 영향을 파악한다. 이를 통해 조직이 준비해야 할 변화 관리 요소를 식별하고 대응 전략을 마련할 수 있다.

넷째, 가치 정량화 단계에서는 AI 도입이 가져올 비즈니스 가치를 수치화하고, 이를 바탕으로 설득력 있는 스토리를 구성한다. 경영진과 이해관계자들이 투자 결정을 내릴 수 있도록 명확한 ROI와 가치 제안을 제시하는 것이 핵심이다.

우선 출발점을 찾기 위해서는 다양한 우선순위, 관점, 기술 전문성을 가진 이해관계자 간의 전략적 조율이 필요하다. 주요 이해관계자 그룹인 비즈니스, 기술, 재무 부서의 우선순위를 고려해야 한다. 비즈니스 부서는 고객 경험, 직원 경험, 운영 효율성 등에서 가치를 원하고, 기술 부서는 기존 자산, AI의 총소유비용(TCO), 변화 비용 최소화 등을 고려한다. 재무 부서는 OPEX를 줄이는 운영 효율성과 TCO, ROI 등을 중요시한다.

이해관계자 간 합의를 구축하면 소싱 및 리소싱 요구사항과 비즈니스에 미치는 영향도 파악할 수 있다. 또한 반대 의견에 대비하기 위해 이전 이니셔티브를 기반으로 한 “사전 사후 검토”를 수행하면 잠재적 실패 지점에서 인식된 위험과 이를 방지하는 방법을 더 잘 이해할 수 있다.

사용 사례 우선순위로 ROI 극대화: 중앙 집중식 지식 기반이 성공률 70% 높인다

잠재적 결과에 따라 최상위 사용 사례를 선택해야 한다. AI 도입에 관한 모든 대화는 다루고 있는 사용 사례와 잠재적 결과(브랜드 차별화에 기여하는 방식 포함)에 대한 이해로 시작해야 한다.

빠른 프로젝트에 우선순위를 두면 새로운 기술로 작업하는 사람들의 신뢰를 구축하고 많은 투자 없이도 가치를 증명할 수 있다. 이는 직원들이 진전을 보는 데서 만족을 얻기 때문에 중요한 역할을 한다. 장기 계획에는 더 복잡한 프로젝트가 있겠지만, 빠르게 측정 가능한 결과를 보여줄 때 리더십, 이해관계자, 사용자 모두의 지지를 얻을 수 있다.

성공의 기반이 되는 중앙 집중식 지식은 AI가 고객에게 직접 답변을 제공하거나 상호작용 중에 지식 기반에서 관련 정보를 제공하여 상담원을 지원하는 사용 사례에서 AI의 막대한 힘을 활용하는 핵심이다. 중앙 집중식 지식이 없으면 고객은 일관되고 정확한 정보를 보장받지 못하고, 상담원은 정보 검색에 시간을 낭비하게 된다.

다양한 관점의 지표로 성공 측정하기: 자동화로 상담원 시간 25% 절감 사례 분석

AI는 측정 가능한 결과를 생산하기 위해 비즈니스 프로세스에 통합되어야 한다. 이러한 프로세스는 AI가 가능하게 하는 모든 새로운 기회에 적응할 수 있어야 한다. AI 도입을 지원하기 위한 투자를 뒷받침하는 데 필요한 데이터 포인트는 일반적으로 선택한 사용 사례에 따라 결정된다.

지표의 가치와 결과를 지속적으로 개선하는 데 어떻게 사용될 것인지 이해한다면 거의 모든 목표를 선택할 수 있다. AI의 가치를 계산하려면 여러 관점에서 결과를 살펴봐야 한다. 예를 들어, 자동화된 프로세스로 절약된 시간은 추정치이며, 인간과 AI 성능 간의 기준선을 찾는 것은 사전 프로덕션 단계에서 복잡할 수 있다.

일부 케이스에서는 자동화가 매우 관련성이 높은 사용 사례로 달성되며, 영향 범위가 예측 가능하다. 다른 경우에는 자동화가 가능하지만 상당한 변동성을 수반하고 미세 조정이 필요하며, 몇 개월의 개선 후에만 가치가 실현된다.

90%의 B2B 구매자는 파괴적 혜택을 정량화하지 못해 현상 유지

기업들은 종종 AI에 대한 가치 정량화를 이해하는 데 어려움을 겪는다. 이는 다양한 그룹이 AI를 사용하는 방식, 측정되는 결과, 전체 조직에 걸친 AI의 2차적 이점 때문에 측정하기 어렵다. AI 비즈니스 케이스를 개발할 때 가치를 큰 그림에 중점을 두어야 한다.

의사 결정자들과 공유할 내러티브는 AI가 비즈니스 성과를 어떻게 지원하고 이해관계자의 주요 우선순위를 어떻게 지원할 것인지 보여주어야 한다. 이는 핵심 성과 지표를 식별하는 것 이상이며, 직접적인 재무적 이익 이상의 것이다.

청중이 변환을 시각화하고, 비즈니스가 어떻게 다르게 일을 할 것이며, 제안하는 AI가 어떻게 장기적 성장을 지원할 것인지 이해하도록 도와야 한다. 사용 사례 검토에서 가치를 살펴보는 것은 필요한 자원과 지원을 확보하는 데 핵심이다. 이는 소프트웨어 투자를 완전히 활용하기 위한 기반을 마련한다.

스토리 뒤에 있는 데이터(우선순위와 어떻게 연결되는지 포함)가 중요하지만, 전통적인 지표는 AI 가치의 일부만 보여준다는 점을 기억해야 한다. 목표를 달성하기 위한 도구로서 AI가 어떻게 작용하는지, 직원, 고객, 브랜드에 미칠 수 있는 긍정적인 영향에 초점을 맞추고, 다른 기업들이 어떻게 성공했는지에 대한 공개적으로 이용 가능한 정보를 사용하여 나에게 성공이 어떤 모습일지 조정해야 한다.

AI 비즈니스 케이스, 한 번에 끝나지 않는 지속적 프로세스

AI 비즈니스 케이스 개발은 지속적인 최적화 마인드셋이 필요한 발견의 여정이다. 팀이 AI 기술을 더 많이 사용할수록 더 혁신적인 용도를 발견하게 될 것이다. 비즈니스 케이스에서 장기적인 성공을 위한 기반을 마련하는 것은 첫 번째 이정표에 불과하다.

AI에는 변혁적인 힘을 활용하는 방법이 다양하기 때문에 단일 로드맵이 없다. 당신과 다른 이해관계자가 달성하고자 하는 결과로 시작하고 그 이야기를 전하라. 비즈니스 케이스 이야기를 뒷받침하는 지표를 완전히 이해하고 입증할 수 있는지 확인하라.

FAQ

Q: AI 도입을 위한 비즈니스 케이스를 구축할 때 가장 중요한 첫 단계는 무엇인가요?

A: AI 도입을 위한 비즈니스 케이스 구축의 가장 중요한 첫 단계는 다양한 이해관계자(비즈니스, 기술, 재무 부서 등) 간의 합의와 전략적 조율을 이루는 것입니다. 각 부서의 우선순위와 관점을 이해하고, 전체 비즈니스 목표에 맞게 통합하는 과정이 필요합니다. 이를 통해 어디서부터 AI 도입을 시작할지 효과적으로 판단할 수 있습니다.

Q: AI 비즈니스 케이스에서 ‘가치’와 ‘지표’는 어떻게 다른가요?

A: AI 비즈니스 케이스에서 ‘지표’는 효율성 향상, 비용 절감 등과 같은 측정 가능한 수치를 의미하는 반면, ‘가치’는 더 넓은 개념으로 장기적인 비즈니스 성장, 직원 경험 향상, 브랜드 강화 등 직접적으로 측정하기 어려운 요소들을 포함합니다. 성공적인 AI 비즈니스 케이스는 단순한 지표 나열을 넘어, 이러한 가치를 설득력 있는 스토리로 전달하여 어떻게 AI가 조직의 장기적 목표를 지원할 수 있는지 보여줍니다.

Q: 중앙 집중식 지식 기반(centralized knowledge base)이 AI 성공에 왜 중요한가요?

A: 중앙 집중식 지식 기반은 AI가 고객에게 일관되고 정확한 정보를 제공하고 상담원을 지원하는 데 핵심적입니다. 여러 데이터 소스에 분산된 지식을 하나로 통합하면 다양한 관점(비즈니스, 기술, 재무 등)에서 여러 AI 애플리케이션을 구현할 수 있으며, 회사 전략을 고려하면서 지식을 공유할 수 있습니다. 또한 배포된 모든 AI 앱은 동일하게 통합되고 지속적으로 업데이트되는 지식에 의존하게 되어, AI 성숙도가 높아지고 전문성이 성장함에 따라 중앙 집중식 지식의 가치도 함께 증가합니다.

해당 기사에서 인용한 리포트 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: Genesys

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.