Reinventing enterprise models in the age of generative AI
단순한 기술 도입 넘어 ‘일하는 방식의 근본적 변화’ 이끄는 생성형 AI
생성형 AI는 단순한 기술 도입 그 이상의 의미를 지닌다. 액센추어 리포트에 따르면 생성형 AI는 근본적으로 다른 방식의 작업 환경을 만들어내고 있다. 기업 임원 97%는 이 기술이 자사와 산업을 근본적으로 변화시킬 것이라 생각하며, 93%는 생성형 AI 투자가 다른 투자보다 더 높은 성과를 내고 있다고 보고했다. AI 혁신을 선도하는 기업들은 이미 경쟁사 대비 15% 높은 성과를 보이고 있으며, 이 격차는 2026년까지 두 배로 벌어질 것으로 예상된다.
그러나 기업 임원의 65%는 생성형 AI/AI 혁신을 이끌기 위한 기술적 전문성이 부족하다고 인정하고 있다. 특히 경영진과 직원 사이에는 신뢰 격차가 존재한다. 고용주의 63%는 기술 격차가 비즈니스 혁신의 주요 장벽이라고 말하는 반면, 직원의 82%는 기술을 이해하고 있다고 믿으며, 94%는 필요한 기술을 개발할 수 있다고 자신한다.
생성형 AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해서는 새로운 ‘디지털 동료’를 갖는 것을 넘어 전통적인 업무 흐름, 기능, 직무가 가치 사슬 전반에 걸쳐 어떻게 재정의될 것인지에 대해 더 깊이 생각해야 한다. 이는 업무 수행 방식뿐만 아니라 새로운 역량을 확장하여 지속 가능한 가치를 창출하는 혁신적인 운영 모델을 구축하는 것을 포함한다.
인간과 AI의 협업으로 조직 지능 25% 향상, 혁신 사이클 일일 단위로 압축
생성형 AI는 인간과 기계 협업에 새로운 차원을 도입했다. 과거에는 인간과 기계의 상호작용이 주로 데이터와 정보를 검색하기 위한 쿼리-응답 교환에 국한되었다면, 아이디어, 인사이트, 콘텐츠 생성은 인간의 영역으로 남아 있었다. 그러나 생성형 AI는 기술과 인간 사이의 전례 없는 유동적인 협업을 가능하게 함으로써 이러한 패러다임을 뒤집었다.
액센추어 연구에 따르면, 조직 내에 생성형 AI 에이전트를 더 많이 추가함으로써 집단 지능을 증폭시킬 수 있다. 그러나 조직에 생성형 AI 에이전트를 무작정 투입하는 것만으로는 충분하지 않다. 집단 지능을 증폭하고 영향력을 발휘하기 위해서는 두 가지 핵심 요소가 필요하다.
첫째, 사람들은 생성형 AI 에이전트를 자신과는 다른 새로운 유형의 ‘지능적 동료’로 받아들여야 한다. 다른 사람의 생성형 AI 에이전트와 상호작용하거나, 여러 AI 에이전트가 서로 협력하여 의사결정을 강화하는 데 도움이 되는 통찰력을 수집하는 새로운 워크플로우를 상상해보라.
둘째, 조직은 인간과 생성형 AI 에이전트를 연결하는 새로운 ‘연결 지능 조직’을 형성하고 육성해야 한다. 이는 개인, 팀, 조직 수준에서 지식, 통찰력, 혁신이 원활하게 흐를 수 있게 하는 상호작용 네트워크다.
예를 들어, 혁신은 전통적으로 우수성 센터(CoE)에 할당되며 종종 엄격하게 관리된다. 그러나 생성형 AI를 활용하면 조직 가장자리에서 고객 요구에 직접적인 통찰력을 가진 개인과 팀으로부터 혁신이 부상할 수 있다. 생성형 AI를 통해 거의 모든 사람이 하루 만에 고객 테스트를 거친 제품 컨셉, 마케팅 캠페인, 웹사이트까지 아이디어를 구현할 수 있다. 액센추어의 사례에서 이러한 접근법은 외부 브랜드 가치를 25% 개선하는 성과를 가져왔다.
기술 반감기 축소로 인해 평생학습과 재교육 중요성 부각, 89% 피드백 완성도 향상 성과
생성형 AI는 이미 전통적인 기술 관점에 큰 영향을 미치고 있다. 기술이 절반의 가치를 잃는 데 걸리는 시간(반감기)이 점점 빨라지고 있다. 이는 역동적인 직무 구조, 예측적 인력 계획, 인재 개발을 위한 새로운 엔진, 지속적인 학습과 견습에 대한 새로운 접근 방식의 필요성을 강조한다.
AI가 일의 성격에 영향을 미치면서 많은 근로자들은 새로운 기술을 배우고, AI 에이전트를 훈련시켜 해당 기술을 자동화한 다음, 자신의 직무를 재구상하고 재정의해야 할 것이다. AI가 일상적인 작업과 고급 기술 기반 작업 모두를 자동화함에 따라 남은 작업은 새로운 일자리로 재구성될 것이다.
이러한 가속화된 직무 순환에 맞추기 위해 인재 확보와 개발에 대한 새로운 접근 방식이 필수적이다. 조직은 이런 역동적인 환경에서 번창하는 인재를 선호할 것이다: 지속적인 학습에 대한 높은 적성과 변화에 대한 강한 욕구를 가진 호기심 많고 탐구적인 개인들이다. 또한, 기업들은 평생 학습과 경력 전반에 걸쳐 자신을 재창조할 준비가 된 신입 직원을 기대할 것이다.
액센추어의 실제 사례에서는 생성형 AI를 활용한 피드백 코치 시스템을 구축하여 직원 피드백 완성도를 89% 증가시켰고, 작성자의 95%가 시간을 절약했으며, 수신자의 76%가 피드백 품질을 우수하거나 훌륭하다고 평가했다. 이는 AI가 학습과 개발 과정을 어떻게 변화시킬 수 있는지 보여주는 좋은 예시다.
미래 직업과 인재 맥락에서 많은 사람들은 AI 강화 업무의 부상으로 “제너럴리스트”나 “스페셜리스트”가 쓸모없게 될 것인지 논쟁한다. 그러나 조직은 생성형 AI의 가능성을 확장하는 동시에 특수 영역에서 인간 고유의 전문성을 키우는 높은 수준의 양면성을 요구할 것이므로 두 유형 모두 필수적으로 남을 것이다.
AI 주도 협업으로 조직 경계 허물기, 시장 출시 속도 25-55% 향상 실현
생성형 AI가 엔드투엔드 프로세스 전반에 걸쳐 더 많은 일상적인 작업을 자동화함에 따라, 인간은 더 충족감을 주는 전략적 작업에 집중할 것이다. 이러한 작업은 본질적으로 전통적인 조직 경계를 넘어서고, 생성형 AI에 의해 증강된 사람들이 새로운 방식으로, 더 많은 교차 기능 팀에서 함께 일할 것을 요구한다.
또한 조직 전체, 지리, 시간대, 언어, 규제 관할권에 걸쳐 정보와 통찰력의 흐름을 용이하고 가속화함에 따라 투명성이 급격히 증가할 것이다. 이는 리소스와 정보가 사일로 내에서 관리 계층을 통해 엄격하게 조율되는 전통적 계층 구조의 경계를 더욱 도전하고 재형성할 것이다.
마지막으로, 분야 간 전문가들(예: R&D, 마케팅, 판매)이 이전에는 더 어려웠던 방식으로 함께 일할 수 있으므로 전문성의 기본 수준을 낮출 수 있다. 이는 생성형 AI와 손쉽게 상호작용하여 분산되고 구조화되지 않은 정보 출처 간에 정보 합성과 풍부한 통찰력에 빠르게 접근할 수 있기 때문이다.
커리스 플리시(Currys Plc)의 사례에서는 생성형 AI와 통합 클라우드 플랫폼을 활용하여 조달, 고객 서비스, 지속가능성 팀 간의 전통적인 사일로를 해체했다. 이 통합은 실시간 협업을 가능하게 하여 재고 결정을 고객 수요 통찰력과 연계하고 동시에 지속가능성 영향을 추적할 수 있게 했다. 액센추어의 사례에서는 이러한 경계 재설정을 통해 시장 출시 속도를 25-55% 향상시켰다.
인간과 AI 협업을 위한 적응형 조직 구조, 수동 작업 30% 감소와 $80M 비용 절감 달성
인간과 생성형 AI 에이전트가 함께 일하면서 조직 구조와 운영은 모든 수준에서 진화해야 한다. 직원 및 팀 구성에서 보고 계층 구조, 플랫폼 기반 모델에 이르기까지, 인적-기계 협업의 입력과 결과를 인센티브화하고 측정하는 성과 평가 및 자금 지원 시스템도 발전해야 한다.
생성형 AI 에이전트 사용이 직무 수행의 필수 요소가 되면, 직원과 AI 에이전트 간 협력 관계가 조직 구조와 역량의 기본 단위가 될 것이다. 이는 직원이 동료 및 생성형 AI 에이전트와 상호작용하는 방식, 관리자가 직원의 기술과 역량을 하나 이상의 생성형 AI 에이전트로 신속하게 강화하여 업무를 할당하고 팀을 구성하는 방식, 그리고 관리자와 HR이 직무 요건을 정의하는 방식을 재고하도록 요구하는 중요한 사고방식 전환이 필요하다.
팀이 생성형 AI 에이전트의 도움을 받아 조직 목표와의 일치 등 간단한 규칙에 따라 자체 조직화할 수 있는 더 많은 자유를 허용함으로써 조직 민첩성을 향상시킬 수 있다. 혁신 가속화에 특히 효과적이다. 생성형 AI의 정보 투명성으로 직원들은 관심 있는 아이디어를 찾고 공통 목표를 공유하는 팀에 시간을 투자할 수 있다.
액센추어의 마케팅 + 커뮤니케이션(M+C) 기능 재창조 사례에서는 14개의 특수 AI 에이전트를 사용하여 전 세계 2,000명 이상의 마케터를 위한 복잡한 작업을 처리했다. 그 결과 수동 작업이 약 30% 감소했고, 시장 출시 속도가 25-55% 향상되었으며, $80M의 SG&A 비용을 절감할 수 있었다.
재창조 준비 기업으로의 전환, 기업 내부 인력과 기술 혁신으로 15% 성과 향상 실현
이 보고서는 리더들이 엔터프라이즈 모델을 재고할 수 있는 4가지 렌즈를 탐색했다. 기술이 어떻게 확장될지에 대해 아직 많은 것이 알려지지 않은 초기 단계이지만, 한 가지는 분명하다. 운영 모델과 조직 설계는 가치를 창출하는 핵심 요소다.
리더들은 현재 생성형 AI 포부를 반영하고 새로운 업무 방식, 인재와 기술, 조직/운영 모델 영향과 같은 비즈니스의 미래 요구에 대해 깊이 생각해야 한다. 또한 생성형 AI를 확장할 초기 기회에 집중하고 일을 다르게 조직하는 것에 대한 의미를 다루어야 한다. 업무, 프로세스, 작업, 필요한 기술을 재형성하지 않으면 규모에서 생성형 AI의 가치를 완전히 실현하기 어렵다.
액센추어 연구에 따르면 재창조 기업은 지속적으로 새로운 성과 벤치마크를 설정하고 지속적으로 인재와 업무 방식을 적응시켜 모멘텀을 유지하므로, 조직은 “재창조 준비” 상태가 되도록 준비해야 한다. 마지막으로, 기술과 학습 인프라를 구축하고, 책임감 있는 AI 관행을 육성하며, 조직이 변화를 통해 성장할 수 있도록 직원과의 투명성과 대화를 우선시하는 신뢰와 참여에 투자해야 한다.
FAQ
Q: 생성형 AI는 기존 비즈니스 모델과 무엇이 다른가요?
A: 생성형 AI는 단순한 기술 도입을 넘어 일하는 방식을 근본적으로 변화시킵니다. 기존에는 인간과 기계의 상호작용이 주로 데이터 검색에 국한되었지만, 생성형 AI는 인간과 기계 간 새로운 협업 방식을 만들어내며 조직 지능을 증폭시키고, 기술 개발 방식을 변화시키며, 조직 경계를 허물고, 더 적응력 있는 조직 구조를 필요로 합니다.
Q: 조직이 생성형 AI 시대에 대비하기 위해 가장 먼저 해야 할 일은 무엇인가요?
A: 조직은 먼저 생성형 AI가 단순한 생산성 도구가 아닌 직원들의 ‘지능적 동료’로 받아들이는 문화적 변화를 시작해야 합니다. 그리고 인재 개발 접근 방식을 재구상하여 평생 학습을 장려하고, 업무 프로세스를 재설계하며, 생성형 AI와 인간 협업을 지원하는 유연한 조직 구조를 구축해야 합니다.
Q: 생성형 AI 도입으로 인한 일자리 변화에 직원들은 어떻게 대비해야 하나요?
A: 직원들은 지속적인 학습 마인드셋을 갖추고, 생성형 AI 도구 활용법을 습득해야 합니다. 특히 생성형 AI와 협업하여 자신의 전문성을 강화하는 능력이 중요합니다. 자신만의 독특한 인간적 기술(창의성, 비판적 사고, 감성 지능)을 발전시키면서 동시에 생성형 AI를 통해 자동화할 수 있는 영역을 파악하고 새로운 직무에 적응할 준비를 갖추어야 합니다.
해당 기사에서 인용한 리포트의 원문은 링크에서 확인할 수 있다.
이미지 출처: 액센추어
기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.
