Gen AI’s next inflection point: From employee experimentation to organizational transformation
직원들은 앞서가고 기업은 뒤처진다: 생성형 AI 도입의 현주소
맥킨지의 최근 글로벌 설문조사에 따르면, 생성형 AI(generative AI) 사용에 있어 직원들이 기업을 크게 앞서고 있는 것으로 나타났다. 응답자의 91%가 업무에 생성형 AI를 사용하고 있으며, 대다수가 이에 대해 열정적인 태도를 보이고 있다. 그러나 조직 차원의 생성형 AI 성숙도는 매우 낮은 수준이다. 응답자 소속 기업 중 단 13%만이 여러 개의 생성형 AI 사용 사례를 구현했다고 답했다.
이는 많은 기업들이 생성형 AI의 잠재력을 제대로 활용하지 못하고 있음을 시사한다. 직원들의 열정을 활용하고 경쟁에서 앞서나가기 위해서는 기업 전체가 생성형 AI와 함께 일하는 방식을 전환하는 총체적인 접근이 필요하다. 기술 자체만으로는 가치를 창출할 수 없기 때문이다.
비전을 가치로: 도메인별 운영 모델 혁신
생성형 AI의 잠재력을 최대한 실현하려면 기업은 이 기술이 조직의 운영 방식을 어떻게 재정의할 수 있는지 고려해야 한다. 맥킨지의 경험과 연구에 따르면, 생성형 AI의 다음 변곡점에 대비하기 위해서는 몇 가지 핵심 전략이 필요하다. 우선, 기업은 도메인별로 비전을 실질적인 가치로 전환하여 운영 모델을 혁신해야 한다. 이와 함께 AI 시대에 맞는 인재와 역량 개발 전략을 새롭게 구상해야 한다. 또한 지속적인 적응을 보장하는 공식 및 비공식 메커니즘을 통해 조직 전반의 변화를 강화해 나가야 한다.
특히 도메인 기반 접근법은 여러 사용 사례를 단일 가치 창출 워크플로우, 프로세스, 여정 또는 때로는 전체 기능으로 통합하는 종단간 기술 주도 혁신을 가능하게 한다. 예를 들어, 소프트웨어 개발에서 생성형 AI는 작업 속도를 월 단위에서 일 단위로 단축시키며 더 높은 품질의 제품을 만들어낼 수 있다. 마케팅 분야에서는 진정한 의미의 대규모 개인화를 가능하게 하여 고객 참여와 충성도를 높일 수 있다.
AI 시대를 위한 인재 양성: 전사적 역량 구축의 중요성
생성형 AI의 도입은 기업이 필요로 하는 역할과 기술에 큰 영향을 미친다. 맥킨지의 다른 연구에 따르면, 오늘날 업무 활동의 절반이 2030년에서 2060년 사이에 자동화될 수 있다고 한다. 이는 기존의 예측보다 10년이나 앞당겨진 것이다.
이에 따라 기업은 인재와 기술 요구 사항을 신속하게 파악하고, 기술 격차를 해소하기 위한 다양한 전략을 채택하며, 직원들의 역량 향상과 재교육에 투자해야 한다. 생성형 AI 기반의 인재 혁신은 단순히 새로운 인력을 고용하는 것으로는 해결할 수 없다. 이는 조직 전체와 업무 방식에 영향을 미치기 때문이다.
맥킨지의 설문조사에 따르면, 생성형 AI 초기 도입 기업들은 다른 기업들보다 인재와 AI의 인적 측면을 더 중요하게 여기는 것으로 나타났다. 이들 기업의 약 2/3는 인재 격차에 대한 명확한 이해와 이를 해소하기 위한 전략을 가지고 있다고 답했다. 반면 실험 단계에 있는 기업들 중에서는 25%만이 그렇다고 응답했다.
모든 직원을 위한 역량 구축이 중요하다. 생성형 AI는 빠르게 진화하고 널리 접근 가능한 기술이기 때문에, 직원들은 프롬프트 작성, 맥락화, 데이터 기반 의사 결정과 같은 새로운 기술에 적응해야 한다. 또한 생성형 AI와 자동화가 역할을 재형성함에 따라, 직원들은 AI를 보완하는 더 복잡한 작업을 처리하기 위해 강력한 인지, 전략적 사고, 사회적 및 감정적 기술을 갖추어야 한다.
변화의 강화: 지속적인 혁신을 위한 거버넌스와 인프라
생성형 AI를 통한 실질적인 성공을 거두기 위해서는 가치 창출을 위한 포괄적이고 통합된 접근 방식이 필요하다. 맥킨지의 설문조사에 따르면, 향후 도입을 위한 가장 유용한 요인은 기존 시스템에 생성형 AI를 더 잘 통합하는 것으로, 응답자의 60%가 이를 꼽았다.
이러한 변화를 지속 가능하게 만들기 위해서는 적절한 인프라 구축이 필수적이다. 이는 단순히 기술적인 측면만을 의미하는 것이 아니라, 지속적인 변화를 지원하고 구성원들의 마음을 사로잡을 수 있는 총체적인 시스템을 말한다.
먼저, 생성형 AI를 위한 적절한 거버넌스를 구축해야 한다. 이는 조직의 AI 도입을 감독하는 중앙 집중식 구조를 만드는 것을 의미하며, 때로는 최고 AI 책임자(Chief AI Officer)가 이러한 노력을 주도할 수 있다.
다음으로, 이러한 변화를 단순한 기술 도입이 아닌 진정한 혁신으로 취급해야 한다. 이를 위해 혁신의 인프라, 역할, 측정 기준을 명확히 정의하고, 각 사업 부문 내에서의 책임을 명확히 해야 한다. 또한 진행 상황을 지속적으로 모니터링하기 위한 정기적인 일정을 구현해야 한다.
마지막으로, 조직 전반의 직원 마인드셋과 행동 변화를 추구해야 한다. 이를 위해 맥킨지의 영향력 모델에서 제시하는 4가지 원칙, 즉 역할 모델링, 이해와 신념 촉진, 역량 구축, 새로운 업무 방식 강화에 초점을 맞추어야 한다. 이러한 접근 방식을 통해 조직은 생성형 AI 기술을 효과적으로 도입하고, 이를 통해 지속적인 혁신과 성장을 이룰 수 있을 것이다.
생성형 AI 여정의 어느 단계에 있든, 혁신적인 변화를 만들어낼 시기는 바로 지금이다. 직원들은 이미 조직에 더 많은 것을 요구하고 있으며, 일부 기업들은 실험에서 가치 창출로 전환하기 시작했다. 생성형 AI의 다음 변곡점에 이르렀을 때, 뒤처짐으로 인한 불이익 – 즉, 생성형 AI의 잠재적 이점을 놓치는 것 – 은 더욱 커질 수 있다. 직원들의 생성형 AI 수용과 기술의 빠른 진화를 고려할 때, 기업들은 현재의 모멘텀을 활용하여 도입의 조직적 장벽을 해결해야 한다. 이는 기업 운영의 근본적인 혁신과 지속적인 변화에 대한 구성원들의 준비를 요구한다.
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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.
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