혁신 기업의 정의가 바뀐다 : 조직을 생성AI 중심으로 바꿔라

생성AI 혁신이 가속화됨에 따라 기업들은 기술 혁신에 이은 비즈니스 혁신을 따라잡기 위해 고군분투하고 있다. 하지만 생성AI 학습을 한다고 직원들의 생산성이 저절로 올라가지 않는다. 각 기업이 생성AI 혁신을 중심에 두고 새로운 가치를 창출하려면 의사결정 구조와 인재에 대한 접근 방식을 바꿔야 한다.

결론은 내려졌다. 생성AI 기술은 기하급수적으로 발전할 것이며 비즈니스 잠재력은 엄청날 것이란 사실이다. 이미 생산성, 혁신, 업무의 질은 물론 직원과 고객 경험을 향상시킬 수 있는 생성AI 혁신을 목격하고 있다. 지금 행동하고 적응하지 못하는 기업은 미래에도 따라잡기 어렵다는 사실은 분명하다.

하지만 여전히 기업 대다수는 생성AI 기술의 잠재력을 제대로 파악하지 못하고 있는 것이 사실이다.

실제 글로벌 컨설팅기업 맥킨지의 글로벌 설문조사에 따르면, 직원들이 조직보다 훨씬 앞서 생성AI를 활용하고 있는 것으로 나타났다. 기업들은 생성AI가 창출하고 있는 수조 달러 규모의 기회를 실현하기 위해 갈 길이 멀다.

기술 도입만으로는 가치를 창출할 수 없다.

조직 전체의 업무 방식을 변화시키기 위한 총체적 접근 방식이 필요하다. 운영 모델과 전체 사업 영역을 유연하게 재창조하고, 인재와 스킬을 재구성해야 한다. 또 강력한 거버넌스와 인프라를 통해 변화를 도모하고, 비즈니스 전략을 실현하는 방식으로 생성AI를 적용해야 한다.

맥킨지 설문 조사에 따르면, 거의 모든 응답자(91%)가 업무에 생성AI를 사용하고 있다고 답했다. 또 10명 중 9명은 이러한 도구가 업무 경험에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다고 생각하며, 대부분이 생성AI가 비판적 사고부터 창의성까지 다양한 기술에 도움이 될 것이라고 믿고 있는 것으로 나타났다.

이처럼 직원들은 누구나 쉽게 접근할 수 있는 기술이 된 생성AI 도구들을 통해 AI의 잠재력을 일상 업무에서 다양하게 실현하고 있는 것으로 나타났다.

하지만 직원들의 높은 사용률에 비해 조직의 생성AI 성숙도는 현저히 낮았다. 설문조사에서 응답 회사 중 13%만이 여러 사용 사례를 구현했다. 이 그룹은 '얼리어답터(Early Adoptor)'에 해당하는데, 다른 그룹에 비해 다양한 업무 활동에 생성AI를 사용할 가능성이 높고 생산성 향상 효과가 더 큰 것으로 나타났다.

단순한 기술 도입은 가치를 창출한 적이 없다. 생성AI도 마찬가지다. 기술이 그 자체로 핵심 전략(예: 생성AI 기반 제품 개발)이든 다른 비즈니스 전략을 지원하든 가치를 창출할 수 있어야 한다. 기업에서 기술 도입은 가치 창출 기회와 측정 가능한 성과로 연결되어야 하기 때문이다. 

맥킨지 설문 조사에서 얼리어답터에 해당하는 응답자의 63%는 조직의 AI 및 생성AI 전략이 비즈니스 전략과 일치한다고 답한 반면, 아직 '실험적'이라 응답한 기업은 17%에 불과했다.

워크데이(Workday)의 연구에 따르면, 기업들이 생성AI의 다음 변곡점에 대비하기 위해서는 세 가지 단계를 거쳐야 한다.

(1) 비전을 영역별 가치로 전환, 운영 모델과 전체 사업 영역을 유연하게 재구성한다.

(2) 인재와 인재 양성 전략을 재구성한다.

(3) 강력한 거버넌스와 인프라를 통해 변화를 강화하는 등 비즈니스 전략을 실현하는 방식으로 생성AI를 적용해야 한다.

기업은 기술을 실제로 활용하여 변화를 일으킬 때만 AI의 모든 장점을 누릴 수 있다. 즉, 혁신, 생산성 향상, 직원 및 고객 경험 개선과 같은 이점들을 얻으려면 회사의 핵심 프로세스, 업무 방식, 역량, 그리고 조직 문화에 대한 전반적인 변화가 필요하다.

생성AI는 누구나 사용할 수 있지만, 이를 통해 진정한 혁신을 이루려면 조직이 이에 맞게 변화를 수반해야 한다. 이러한 변화를 통해 생성AI는 다른 디지털 및 기술 혁신으로 나아가는 중요한 출발점이 될 수 있다.

그렇다면, 기업이 효과적으로 생성AI를 적용하려면 어떻게 해야 할까?

먼저, 기업은 제품 개발, 마케팅, 고객 서비스 등 특정 분야에 우선순위를 두고, 적절한 혁신의 방향을 설정해야 한다.

맥킨지는 중요하고 독립적인 몇몇 영역을 찾아 그 영역을 완전히 재검토하는 방법을 제안했다. 이를 '영역 기반 접근법(domain-based approach)’이라고 불렀다. 도메인 AI 혁신법이라고 볼 수 있다.

도메인(영역)은 관련 활동들을 하나로 묶는 개념으로, 기존의 비즈니스 활동을 생성AI에 맞춰 재정의하는 것인데 영역 기반 접근법의 핵심은 회사에 중요한 가치를 제공하면서도, 너무 복잡하지 않고 변화를 줄 수 있는 작은 단위로 나눠 영역을 정의하는 것이다.

한 기업이 가진 영역의 수는 중소기업은 10~15개 정도가 적당하며, 대기업은 전략적 비즈니스 단위를 중심으로 영역을 정의할 수 있다.

하지만 AI 트랜스포메이션을 위한 목적에 맞게, 우선적으로 2~5개 영역에 집중하는 것이 바람직하다.

이와 같이 핵심 비즈니스 영역을 지정하고 그 영역에서 생성AI와 다른 기술을 적용하면, 일회성 솔루션보다 더 크고 지속적인 가치를 창출할 수 있다.

다음은 도메인 AI 혁신이 소프트웨어 개발, 마케팅, 고객 서비스, 성과 관리에 미치는 구체적인 변화와 영향에 대한 사례다.

1. 소프트웨어 개발자를 시스템 설계자로 변신시킨다 : 생성AI를 활용하면 더 빠르고 효율적으로 고품질의 제품을 만들 수 있다. 이를 위해 제품 개발 전 과정에서 제품 팀과 엔지니어링 팀의 긴밀한 협력이 필요하다. 생성AI는 아이디어에서 프로토타입까지 걸리는 시간을 단축시켜, 더 많은 반복 작업을 가능하게 한다. 또 자동화된 코드 작성과 테스트를 통해 엔지니어들은 단순한 작업자가 아닌 시스템 설계자로서의 역할을 할 수 있다.

2. 모든 마케팅을 개인화 마케팅으로 전환시킬 수 있다 : 생성AI는 개인화 마케팅을 실현한다. 예를 들어, 넷플릭스와 스포티파이는 이미 사용자 맞춤형 콘텐츠를 제공하며 고객의 참여도와 충성도를 높이고 있다. 이를 통해 마케팅 조직은 창의적 팀과 분석 팀 간의 벽을 허물고, 콘텐츠 제작 효율성을 높여 ROI(투자 대비 수익률)를 개선할 수 있다.

3. 고객 서비스팀이 문제를 발견하고 해결할 수 있는 강력한 팀으로 만들 수 있다 : 생성AI를 통해 고객 문제를 사전에 해결하고 새로운 제품을 제안함으로써, 고객 서비스 팀이 고객 만족의 중심이 될 수 있다.

AI 기술은 낮은 비용으로 실시간 고객 인사이트를 제공하며, 상담원은 생성AI와 협력하여 더 나은 문제 해결자가 될 수 있다. 이 과정에서 고객 서비스 팀은 기술 활용 능력을 높이고, 공감적 문제 해결과 상업적 사고를 균형 있게 발전시킬 수 있다.

4. 성과 관리 및 팀 관리 시간을 대폭 줄여준다 : 생성AI는 관리자가 더 나은 코칭 정보를 얻고, 직원 리소스에 쉽게 접근할 수 있도록 도와준다. 이를 통해 관리자는 관리 업무에 드는 시간을 줄이고, 팀원들과의 소통과 소프트 스킬 개발에 더 많은 시간을 투자할 수 있다.

생성AI가 인재와 기술 수요에 미치는 영향은 매우 크다. 자동화를 가속화하고 운영 모델을 혁신하는 이 기술은 조직이 필요로 하는 역할과 스킬에 큰 변화를 일으킬 것이다.

맥킨지 조사에 따르면, 2030년에서 2060년 사이에 오늘날의 업무 절반이 자동화될 수 있다. 이는 기존 예측보다 10년 빨라진 것이며, 각 조직은 인재와 기술 요구 사항을 신속하게 파악하고 기술 격차를 줄이기 위한 업스킬링과 재교육에 투자해야 하는 압박을 받고 있다. 이 문제는 단순히 채용으로 해결할 수 없는 과제다.

연구 결과, 생성AI를 먼저 도입한 기업(얼리어답터)들은 인재와 인간적인 측면을 더 중시하고 있다. 이들 중 약 3분의 2는 인재 격차를 명확히 파악하고 해결 전략을 수립했으나, 다른 기업들은 25%만이 이에 집중하고 있다.

얼리어답터들은 업스킬링과 재스킬링을 인재 전략의 핵심으로 삼고 있다. 이는 채용만으로는 격차를 해소하기에 충분하지 않고, 아웃소싱은 전략적 스킬 개발에 방해가 될 수 있기 때문이다.

마지막으로, 얼리어답터 기업의 40%는 직원 채용을 장려하기 위한 지원을 제공하는 반면, 다른 기업들은 9%에 불과했다.

기업은 기술 채택과 스킬에 모두 투자,생성AI에 대한 직원들의 열정을 활용할 수 있다.

이를 위해서는 재교육과 업스킬링에 대한 맞춤형 접근 방식과 비즈니스 및 기술 리더와 HR 간의 긴밀한 협력이 필요하다. 기술에 1달러를 투자할 때마다 사람에게는 5달러를 투자해야 한다.

생성AI의 생산적 활용을 위해서는 기업 전체에 걸쳐 역량을 구축하는 것이 중요하다. 빠르게 진화하고 광범위하게 접근 가능한 기술인 만큼 직원들은 생성AI가 요구하는 새로운 기술(예: 신속한 글쓰기, 문맥화, 데이터 기반 의사 결정)에 적응해야 한다. 또 모든 조직은 운영 모델 혁신에 따라 인재 개발에 역동적인 접근 방식을 취해야 한다.

기술 구축은 일회성 작업(이벤트)이 아닌 지속적인 프로세스이기 때문이다. 생성AI와 자동화가 역할을 재편함에 따라 직원들은 AI를 보완하는 더 복잡한 업무를 처리하기 위해 강력한 인지적, 전략적 사고, 사회적, 정서적 기술을 필요로 하게 될 것이다. 

특정 직무 내에서 생성AI관련 기술 인재는 AI 모델을 구축하고, 훈련하고, 미세 조정해야 한다. 이러한 새로운 기술은 소프트웨어 개발, 클라우드 통합, 보안과 같은 영역에서 몰입형 학습을 필요로 한다.

기술 인재는 비즈니스 요구사항을 기술 솔루션으로 전환할 때 상황에 맞는 판단을 내리고 적용할 수 있어야 한다. 기업은 AI의 거버넌스, 운영, 인사 및 법률 측면을 관리하기 위해 기술 관련 역할이 필요하다. 최고 AI 책임자와 같은 일부 역할은 완전히 새로운 역할이 될 것이다.

비즈니스는 역할이 진화함에 따라 집중적인 스킬업이 필요한 경우가 많다. 여기에는 다양한 유형의 실무 학습과 공식 교육 기회가 포함된다. 예를 들어, 의료 전문가들은 멘토링과 실제 프로젝트로 보완되는 개인 맞춤형 치료 계획 및 AI 기반 진단에 관한 업스킬링이 필요할 수 있다. 

무엇보다 리더와 관리자를 포함한 모든 직원은 생성AI를 효과적이고 안전하게 사용하는 방법을 배워야 한다.

예를 들어, 책임감 있는 사용과 AI와의 효과적인 상호작용을 다루는 포괄적인 학습 프로그램, 관리자가 피드백을 제공하는 연습을 할 수 있는 생성 AI 코칭에 초점을 맞춘 교육이 필요할 것이다. 

그렇다면 조직이 생성AI와 같은 큰 혁신적 변화에 어떻게 대응해야 할까?

생성AI를 통해 진정한 성공을 이루기 위해서는 가치 창출을 위한 포괄적이고 통합적인 접근이 필요하다. 설문조사에 따르면 응답자의 60%가 AI를 성공적으로 도입하기 위해서는 기존 시스템과의 통합이 가장 중요하다고 답했다.

생성AI 변화가 지속되기 위해서는 조직이 지속적인 변화를 지원하고, 사람들의 관심을 끌 적절한 인프라를 마련해야 한다.

첫 번째 단계는 올바른 AI 거버넌스를 구축하는 것이다. 이는 조직 내 AI 도입을 관리할 중앙 집중식 구조를 만들고, 때로는 최고 AI 책임자(CAIO)가 이를 주도하는 것을 의미한다. 설문조사에 따르면, 얼리어답터의 91%가 어느 정도 AI 거버넌스 구조를 구축했다고 답했지만, 다른 기업들은 77%에 그쳤다.

중앙 집중식 AI 전담 센터를 두는 것도 검토해야 한다. AI 비전과 실행을 일치시키고, 전략 구현, 평가와 조정, 추가 실험을 용이하게 한다. 특히 우선순위와 위험에 따라 실험을 확장하거나 중단하는 결정을 효율적으로 내릴 수 있다.

두 번째 단계는 이러한 변화를 진정한 혁신으로 만드는 것이다. 이를 위해 변화의 인프라, 역할, 측정 기준을 명확히 정의하고, 각 사업부에 책임성을 부여하며, 진행 상황을 모니터링하고 필요한 경우 조정하는 주기적인 프로세스를 마련해야 한다.

세 번째는 조직 내 직원의 사고방식과 행동을 개선하는 것이다. 성공적인 혁신을 위해서는 사고방식과 행동의 변화가 필수적임. 설문조사에 따르면, 얼리어답터들은 변화를 가능하게 하는 네 가지 원칙(1. 역할 모델링, 2. 이해와 확신 증진, 3. 역량 구축, 4. 새로운 업무 방식 강화)에 특히 중점을 두고 있다. 이는 생성AI 도입에서도 동일하게 적용된다.

결국, 생성AI는 단순한 기술 도입을 넘어, 조직 전체의 변화를 요구하며, 이를 성공적으로 관리하려면 다음과 같이 거버넌스, 변화 관리, 사람들의 사고방식과 행동 변화가 함께 이뤄져야 한다.

1. 리더가 먼저 써라(역할 모델링): 리더는 직접 생성AI를 활용해 업무를 개선하는 모습을 보여야 한다. 예를 들어, AI 도구를 사용해 데이터 기반 의사결정을 하거나 업무 흐름을 간소화하는 모습을 통해 팀에 기술의 이점을 시각적으로 전달한다.

2. 왜 쓰는가를 설득하라(이해와 확신 증진) : 조직은 생성AI 도입 이유를 명확하게 전달해야 한다. 효율성과 정확성 향상, 의사 결정 개선 같은 AI의 이점을 강조하면 팀의 참여를 이끌어내기 좋다 동영상 튜토리얼이나 성공 사례 같은 콘텐츠는 구성원들이 AI에 대한 확신을 가지는 데 도움이 된다.

3. 종합 AI 교육(역량 구축): AI 도입을 성공적으로 하기 위해서는 종합적인 교육이 필요하다. 데이터 분석과 AI 알고리즘 이해를 돕는 교육을 제공하고, 사내 AI 부트캠프를 통해 실무 경험을 쌓을 기회를 만들어 AI 기술의 숙련도를 높일 수 있다.

4. 새로운 업무 방식 강화: AI 목표를 성과 지표와 평가 프로세스에 통합해야 한다. AI 도입과 관련된 구체적인 목표를 설정하고, 이를 성과로 측정하며, 성공적으로 AI를 활용한 직원에게 보상을 제공한다. 예를 들어, 영업팀은 AI를 활용한 고객 세분화나 리드 생성 목표를 설정하고, 그 성과에 따른 보너스를 지급할 수 있음. AI 도입으로 인한 효율성 향상과 혁신적 성과를 축하하는 것이 조직 내 AI 문화 정착에 도움을 준다.

아직 생성AI 여정의 초기 단계다. 새로운 비즈니스를 만들기 위해서는 신사업 '아이템'을 잡는 것보다 AI 중심으로 조직을 재편하는 것이 먼저다.

직원들은 이미 조직에 더 많은 것을 요구하고 있으며 앞서가는 기업은 생성AI 도입 실험을 넘어 가치 포착 단계로 넘어가기 시작했기 때문이다. 생성AI의 다음 변곡점까지 뒤처진다면, 생성AI의 잠재적 이점을 놓치는 단점이 훨씬 더 커질 수 있다. 

직원들이 생성AI를 받아들이고 기술이 빠르게 발전함에 따라 기업은 AI 도입을 가로막는 장벽을 해결함으로써 모멘텀을 활용해야 한다. 회사 운영을 근본적으로 혁신하고 직원들이 지속적인 변화에 대비할 수 있도록 준비시키는 것 못지않게 중요하다.