[DBR/Special Report:]‘AI가 만능’ 생각은 毒… 업무체계 싹 바꿔야 성과

팀 폰테인 맥킨지 시니어 파트너 인터뷰

팀 폰테인 맥킨지 시니어 파트너는 AI 프로젝트의 성패는 해당 프로젝트를 이끄는 리더가 얼마나 실패를 장려하는지, 즉 리더십의 성격이 얼마나 실패에 관대한지에 달려 있다고 강조했다. 맥킨지 제공

전 세계적으로 기업들이 앞다퉈 인공지능(AI) 기술에 대한 투자를 늘리고 있지만 실제로 AI를 활용해 비즈니스 성과를 내는 기업은 많지 않다. 글로벌 컨설팅 기업 맥킨지가 2020년 진행한 글로벌 설문조사 결과에 따르면 전 세계 기업의 50%가 최소 1개 이상의 비즈니스 부문에 AI 기술을 도입했지만 이를 활용해 이자 및 세전 이익(EBIT·2019년 기준)의 5% 이상을 창출하는 재무적 성과를 낸 기업은 22%에 불과했다. 수백 곳의 글로벌 기업과 AI 프로젝트를 진행한 맥킨지의 팀 폰테인 시니어 파트너는 기업이 AI 프로젝트에 실패하는 중요한 원인으로 “AI가 만능이라는 리더의 생각이 오히려 독이 된다”고 지적했다. 그렇다면 AI를 활용해 비즈니스를 획기적으로 바꾸려면 어떻게 해야 할까? DBR(동아비즈니스리뷰) 7월 2호(325호)에 실린 폰테인 시니어 파트너와의 인터뷰 기사를 요약해 소개한다.

○ 기존 업무를 재구상하라

―AI 프로젝트가 빈번히 실패하는 이유는 무엇인가.

“리더가 저지르는 가장 큰 실수 중 하나는 AI를 도입하기만 하면 바로 성과가 날 것이라고 착각하는 것이다. AI를 도입할 때는 첨단 기술 자체도 중요하지만 그와 더불어 비즈니스 프로세스를 어떻게 바꿀지까지 폭넓게 고려해야 한다. 예를 들어 한 통신회사는 서비스 해지 고객을 예측하는 AI 모델을 개발했다. 그런데 직원들은 AI 모델이 내놓은 결과를 받고도 어떤 조치를 취해야 할지 몰라 우왕좌왕했다. AI를 도입하기 전에 비즈니스 프로세스를 어떻게 바꿀지에 대해 충분히 검토하지 않았기 때문이다. 이 회사는 업무 프로세스를 원점에서 다시 설계함으로써 목표를 달성할 수 있었다.”

―어느 부문에 AI를 도입해야 할지를 어떻게 정해야 할까.

“대부분의 기업이 AI를 업무 프로세스의 특정 부분을 세부적으로 개선하는 데 활용하려 한다. 그보다는 기업의 핵심 업무나 고객 여정에 중요한 영향을 미치는 AI 과제를 발굴해야 한다. 그리고 AI 도입 이후 일하는 방식이 어떻게 바뀌어야 하는지를 재검토해야 한다. 예컨대 제조 장비가 자주 고장 나는 게 문제라면 앞으로 어떤 장비가 고장 날지를 예측하려고 하기에 앞서 기존 유지 보수 프로세스를 처음부터 끝까지 검토해 AI가 작업 방식을 어떻게 바꿀 수 있을지를 고민해야 한다. 이런 접근 방식이 진정한 변화를 이끌어낼 수 있다.

구체적으로 어떤 업무 영역을 개선할지에 대해 우선순위를 정할 때는 첫째, 사업부가 강력하게 지원하고 둘째, 개선돼야 할 비즈니스 활동이 명확하게 정의돼 있으며 셋째, 프로젝트와 관련된 이해관계자와 데이터, 기술을 모두 만족시키는 업무 영역을 찾아야 한다. 이런 요소들이 시너지 효과를 발휘할 때 팀은 AI 역량을 신속하게 구축하고 활용할 수 있다.”

○ AI 도입 이후 변화 관리가 중요

―AI 프로젝트를 이끄는 리더에게 필요한 덕목은 무엇인가.

“직원들이 AI를 활용해 다르게 사고하고 일할 수 있도록 영감을 불어넣고 동기를 부여하는 능력이다. 리더는 왜 AI가 중요한지를 적극적으로 설명하고, 직원들로 하여금 새로운 아이디어를 테스트하고 비록 실패할지라도 꾸준히 도전하도록 인센티브를 제공해야 한다. 한 전문 소매업체의 최고경영자(CEO)는 정기적인 미팅을 시작하면서 늘 프로덕트 매니저, 데이터 사이언티스트, 현장 직원들이 회사를 AI 중심으로 바꾸기 위해 노력하고 있는 점을 칭찬했다. 또 본인이 발언하기 전에 미팅 참가자들이 먼저 그들의 경험과 의견을 이야기하도록 했다. 이런 그의 노력은 조직 구성원 전체에 AI의 중요성을 인식시키는 데 도움이 됐다.”

―AI 프로젝트의 예산을 짤 때 특별히 고려해야 할 점이 있다면 무엇일까.

“우선 AI 전체에 예산을 얼마나 할당할지 고민해야 한다. 맥킨지가 매년 실시하는 글로벌 AI 설문조사에 따르면 AI로 상당한 수익을 거둔 기업은 다른 기업보다 디지털 예산 중 상당 부분을 AI 솔루션에 투자했다. 특히 팬데믹 이후 디지털 전환의 가속화에 대비해 AI에 투자를 늘릴 계획이 있다고 말했다.

다음으로 AI 프로젝트에 수반되는 변화 관리에 대한 투자를 과소평가해서는 안 된다. AI를 전사적으로 확산하는 데 성공한 기업의 대다수는 AI 예산의 절반 이상을 프로세스 재설계, 직원과의 소통, 직원 훈련 같은 변화 관리에 투자했다.”

―AI 도입에 소극적인 현장 직원들을 어떻게 설득해야 할까.

“첫째, 교육에 투자하라. AI를 잘 이해하지 못하는 직원이 변화에 회의적이거나 저항하는 것은 당연한 일이다. 그들에게 AI 기술이 어떻게 작동하는지, 왜 필요한지, 직원들에게 도움이 될지, AI 툴을 어떻게 사용하는지 등을 가르쳐야 한다.

두 번째로 직원들에게 AI 프로젝트에 대한 주인의식과 권한을 부여하라. 직원들이 도전 과제를 스스로 해결할 수 있도록 그들에게 권한을 부여하는 것보다 개개인의 참여도를 높이는 데 효과적인 방법은 없다. 마지막으로 AI를 설계하고 새로운 프로세스를 구성하는 과정에 반드시 현업 실무자를 포함시키자. 예컨대 한 항공사의 화물 팀은 선적 공간의 활용도를 높이는 AI 프로젝트를 진행하면서 가장 먼저 선적 세일즈 및 예약 담당자를 인터뷰했다. 그리고 인터뷰 내용을 바탕으로 업무 담당자의 의사결정을 지원하는 AI 기반 상황판의 프로토타입을 개발한 뒤 그들과 함께 테스트하고, 피드백을 받아 최종 제품을 다듬었다. 이렇게 현업 담당자를 조기에 AI 프로세스에 참여시키면 새로운 AI 시스템이 전사적으로 채택될 가능성이 높아질 것이다.”