AI 도입 전략 바뀐다…전사 배포보다 ‘업무 단위 자동화’가 성패

최근 기업들이 인공지능(AI) 도입 전략을 재편하고 있는 가운데, 전사적으로 도구를 일괄 배포하는 방식보다는 특정 업무 프로세스에 맞춘 자동화가 주목받고 있습니다. 이러한 변화는 실제로 병목 현상이 발생하는 부분에 AI를 적용하여 성과를 검증하는 접근 방식이 더욱 현실적이라는 인식에서 비롯됩니다. 미국 비영리단체 AARP와 프로세스 자동화 솔루션을 제공하는 아피안의 사례가 이러한 흐름을 잘 보여줍니다.

아피안의 제품관리 부사장 제이크 랭크는 최근 플로리다주에서 열린 ‘아피안 월드 2026’ 행사에서 AI의 활용 방안에 대해 이야기했습니다. 그는 AI 기술을 조직 전체에 널리 퍼뜨리는 것보다는, 명확하게 통제 가능한 범위 내에서 정밀하게 활용하는 것이 중요하다고 강조했습니다. 실제로 모든 부서와 직원에게 AI 도구를 제공하더라도, 각 팀의 업무 특성을 반영하지 않으면 효과를 기대하기 어려운 경우가 많습니다.

이러한 접근 방식은 특히 특정 업무에서 발생하는 문제를 해결하는 데 유용합니다. 예를 들어, 고객 서비스 프로세스에서 자주 발생하는 대기 시간 문제를 AI를 통해 자동화함으로써 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 이러한 방식은 직원들이 더 창의적이고 가치 있는 업무에 집중할 수 있도록 도와줍니다. AI는 반복적이고 시간 소모적인 작업을 줄여주는 데 큰 역할을 하며, 이를 통해 기업의 생산성을 높이는 효과를 가져올 수 있습니다.

AI 도입에 있어 고려해야 할 또 다른 중요한 요소는 데이터의 품질과 적시성입니다. AI는 학습할 수 있는 데이터가 필요하며, 이 데이터가 신뢰할 수 있는 정보여야만 효과적인 결과를 도출할 수 있습니다. 따라서 기업들은 AI를 도입하기 전에 내부 데이터 관리 체계를 점검하고, 필요한 데이터를 수집하는 데 집중해야 합니다. 이는 AI가 실질적으로 도움이 될 수 있는 기반을 마련하는 데 필수적입니다.

결국, AI 도입의 성공 여부는 단순히 기술을 도입하는 것에 그치지 않고, 각 기업의 업무 프로세스와 적절히 결합하여 운영할 수 있는 능력에 달려 있습니다. 이러한 변화는 기업들이 지속적으로 경쟁력을 유지하기 위한 중요한 전략으로 자리잡고 있습니다. 따라서 앞으로도 AI를 활용한 업무 자동화의 중요성은 더욱 강조될 것으로 보입니다.