AI 트렌스포메이션 시대의 변화비전 선언문과 미션
제2부 AI에이전트 시대의 변화 비전관리(4)-변화비전 선언 및 미션
AI 트랜스포메이션 변화 비전 선언은 고객·제품·운영의 세 축으로 구성된 ‘트라이포드 로드맵’을 기반으로 As-Is와 To-Be를 명확히 대비하여 수립 합니다. 아마존과 넷플릭스 사례에서 보듯이, Top-down의 강력한 스폰서십과 함께 Bottom-up의 현장 의견을 상시로 수렴하는 Connections와 같은 피드백 설문 체계를 통해 중점 개선 영역을 식별하고 실행 결과에 대한 지속적인 피드백을 확보합니다.
특히 AI 변화 비전의 명확성과 실행력은 AI 프로젝트의 성공과 실패를 가르는 핵심 요인입니다. 다수의 연구에 따르면 AI 이니셔티브의 약 70~85%가 기대한 가치를 달성하지 못하며, 그 주요 원인으로 비전의 불명확성, 데이터 준비도 부족, 조직·업무 방식과의 미정합이 지적됩니다.
McKinsey 보고서에 따르면 AI 고성과 기업의 약 절반은 AI를 단순한 업무 자동화 수단으로 제한하지 않고, 기업의 변화 비전과 연계하여 핵심 워크플로우 자체를 재설계하는 전략을 병행함으로써 실질적인 성과를 창출하고 있습니다.
https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
이러한 대표적인 AI트랜스포메이션의 변화비전 사례는 아래와 같습니다.
트라이포드 변화 비전 적용 로드맵
Week1 : 트라이포드 비전 워크샵(고객 개인화·제품 AI 팩토리·운영 자동화)
Week2: Connections 도입 - "오늘 AI 비전 공감?" 매일 공감대 체크.
Week3: 대시보드 업데이트, 스폰서십 보상 제공 및 사례 공유
AI 트랜스포메이션 변화 진단 대시보드 (5점 만점 가상 데이터 기반) : 성과 ROI 3배, 참여율 40%↑
전체 직원의 88%가 일상 업무에 AI를 사용하고 있지만 활용 수준은 검색, 문서 요약 등 단순 업무에 머물렀다. 실질적으로 업무 방식을 혁신하는 수준으로 활용하는 비율은 5%에 그쳤다.
https://marketin.edaily.co.kr/News/ReadE?newsId=02532166642399176
1. 변화 비전 수립
1) 변화 비전 선언문의 구조
변화 비전 선언문 및 미션의 구조에 관해 예를 들면 다음과 같습니다.
변화 비전 선언문(Why & What)
“우리는 고객이 꼭 갖고 싶어하는 상품과 서비스를, 고객이 지불하는 가격을 넘어서는 가치로 제공함으로써 지속적인 고객 만족과 신뢰를 실현한다.”
Why: 고객 만족과 신뢰의 극대화
What: 가격 대비 초과가치 제공
관점: 고객 중심(Customer-Centric)
변화 비전 달성을 위한 핵심 전략 축(How)
[전략 축 1] 고객 이해 역량 강화 : 고객 정보 수집·분석 능력 고도화, 고객 행동·니즈 기반 의사결정 체계
[전략 축 2] 제품 가치 창출 역량 강화 : 차별화된 상품·서비스 기획 역량 내재화 및 연구개발(R&D) 확대
[전략 축 3] 실행과 확산 : 변화 비전의 전사 공유, 고객 접점(영업·서비스·운영)에서의 일관된 운영
2) 변화 미션 (실행 목적 및 핵심 역할)
변화 비전은 ‘고객에게 제공할 가치’를 명확히 선언하고, 변화 스폰서의 미션은 그 비전이 조직의 행동과 문화로 구현되도록 책임지는 데 있다.
미션 목적(Purpose) :
변화를 주도함으로써 고객에게 감동을 제공하고, 조직이 지속적으로 진화하도록 이끄는 것
핵심 역할(Role)
변화의 주도자(Owner of Change) : 방향 제시와 우선순위 설정, 변화 실행에 대한 명확한 책임
전직원의 롤모델(Role Model) 발굴 : 고객 만족을 위한 끊임없는 노력의 모범, 말과 행동의 일치
문화 설계자(Culture Architect) : 창의적·혁신적 문화를 조성, 실패를 학습으로 전환하는 리더십 발휘
리더십 행동 원칙(Behavioral Principles) : 고객 관점에서 의사결정, 데이터와 사실에 기반해 판단한다
2. 변화 비전 수립 (실패사례)
미국 백화점 S사의 변화전략 실패 사례 : 전략적 초점 부재로 인한 경쟁우위 상실
[Sears 실패 요인]
Sears 백화점 (Sears, Roebuck and Co.)은 한때 미국을 대표하던 대형 백화점 겸 종합 소매 유통 체인입니다. 지금은 규모가 극도로 축소되어 몇몇 지점만 남아 있지만, 오랜 기간 미국 소비자 문화와 유통 산업에 큰 영향을 미친 브랜드로 잘 알려져 있습니다
이러한 시어스 백화점(Sears)는 Treacy-Wiersema 가치 규율(운영 우수성·고객 친밀·제품 리더십) 중 하나에 집중하지 않고 세 전략을 병행해 정체성을 잃었습니다.
운영 최적화 : 비용 절감과 구조조정에 치중했으나 프로세스 재설계 부재로 서비스 품질 저하.
고객 친밀화 : 브랜드 확대 시도했으나 세그먼트 전략 없어 자사 브랜드 약화.
제품 리더십 : 마케팅 혁신 부족, Eddie Lampert 리더십 하에 e커머스 투자 미흡으로 Amazon·Walmart에 밀림.
결과: 2018년 파산, 시장 점유율 급락.
https://economychosun.com/site/data/html_dir/2019/02/11/2019021100030.html
[Macy's 상대적 성공]
Macy's는 Sears와 달리 고객 경험과 온라인 통합에 초점을 맞춰 생존했다.
디지털 투자: e커머스 강화와 omnichannel 전략으로 Amazon 경쟁 대응.
매장 최적화: 비효율 매장 150개 폐쇄 후 고품질 경험 집중, 2025년 휴가 시즌 실적 상향.
전략 초점: 비용 관리와 브랜드 차별화로 시장 점유율 유지(2012년 이후 25% 하락했으나 Sears보다 안정).
AI 트랜스포메이션 적용: 트라이포드(고객·제품·운영) 중 우선순위 선정 후 As-Is/To-Be 로드맵 집중 추진해야 Sears 실패 반복 피할수 있습니다.
1) 문제의 본질
미국의 유명 백화점 S사는 변화의 필요성을 인식하고 있었으나, 명확한 전략적 초점 없이 ‘운영 최적화–고객 친밀화–제품 리더십’의 세 가지 전략을 동시에 추구함으로써 자원 분산과 정체성 혼란을 초래했고, 결과적으로 경쟁우위를 상실하게 되었습니다.
2) 변화 시도별 분석
변화 시도 1: 운영 최적화 전략(Operational Excellence)
가) 전략 의도 : “Everyday Low Prices”, 소비자에게 매일 최저 가격의 제품·서비스 제공
나) 실행 내용 : 비용 절감을 위해 매장 인력 구조조정, 영업·운영 비용 축소
다) 핵심 한계
전사적 프로세스 관점의 진정한 운영 최적화 과제 도출 부재
일부 프로세스만 부분 개선 → 단기적 비용 절감에만 집중
결과적으로 서비스 품질 저하 및 고객 경험 악화
변화 시도 2: 고객 친밀화 전략(Customer Intimacy)
가) 전략 의도 :세분화된 고객 니즈 충족, 고객 선택 폭 확대
나) 실행 내용 : Brand Central 전략 추진 (다수 외부 브랜드 동시 취급)
다) 핵심 한계
차별화된 고객 세그먼트 전략 및 마케팅 전략 부재
브랜드 포트폴리오 관리 실패
자사 브랜드 매출 하락 및 브랜드 정체성 약화
변화 시도 3: 제품 리더십 전략(Product Leadership)
가) 전략 의도 : 마케팅 혁신을 통한 패션 경쟁력 강화
나) 실행 내용 : 유명 배우·모델 기용, 최신 트렌드 중심의 패션 라인 홍보
다) 경쟁 열위 발생
경쟁사 J사는 다수의 유명 모델·배우와 계약하고 감각적인 광고, 카탈로그, 혁신적 마케팅을 전개
S사는 규모·속도·일관성 측면에서 열세
제품 리더십을 뒷받침할 지속적 혁신 체계 부재
3. 결과 및 평가
세 가지 변화 시도 모두 개별적으로는 타당했으나, 선택과 집중이 없는 동시 추진으로 인해 전략 간 충돌 및 자원 분산, 조직 혼란 발생
결과적으로 모든 전략에서 ‘중간 수준(Middle of the Road)’에 머무름
4. 핵심 교훈(Key Takeaways)
변화전략은 선택의 문제이지, 나열의 문제가 아니다
운영 최적화·고객 친밀화·제품 리더십은 동시에 추구하기 어려운 상충 전략
변화는 명확한 전략적 초점(One Primary Focus)과 이를 뒷받침하는 전사적 실행 체계가 결합될 때 성공
S사의 실패는 실행의 문제가 아니라, ‘집중하지 못한 전략 선택’의 실패였다.
https://www.dalkora.com/bbs/board.php?bo_table=dk_trend&wr_id=287
위 실패 사례를 분석하여, 우리 회사의 실패사례와 Lessons Learned을 체크해 보세요.
3. 변화 비전 수립 (성공사례)
AI 트랜스포메이션 시대 월마트의 변화 미션
월마트는 ‘사람들의 생활비를 절감시켜 더 나은 삶을 살 수 있도록 돕는다’는 기존 미션을 유지하면서, AI와 데이터를 결합해 전통적인 소매업 강자에서 기술 기반 AI 리테일 기업으로의 전환을 가속화하고 있다. CEO 더그 맥밀런은 적응형 리테일 비전을 바탕으로, 고객의 제품 발견부터 구매·배송·반품에 이르는 전 과정을 온·오프라인·모바일·가상환경에서 유기적으로 연결하는 차세대 유통 모델을 AI로 구현하겠다는 방향을 제시합니다. 월마트는 이를 위해 AI를 개별 업무 자동화가 아닌 가치사슬 전반의 혁신 도구로 정의하고, 사람 중심·기술 구동이라는 원칙 아래 직원·고객·공급망 모두에게 가치를 창출하는 토털 AI 전략을 추진하고 있습니다.
https://www.g-enews.com/article/Global-Biz/2025/02/202502152006146034fbbec65dfb_1
월마트 비전·미션
비전: 언제 어디서나 고객이 필요로 하는 상품과 서비스를 가장 좋은 가격과 편리한 방식으로 제공하는 소매 플랫폼이 되는 것.
미션: “사람들의 생활비를 절감시켜, 더 나은 삶을 살 수 있도록 돕는다(Save people money so they can live better)”라는 고객 가치 중심 사명.
AI 트랜스포메이션 시대의 변화 비전 : 적응형 리테일
월마트는 전통적인 오프라인 할인점이 아니라, AI와 데이터 기반으로 운영 전반을 재설계하는 기술 기반 유통 기업으로의 전환을 지향한다는 비전을 제시하고 있다.
CEO 더그 맥밀런은 ‘적응형 리테일(Adaptive Retail)’을 비전으로 제시하며, 고객의 상품 탐색·구매·수령·반품 전 과정을 온·오프라인·모바일·가상공간에서 마찰 없이 연결하는 차세대 유통 모델을 AI와 결합해 구현하겠다고 천명하고 있다.
https://www.mk.co.kr/news/business/11477690
월마트(Walmart) 운영최적화 사례
월마트(Walmart)의 사례는 AI를 활용한 운영 최적화(Operational Excellence)를 통해 저가·대량 유통 모델을 고도화한 대표적 예입니다. 비용 최소화, 공급망 효율화, 고객 편의성을 동시에 달성하며 지속적 저가 경쟁력을 강화합니다.
전략적 초점
월마트는 AI 기반 수요 예측과 가격 분석으로 전사 운영을 최적화하며, 규모의 경제와 데이터 의사결정을 결합해 Everyday Low Price(EDLP) 전략을 강화합니다. 고객에게 항상 낮은 가격의 신뢰 제품을 제공하고, 무마찰 쇼핑 경험(빠르고 편리한 구매)을 실현합니다.
개선 영역
전략 : AI 수요 예측으로 재고와 가격을 최적화합니다.
구조 : 본사 중심에서 현장 중심 분권형으로 전환, AI 인사이트를 즉시 반영합니다.
인프라
AI 자동 재고 보충 시스템 운영
통합 물류 센터와 크로스도킹 고도화
O2O(온라인·오프라인) 연계로 주문·재고·배송 통합
행동양식 : 전 직원이 비용 절감과 AI 기반 문제 해결 문화를 우선시합니다.
목표 고객과 성과
목표 고객은 중산층 중심의 대중 시장으로, 합리적 가격에 편리한 구매를 추구합니다. AI 재고 최적화로 회전율 개선·품절률 감소, 운영 비용 절감, O2O 편의성(주문·픽업·당일 배송) 향상을 달성하며 경쟁 우위를 유지합니다.
시사점
AI 트랜스포메이션은 제품 혁신 없이도 운영 자동화·예측으로 압도적 경쟁력을 창출할 수 있음을 보여줍니다. 백화점 사례와 비교 시, 월마트는 운영 효율에 초점을 맞춰 규모 확대를 강조합니다.
https://aiexpert.network/case-study-walmarts-ai-enhanced-supply-chain-operations/
https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=36767
https://zdnet.co.kr/view/?no=20240312080440
https://www.aipostkorea.com/news/articleView.html?idxno=1166
https://zdnet.co.kr/view/?no=20240818172203
월마트 사례는 단순한 전자상거래 혁신을 넘어, 고객의 필요를 AI가 선제적으로 파악하고 제안하는 ‘에이전틱 커머스(agentic commerce)’의 실현으로 평가 받고 있습니다.
즉, 월마트는 토탈 AI 전략으로 고객·직원·공급망 전반에 AI를 통합 배치하며, GenAI 기반 Wallaby LLM과 에이전틱 AI 프레임워크를 통해 운영 효율성과 개인화 경험을 혁신하고 있다. 이는 단순 자동화가 아닌 비즈니스 모델 재구상으로, McKinsey 고성과 기업처럼 워크플로우 재설계를 통해 AI 가치를 극대화하는 모범 사례를 제시합니다. 2025년 기준 4,700개 매장에서 수백만 트랜잭션을 AI로 처리하며 글로벌 리테일 리더십을 강화 중이다.
https://aiexpert.network/ai-at-wamart/
그럼 다음 브런치에서 또 만나요!!
