파괴적 변화를 뛰어넘는 AI선도 기업의 변화 포인트는?
제1부 엔터프라이즈 AI 에이전트 도입성공 전략(2)
제2 장. 파괴적 변화를 뛰어넘는 선도 기업의 변화 포인트는?
그러면 이러한 파괴적 변화의 기업 환경에서 우리 기업은 어떤 방향으로 변화해야 할까요?
AI 트랜스포메이션(AX)은 말 그대로 기업의 모든 영역에 인공지능(AI) 기술을 전략적으로 도입해서 업무 방식이나 비즈니스 모델을 완전히 새롭게 바꾸는 과정을 의미합니다. 단순하게 AI 기술을 몇 군데에만 적용하는 걸 넘어서, 기업 전체의 전략, 업무 프로세스, 의사 결정, 고객 경험, 인적자원 개발, 변화관리 등 모든 것을 AI 중심으로 근본적으로 변화시키는 것을 목표로 합니다.
AI 트랜스포메이션은 시장의 파괴적 변화를 이끌고 있으며, 이 변화를 따라가지 못하면 기업의 가치나 주가는 점점 떨어지며 기업에 전반적인 변화가 요구되는 위기가 닥쳤을 때 전혀 대응할 수 없는 취약한 상태가 됩니다.
AI 트랜스포메이션(AX) 시대의 비즈니스 모델 재정립에 있어 핵심적인 변화 동력은 세 가지 축으로 압축됩니다. 고객 경험 중심의 가치창출과 사업 Value Chain의 플랫폼화 그리고 비즈니스 목적에 맞는 통합된 경험 중심의 AI 에이전트 플랫폼 기반 업무 재설계가 그 핵심 이라고 할수 있습니다.
1) 고객 경험 중심의 가치 창출
고객 경험 중심의 가치 창출: 고객의 여정 전반에 걸쳐 초개인화된(Hyper-personalized) 경험을 제공하며, 이를 통해 차별화된 가치를 창출하고 고객과의 관계를 심화하는 전략입니다. 이는 단순한 제품/서비스 제공을 넘어 고객 생애 주기 전반의 가치 극대화를 의미합니다.
가) 기존 기업 경영 전략
–제품 중심의 접근 방식
고객 경험 보다 제품 기능 중심의 접근을 한다는 의미로 고객들은 여러 공급업체들 중에서 적정한 제품 공급자를 선정한다는 접근방식입니다.
제품 기능 중심 기업은 제품 자체의 개발과 브랜드 관리에 무게를 두기 때문에, 고객은 다양한 공급업체 중에서 당시에 '적정한' 제품을 선택할 수밖에 없는 상황에 놓이게 됩니다. 고객의 '진정한 니즈'보다는 '만들어진 제품'에 초점이 맞춰져 있었다고 볼 수 있습니다.
반면에 '고객 가치 중심 기업'은 고객의 기대를 먼저 파악하고, 그 기대를 충족시킬 수 있는 경험과 가치를 창조하고 전달하는데 집중합니다.
우리는 항상 고객 중심 경영을 외치지만, 어느새 제품 중심의 사고로 돌아와 있습니다. 고객의 가치보다는 내가 파는 제품의 가치를 먼저 우선시 하고, 이를 설명하면 고객은 잘 이해하지 못합니다.
그리고 기업이 커지면서 관료주위도 커지게 됩니다. 그러면 고객가치 보다는 자신의 팀, 자신의 역할을 고객 가치보다 더 우선 시 하게 됩니다. 그러면 고객은 점점 그 회사에서 마음을 떠납니다. 더 중요한 사실을 우리는 그것을 인지하지 못한다는 것입니다.
그래서 고객중심의 변화관리는 매우 중요하고 어렵지만 , 또한 기업 전략과 프로세스 설계의 출발점 이라고 할 수 있습니다.
AI 과제를 도출할 때도 동일합니다.
고객 가치, 고객 경험을 우선시 하지 않으면 개인이나 부서안의 PoC수준에 머물거나 비즈니스 효과가 점점 없어지는 비싼 일회용 장난감만을 만들게 됩니다.
나) AI 트랜스포메이션 , 선도 기업 경영 전략
– 고객 중심의 접근 방식
고객들은 자신들만의 독특한 니즈를 충족시켜 줄 수 있는 상품과 서비스 전체를 취급하는 맞춤식 “One-Stop Shopping”을 기대합니다. 즉, 공급업체는 고객 니즈에 맞는 상품/서비스 개발, 생산 및 마케팅 방식의 변화를 도모해야 하기 때문에, 모든 전략/조직/인프라/행동양식을 고객 위주로 할 수밖에 없습니다.
- 그렇다면 고객중심의 대표적인 회사가 어디일까요?
포브스 혁신 기업이며, 예를 들어 시가총액 1위인 아마존에서 가장 중요시 여기는 것은 무엇일까요?
그것은 아마존 Leadership Principles의 첫 번째 항목인 Customer Obsession입니다.
Leaders start with the customer and work backwards. They work vigorously to earn and keep customer trust. Although leaders pay attention to competitors, they obsess over customers.
그리고 고객의 불편함은 창업의 어머니 : 마켓컬리가 있습니다.
https://dbr.donga.com/article/view/1202/article_no/8343
고객 경험 중심 경영이란? 마켓 컬리 혁신 서비스 사례 " 데이터 중심의 DT경영과 고객 맞춤별 서비스 강화
https://m.etnews.com/20190102000023
대기업도 부러워하는 온라인 패션 강자? 무신사, 디지털 전환
2025년 미국 내 AI를 활용한 뷰티산업 산업
https://www.etoday.co.kr/news/view/2361016
https://newneek.co/@newneek/article/34702
AI 선도기업의 공통점은 기존의 거대기업의 고객 불만족을 잘 세그먼트 하여, 고객의 경험을 새롭게 만들고, 가치를 향상시키고 , 데이터를 적극적으로 활용하여 이노베이션 테크놀로지도 무장한 리테일테크 , 뷰티 테크 기업이라는 점 입니다.
2) 가치사슬 (Value Chain) 의 플랫폼화
사업 가치 사슬의 플랫폼 기반 통합 및 최적화: 공급망부터 최종 고객 접점까지, 비즈니스 가치 사슬 전반을 플랫폼화하여 데이터 기반의 유기적인 연동과 효율성을 극대화하는 것입니다. 이를 통해 비즈니스 민첩성(Agility)을 확보하고 새로운 협업 생태계를 구축할 수 있습니다.
비즈니스 Value Chain(가치사슬)의 플랫폼화란 기존의 선형적인 가치 창출 과정 (공급자~구매~생산~물류 ~소비자) 이 디지털 및 AI 기술을 기반으로 플랫폼 중심의 생태계로 전환되는 현상을 의미합니다.
전통적인 가치사슬이 공급자에서 소비자로 일방향적으로 흐르던 것과 달리, 플랫폼화된 가치사슬에서는 다양한 참여자들이 상호작용하며 가치를 공동으로 창출하게 됩니다.
또한 가치사슬의 플랫폼화 과정에서는 '빅데이터', 'AI', 'IoT', 'AR/VR', '디지털 트원', ' AI 에이전트', '블록체인', '로봇 피지컬 AI', '스마트 펙토리' 등 다양한 디지털 기술들이 적용되어 가치 창출 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다.
손정의 회장은 왜 플랫폼에 투자할까?
https://share.google/6f3OSypuiG9j3BRlW
가) 기존 기업 경영 전략
–사내 가치사슬의 최적화
기존의 전통적인 대 기업들은 사내 외의 가치사슬의 최적화를 통해, 내부 운영의 최적화(Operating Excellence)를 도모하여 성공을 거두 었습니다. 하지만 사내 가치사슬이 최적화되더라도, 개별 시장 장악력과 공급능력에 의해 회사의 역량이 한정되는 한계를 가지고 있습니다.
나) AI 트랜스포메이션 선도 기업의 경영 전략
–네트워크 조직과 고객 연결 그리고 플랫폼 비즈니스
고객과 여러 회사들을 네트워크에 의해 형성한 플랫폼 기업은 시장 장악력과 공급 능력을 가지고 회사의 역량을 최적화하게 됩니다. 또한 가치사슬의 최적화도 기업내부와 해당 업종에 한정되기보다는, 파트너 기업 간으로 확장하고, 특히 고객으로 연결하여 하나의 커다란 플랫폼을 만드는 기업이 선두에 오르는 시대입니다.
플랫폼화라는 것은 사람을 모으는 것입니다. 그리고 연결시기는 것입니다. 그리고 가치를 창출합니다.
사람을 모으고 , 플랫폼에서 많은 사람이 놀 수 있도록 하는 것이 밸류체인의 플랫폼화 입니다.
대표적인 플래폼 기업은 어디일까요?
네이버, 아마존, Google, 페이스북, 알리바바, 넷플릭 스, 에어비앤비, 우버, Open AI 등이 있습니다.
배달의 민족은 음식 배달 기업일까요?
아니요, 푸드테크 기업입니다.
https://eiec.kdi.re.kr/publish/naraView.do?cidx=11202
쿠팡 이기려는 네이버가 넷플릭스ㆍ컬리와 '찐친' 된 사연은?
https://www.econovill.com/news/articleView.html?idxno=693866
https://www.sisajournal-e.com/news/articleView.html?idxno=412563
가치사슬의 플랫폼화 성공 사례들을 보면, 단순히 기술 도입이 아닌 비즈니스 모델 자체의 혁신이 중요하다는 것을 알 수 있습니다.
AI도 마찬가지 입니다.
AI라는 기술 도입 자체가 중요한 것이 아니라, AI를 통해 비즈니스 모델 자체을 어떻게 변경할지가 더 중요하며 , 이것이 성공적인 AI 트랜스포메이션과 기업용 에이전트 AI를 통해 고객 경험 중심의 접근 방식으로 전환하는 것이 성공의 핵심 요소임을 알 수 있습니다.
아마존의 사례처럼 고객 니즈에서 출발하여 전체 가치사슬을 재설계하는 접근법(워킹 백워드(Working Backwards)이 효과적입니다.
이를 통해 AI 트랜스포메이션을 성공적으로 기업에 도입하자는 것이 파괴적 변화의 시대에서 살아남는 길이지 않을까 생각됩니다.
3)통합된 경험 중심의 AI 에이전트 플랫폼 기반 업무 재설계
AI에이전트를 활용하여 비즈니스 목표에 최적화된 통합 경험 기반의 업무 프로세스 혁신 및 비즈니스 오케스트레이션을 통해 기존의 업무 프로세스를 재정의하고, 자율적인 의사결정 및 실행이 가능한 수준으로 비즈니스 운영 체계를 고도화하는 것을 뜻합니다. 이는 전사적인 생산성 향상과 혁신적인 비즈니스 오케스트레이션을 가능하게 합니다.
우리는 이미 CRM, ERP, SCM , MES 등 다양한 기업용 소프트웨어와 SaaS솔루션을 사용하고 있습니다. 현재는 기능 중심의 소프트웨어와 SaaS 및 기존의 레거시 시스템이 여러개의 사일로화된 개별앱으로 존재합니다. 여기에 AI를 붙였다고 AI 중심의 통합된 프로세스 혁신이 발생할수 있을까요?
GPT 등의 생성형 AI는 이제 시작일뿐 , 이러한 사용자 경험을 AI 에이전트 중심의 통합 업무 프로세스로 변경하는 것이 중요합니다. 즉, 단순히 사용자의 기능을 높여주는 것이 아니라, 비즈니스 목표를 중심으로 다시 설계된 AI 트랜스포메이션 만이 진정한 기업용 에이전트 경험을 만들 수 있습니다.
AI에이전트는 기존 기업용 소프트웨어가 규칙 기반의 정형화된 프로세스를 처리하고 UI와 기능 중심이라면, AI 에이전트는 비즈니스 목적을 달성하기 위해 업무맥락을 추론하고 자율적인 문제 해결력을 갖는 다는 점에서 차이가 있습니다.
그리고 CRM, ERP, HRM, SCM, PLM, MES, 생산성 도구가 단절된 사일로화된 프로세스나 데이터가 아닌 AI 에이전트 기반으로 통합된 워크플로우를 구축해야 , AI 트랜스포메이션 시대의 진정한 End to End 프로세스를 구축하는 현대화된 PI(프로세스 이노베이션) 가 될것입니다.
따라서 CRM이나 ERP 등 특정 기업 소프트웨어의 도입만으로 기업의 경쟁력이 높아지는 시대는 이제 더 이상 통하지 않는다고 봐야 합니다. 개별 기능적인 관점에서 벗어나, 비즈니스의 복합적인 문제를 얼마나 잘 해결해 주고 비즈니스 목표에 얼마나 잘 달성할지가 기업용 LLM모델을 넘어서 AI 에이전트 중심으로 설계해야 하는 이유라고 얘기할 수 있습니다.
AI가 인간을 대체한다고 패닉으로 걱정하는 경우가 많습니다.
하지만 AI에이전트는 대체제가 아닌 보완재라고 봐야 합니다. 더 나아가 비즈니스 파트너로 봐야 나에게 도움이 됩니다. 왜냐하면 제일 중요한 비즈니스의 목적이나 방향, 배경과 맥락, 상황, 통찰력은 AI가 정확히 알지 못하거나, 결정해 줄 수 없기 때문입니다.
우리는 어플리케이션에서 데이터를 입력하는 기능 실행자에서 , AI에이전트에게 목적과 맥락을 전달하는 목표 기획자가 되어야 합니다. 그래야 AI 에이전트는 더 나은 결과를 우리에게 제공해 줍니다.
자동차가 어느 방향으로 갈지의 목적지는 자동차 주인이 결정하는 것이고, 이 방향(목적)에 부합되는 최적의 경로를 찾고 자율적으로 문제 해결을 하는 것은 AI 에이전트가 하는 것이기 때문이죠.
따라서 앞으로의 변화관리는 이러한 사람과 AI가 상호 보완재로 이 목적지를 AI에게 어떻게 맥락(context)을 잘 설명하고, 목적에 부합되게 질문하는 것이 더 중요한 시대에 진입했다고 볼 수 있습니다. 그리고 AI를 우리의 일자리를 뺏는 경쟁자가 아니라 우리의 팀원과 같은 파트너 관계로 봐야 할 것입니다.
미팅 내용 요약을 생성형 AI에게 그냥 요청하는 것보다는 AI에게 미팅의 목적을 공유하고 맥락을 잘 설명(프롬프트 엔지니어링 설계)하는 것이 목적에 부합하는 비즈니스 결과를 제공하게 됩니다.
그럼 이 목적지를 기업은 어떤 방식으로 결정하는 지를 먼저 알아야겠죠?
AI 도구는 상대적으로 천천히 배워도 됩니다. AI 도구는 계속 변합니다.
감사합니다.
