전략 설계는 사람이, 실행은 AI 에이전트
제3부 엔터프라이즈 AI 시대의 변화전략과 지원 (2)-전략적 변화 과정
전략 설계는 사람이, 실행은 AI 에이전트가 - 차세대 기업 운영의 법칙
AI 트랜스포메이션 시대의 전략적 변화는 전사 전략과 운영 전략을 수립하고, 이를 조직, 문화, 프로세스, 시스템으로 구체화하는 과정입니다, 이때 Agentic AI는 이러한 변화가 실제 액션으로 연결되도록 실행을 자동화·지능화하는 실행 시스템으로 작동하게 됩니다.
미래 기업 경쟁력은 Agentic AI가 실시간으로 학습, 적응 및 프로세스를 실행하는 AI 기반의 통합된 자율 시스템이 될 것입니다. 이러한 변화를 적극적으로 수용하는 선도 기업은 생산성, 고객경험 및 혁신 측면에서 경쟁 우위를 확보하고, AI가 단순히 의사 결정에 정보를 제공하는 것을 넘어 직접 의사 결정을 내리는 환경에서 기업 경쟁력의 선두를 차지할 수 있을 것입니다.
그럼 전략적 변화의 실행 메커니즘과 변화 여정 전반에서 전략을 행동으로 전환하는 Agentic AI에 대해 알아 보겠습니다.
1. 전략적 변화의 일반적인 과정
1) 혁신 목표로서의 전략체계 정립
가) 전사 전략의 변화
전사 전략의 변화란 조직의 성과를 획기적으로 향상시키기 위해 어떤 핵심 레버(Key Lever)에 집중할 것인가에 대한 전략적 선택을 전환하는 것을 의미 합니다.
과거 제조업체의 경우, 근로자의 팀워크 강화와 현장 효율화 등을 통해 품질을 향상하고 원가를 절감 함으로써 이익을 창출하는 전략에 중점을 두었습니다.
그러나 최근에는 단순한 비용 절감이나 인건비 축소만으로는 경쟁우위를 확보하기 어려워졌으며, 이에 따라 제품과 서비스 자체의 부가가치와 고객 경험을 제고하여 수익성을 극대화하는 방향으로 전사 전략이 전환되고 있습니다. 이는 산업 구조와 경쟁 환경의 변화로 인해 전략적 변화가 불가피해졌음을 반영 합니다.
나) 사업 전략의 변화
사업 전략의 변화는 사업의 가치사슬(Value Chain) 상에서 부가가치를 창출하기 위한 중점을 어디에 둘 것인가에 대한 전략적 초점을 전환하는 것을 의미합니다.
예를 들어, 기술 경쟁력이 우위에 있는 경우에는 마케팅 전략과 연계하여 첨단 제품을 신속히 출시하고 시장을 선점함으로써 경쟁사 대비 더 높은 부가가치를 확보하는 전략을 선택할 수 있다.
반면, 기술이 보편화되고 제품 간 차별성이 약화된 상황에서는 유통 채널을 선점하거나 고객 접점을 확대하여 판매량을 극대화함으로써 부가가치를 창출하는 방향으로 사업 전략이 변화할 수 있습니다.
다) 운영 전략의 변화
운영 전략의 변화는 전사 및 사업 전략의 전환이 실제 업무 수행 방식과 운영 수준에서 구현되도록 하는 전략적 조정을 의미합니다.
예를 들어 연구개발 영역에서 새로운 원천 기술을 확보하여 완전히 새로운 제품군으로 사업을 확장하려는 전략은 막대한 비용과 장기간의 투자를 요구합니다.
이러한 경우, 단기적인 성과 창출과 리스크 관리를 위해 기존 제품에 새로운 기능이나 편의성을 추가하여 시장을 점진적으로 확대하는 방향으로 연구개발 운영 전략을 전환할 수 있습니다.
2) 전략과 연계된 통합적 변화
가) 전략 실행의 성공 요인
전략적 변화의 핵심은 단순히 우수한 전략을 수립하는 데에 있지 않습니다. 많은 기업들이 전략 실행의 실패로 인해 전략적 변화에 실패해 왔습니다.
전략적 변화의 성패는 오히려 전략을 실제로 실행할 수 있는 조직, 프로세스, 시스템을 얼마나 효과적으로 구축하느냐에 달려 있습니다.
나) 통합적 변화의 대상
조직: 전략적 중점이 변화함에 따라 이를 효과적으로 수행할 수 있도록 역할, 책임, 역량 중심으로 조직 구조를 재구축할 필요가 있습니다.
프로세스: 새로운 운영 전략을 수행하는 과정에서 기존 프로세스가 비효율적이거나 전략 목표와 부합하지 않는 경우, 이를 재설계하여 보다 효율적이고 효과적인 업무 프로세스로 전환해야 합니다.
시스템 : 재설계된 프로세스가 실제로 실행되기 위해서는 이를 지원하는 정보 시스템의 변화가 필수적이다. 시스템은 단순한 자동화 도구를 넘어, 변화된 프로세스와 전략을 안정적으로 실행할 수 있도록 설계되어야 합니다.
[SK하이닉스 사례: 선택과 집중을 통한 전략적 변화]
https://www.chosun.com/economy/industry-company/2024/06/30/E3BLSO3VGVF7VMFO63VAS5YZSY/
SK하이닉스의 운영 전략 변화 사례
1) 사업 전략 전환 배경: AI 중심 전략 강화
SK하이닉스는 전통적으로 DRAM과 NAND 메모리 중심 사업을 core로 해 왔고, 코로나 이후 AI 수요 폭발과 고성능 메모리(HBM) 시장 확대라는 구조적 변화 속에서 고부가가치 제품 전략으로 운영의 중심을 옮겨가고 있습니다.
이는 단순한 생산량 경쟁이나 범용 메모리 중심의 포트폴리오에서 벗어나, AI·데이터센터 중심의 고성능·고부가가치 메모리 공급 전략으로 운영 전략을 전환하는 대표적 사례입니다.
2) 전략 변화에 따른 운영 전략 조정
운영 전략의 변화는 전사적·사업 전략의 목표를 실제 제품, 프로세스, 연구개발 단계로 구현하는 것입니다.
✔ 기존 전략 한계
과거 범용 DRAM, NAND 중심 생산만으로는 경쟁력 유지에 한계가 있었고, 기술 경쟁 우위를 유지하기 위해서는 차별화된 제품 중심의 운영 전략이 필요했습니다. 이에 따라 SK하이닉스는 핵심 사업인 메모리를 중심으로 다음과 같은 운영 전략 변화를 추진했습니다.
3) 구체적 운영 전략 변화
✔ 고부가 제품(HBM 등) 중심으로 생산 역량 집중
SK하이닉스는 HBM(High Bandwidth Memory)과 같은 AI·고성능 컴퓨팅용 메모리 제품 비중을 확대하는 방향으로 운영 전략을 재조정했습니다. 이는 기존 범용 메모리나 저부가 제품 중심의 운영에서 벗어나, 시장 수요가 뚜렷한 AI 메모리 제품에 자원과 생산력을 집중하는 운영 전략으로 전환했음을 보여줍니다.
✔ 운영 자원 재배치 및 R&D 강화
운영 전략은 단순히 생산 비율을 바꾸는 것을 넘어 연구·개발(R&D) 자원 배치, 생산라인 운영, 공정 안정성 확보와 같은 세부 운영 체계로 이어집니다.
4) 제품 포트폴리오 조정과 운영 전략의 연계
운영 전략 변화는 제품 포트폴리오 변화와 직접 연결됩니다.
SK하이닉스는 단일 DRAM/NAND 제품군 중심에서 AI 메모리(예: HBM3, AI-DRAM, AI-NAND) 및 솔루션 계열 제품군 확대로 운영 전략을 조정했습니다.
이는 반도체 가치사슬 상에서 기술 집약적이고 미래 수요가 뚜렷한 영역으로 전략적 중점을 이동시키는 것으로 해석할 수 있습니다.
https://www.newsway.co.kr/news/view?ud=2025072410273275617
AI 시장은 AI 에이전트, 피지컬 AI로 영역을 넓혀가면서 폭발적으로 연산량이 증가할 것이고 HBM 시장 성장을 견인할 것으로 기대 합니다.
2. 전략적 변화의 의미
전략적 변화는 기업 전략의 변화에 부합하도록 조직, 프로세스, 기술(정보시스템)을 연계·조정함으로써 전략 실행의 정합성(Alignment)을 확보하는 것 입니다.
1) 전략과 조직의 연계 (제조·반도체 사례)
가) 기본 개념
전략과 조직의 연계란 전략의 변화에 따라 조직 구조, 각 조직의 역할과 책임, 직무 정의, 성과관리 방식, 의사결정 메커니즘 등을 전략 방향에 부합하도록 조정하는 것을 의미합니다.
나) 사례
반도체 제조기업의 경우, 고부가가치 제품 중심 전략에 따라 기존의 공정별 기능 중심 조직에서 벗어나, 제품 및 고객 중심의 전담 조직 체계로 조직을 재편성 하였 습니다.
예를 들어 AI·고성능 반도체(HBM 등) 제품을 전략적으로 육성하기 위해, 연구개발, 공정기술, 생산, 품질, 고객 대응 인력을 하나의 고객 중심 조직으로 통합하였습니다.
해당 조직에는 제품 수율 개선, 생산 우선순위 조정, 고객 기술 대응에 대한 현장 의사결정 권한을 부여하여, 단순한 지원 조직이 아닌 실질적인 성과 창출 조직으로 기능하도록 하였습니다.
또한 해당 조직의 성과는 생산량 중심이 아닌, 수율 개선 효과, 원가 절감, 고객 만족도 등을 기준으로 평가·보상하는 체계를 도입하였습니다.
이를 통해 기존에 부서 간 조정 지연으로 발생하던 비효율이 감소하였고, 핵심 제품에 대한 개발 및 양산 대응 속도가 크게 향상되는 성과를 거두었습니다.
2) 전략과 프로세스의 연계 (제조·반도체 사례)
가) 기본 개념
전략과 프로세스의 연계란 전략 목표를 효과적으로 달성할 수 있도록 업무 처리 절차를 효율화하거나, 전략 실행에 적합한 형태로 업무 프로세스를 재설계하는 것을 의미합니다.
나) 사례
반도체 기업이 신제품 양산 전환 속도 제고 전략을 추진함에 따라, 기존의 연구개발–공정개발–양산 간 단계별 분절 프로세스를 개선 하는것이 중요해 집니다.
기존에는 공정 변경이나 품질 이슈 발생 시 여러 부서의 순차적 승인과 검토가 필요하여 대응 속도가 느렸으나, 이를 개선하기 위해 개발 단계부터 양산 조직이 함께 참여하는 통합 협업 프로세스로 재설계하였습니다.
이에 따라 공정 조건 검증, 품질 기준 확정, 양산 준비가 병렬적으로 수행되었고, 그 결과 신제품 양산 전환 기간이 단축되었으며 공정 안정성 또한 향상 되었습니다.
이는 전략적 목표가 프로세스 재설계를 통해 실제 운영 효율로 연결된 사례입니다.
3) 전략과 정보 시스템의 연계 (제조·반도체 사례)
가) 기본 개념
전략과 시스템의 연계란 전략에 따라 재설계된 조직과 프로세스가 효율적으로 실행될 수 있도록 이를 지원하는 정보시스템을 구축하는 것을 의미합니다.
나) 사례
반도체 제조기업이 수율 중심의 수익성 개선 전략을 추진함에 따라, 공정·설비·품질 데이터를 통합적으로 관리할 수 있는 PLM 및 제조 실행 시스템(MES) , 분석 시스템을 고도화하였습니다.
각 생산 라인과 공정 단계별로 발생하는 데이터를 실시간으로 수집·분석하여, 제품별 수율 현황, 공정 이상 원인, 개선 우선순위가 자동으로 도출되도록 시스템을 구축하였습니다.
이를 통해 현장 엔지니어는 경험과 직관에 의존하던 방식에서 벗어나, 데이터 기반으로 공정 조건을 조정하고 의사결정을 수행할 수 있게 되었습니다.
그 결과 수율 변동성이 감소하고, 전략적으로 중점 관리 대상인 고부가가치 제품의 수익성이 지속적으로 개선되는 성과를 거두었습니다.
전략과 연계된 정보 시스템의 변화
정보시스템의 변화는 이러한 전략 변화에 맞추어 조직·프로세스·시스템 재구축이 필요하며, 기업 업무의 핵심 백본 중 하나인 글로벌 ERP의 정보시스템 변화가 필요하게 됩니다. 특히 반도체 산업처럼 복잡한 글로벌 공급망·생산·재무를 다루는 업계에서 SAP ERP는 전략 실행 시스템의 표준이 됩니다. 또한 SAP S/4HANA는 실시간 분석·인메모리 컴퓨팅으로 AI 메모리 수요 변동, 첨단 공정 수율, 글로벌 팹 등의 업무 프로세스와 시스템 기반의 운영이 매우 중요하게 됩니다
https://www.etnews.com/20250422000267
https://emerging-alliance.net/smart-strategies-for-semiconductor-success-the-role-of-sap-s-4-hana/
3. 전략적 변화와 Agentic AI의 역할
기업 전략이 변화하면 조직, 프로세스, 정보 시스템은 동시에 연계 변화해야 합니다. 그러나 현실에서는 세 요소 간 변화 속도와 방향이 달라 정합성(Alignment)이 쉽게 붕괴됩니다. Agentic AI는 이러한 정합성을 지속적· 자동적으로 유지하는 실행 시스템으로 작동합니다.
1) 조직 정합성의 자동 유지
전통적인 조직 운영에서는 역할 변경, 권한 조정, 의사결정 기준의 변화가 문서와 교육에 의존하여 전달되었습니다. 이로 인해 전략 변화가 현장에 반영되기까지 상당한 시차가 발생하였습니다.
Agentic AI는 전략 목표와 성과 지표를 인지하고, 조직 내 역할과 책임에 따라 업무를 자동으로 할당합니다. 또한 실제 수행 결과를 분석하여 특정 조직이나 역할에 과부하 또는 병목이 발생할 경우, 의사결정 권한 조정 이나 업무 재배치를 제안하거나 자동으로 실행합니다.
이를 통해 조직은 고정된 구조가 아닌, 전략 변화에 따라 스스로 조정되는 자율적 동적 조직 구조로 작동하게 됩니다.
2) 업무 프로세스 정합성의 자동 유지
기존의 업무 프로세스는 사전에 정의된 절차를 반복 실행하는 방식으로 설계되었습니다. 전략이 변화하면 프로세스를 재설계해야 했고, 이 과정에서 많은 시간과 비용이 소요되었습니다.
Agentic AI는 실제 업무 흐름과 결과 데이터를 지속적으로 관찰하면서, 프로세스의 병목, 중복, 비효율을 스스로 감지합니다.
전략 목표(예: 수율 개선, 리드타임 단축, 원가 절감)에 비추어 최적의 업무 순서를 재구성하거나 일부 단계를 생략·병렬화하도록 조정합니다. 그 결과 프로세스는 고정된 절차가 아니라, 전략 목표에 맞게 스스로 진화하는 실행 흐름으로 유지됩니다.
3) 정보 시스템 정합성의 자동 유지
기존 정보시스템은 미리 정의된 규칙과 입력값에 따라 작동하였으며, 전략 변화에 따른 설정 변경은 사람의 개입이 필요했습니다.
Agentic AI는 MES, ERP, PLM, 품질 시스템 등 다양한 운영 시스템과 연계되어 데이터를 통합적으로 인식합니다. 전략적 우선순위가 변경되면, 생산 스케줄, 설비 가동 우선순위, 품질 검사 기준 등을 자동으로 조정하여 시스템 간 실행 기준을 일관되게 유지합니다.
이를 통해 개별 시스템이 각자 최적화되는 것이 아니라, 전사 전략 기준에서 통합적으로 최적화된 실행 체계가 유지되며, 여러 업무 에이전트간에 자율 오케스트레이션 됩니다.
4. Agentic AI의 배경과 비즈니스 정의
1) 기업 에이전틱 AI의 등장 배경
에이전틱 AI(Agentic AI)는 기존 정보시스템과 기존 AI가 가진 한계를 극복하기 위해 등장하였습니다.
전통적인 정보시스템은 사전에 정의된 규칙과 프로세스를 정확하게 반복 실행하는 데 강점을 가졌으나, 전략 변화나 환경 변화에 따라 스스로 판단하고 행동을 조정하는 데에는 한계가 있었습니다. 또한 기존 AI는 예측·분류·분석 중심으로 활용되어, 의사결정을 지원하는 역할에 머무는 경우가 많았습니다.
그러나 기술 변화 속도가 빠르고, 전략·운영 환경이 수시로 변화하는 영역에서는 단순한 분석이나 자동화를 넘어, 목표를 이해하고 실행을 주도하는 지능형 시스템이 필요해졌습니다. 이러한 요구 속에서 기업 에이전틱 AI가 등장하게 되었습니다.
2) 기존 AI 및 IT 시스템과의 차별성
에이전틱 AI는 단순한 알고리즘이나 도구가 아니라, 목표 기반으로 행동하는 실행 주체라는 점에서 기존 시스템과 구분됩니다.
기존 IT 시스템은 “정해진 절차를 어떻게 실행할 것인가”에 초점을 둡니다.
기존 AI는 “어떤 결과가 나올 가능성이 높은가”를 예측합니다.
에이전틱 AI는 “목표를 달성하기 위해 지금 무엇을 해야 하는가”를 스스로 판단하고 행동합니다.
즉, 에이전틱 AI는 목표 분석 → 판단 → 실행 → 피드백의 전 과정을 하나의 연속된 실행 루프로 수행하는 시스템입니다
[생성형 AI와 에이전틱 AI의 차이점]
3) 기업 관점의 에이전틱 AI 정의
기업 비즈니스 관점에서 에이전틱 AI는 다음과 같이 정의할 수 있습니다.
에이전틱 AI란, 기업의 전략 목표와 운영 제약을 인지하고, 조직·프로세스·시스템 전반에 걸쳐 스스로 판단하고 행동하며, 그 결과를 학습하여 실행 방식을 지속적으로 개선하는 지능형 실행 시스템입니다.
이 정의에서 핵심은 실행(행동,액션) 입니다.
즉 에이전틱 AI란, 명확한 비즈니스 목표 하에서 기업 정보 시스템과 연결되어 업무를 지속적으로 계획·실행 ·피드백·점검·수정하는 디지털 실행 주체(Digital Worker)라고 비즈니스 의미로 해석할수 있습니다.
✔ 여기서 원 포인트는
Agentic AI는 “완전 자율 AI” 가 아니며, “사람을 대체” 하지 않는다는 것입니다. 즉 “IT만의 문제” 가 아니라는 것입니다. 즉 성공적인 Agentic AI는 구현은 Human-in-the-loop가 필수이고, 그 전략의 목표와 책임은 인간에게 있으며, 조직 및 프로세스 설계가 성패 좌우 한다는 것입니다.
https://www.etnews.com/20251228000029
4) Agentic AI 시대 리더십 역할의 재정의
최근 논의는 “AI가 리더를 대체하느냐”가 아니라, 리더의 리더십이 ‘정보·지식 제공’에서 ‘방향·의미· 거버넌스 제공’으로 변화 한다는 것입니다.
구체적으로 인간 리더에게 요구되는 역할은 조직의 미션·가치·우선순위를 정의하고, 어떤 영역을 AI 에이전트에게 위임하고 어디에 인간 판단을 남길지 설계하며, 구성원이 AI와 함께 일하도록 교육·변화 관리를 이끄는 것 등입니다.
https://www.salesforce.com/kr/agentforce/human-ai-collaboration/
Agentic AI와 인간 리더십의 협업은 이미 여러 기업에서 실증되고 있으며, 인간이 목표·가치·감독을 맡고 AI가 실행·분석을 담당하는 모델이 주를 이루게 됩니다
https://www.bcg.com/publications/2025/how-agentic-ai-is-transforming-enterprise-platforms
그럼 다음 브런치에서 또 뵙겠습니다.
감사합니다.