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제4장: IT 자동화를 방해하는 장애물
AI와 자동화를 통합하는 데 있어 가장 큰 잠재적 장애물 중 하나는 두려움이라는 한 단어로 요약할 수 있습니다. 최고 경영진, IT 리더, 직원 모두 AI 사용에 대해 다음과 같은 측면을 두려워하거나 최소한 우려하고 있습니다.—
AI와 자동화는 중요한 주제이며, 당연히 중요하게 간주되어야 합니다. 어떤 것들은 극복하기 어려운 거대한 장애물처럼 보일 수도 있습니다. 하지만 이러한 문제에 대처하고, 불안감을 최소화하고, 심지어는 변화와 혁신에 조금 더 열려 있는 문화를 구축하는 방법이 있습니다.
AI가 직원들에게 어떤 영향을 미칠지 물었을 때 IBM 리더들은 다시 한번 만장일치 의견을 내놓았습니다. 바로 AI와 자동화는 일자리를 대체하기 위한 것이 아니라, 직원들의 역량을 보강해 인간만이 이룰 수 있는 혁신에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 고안되었다는 답변이었습니다. IBM 설문조사 결과도 이를 뒷받침합니다. 설문조사에 참여한 임원의 평균 87%가 생성형 AI가 특정 직무를 대체하기보다는 보강할 것으로 예상했습니다. 최고의 직원 경험을 제공하는 조직은 그렇지 않은 조직보다 31% 더 높은 수익 성장 성과를 거둔다는 점을 고려하면 이는 긍정적인 소식입니다.1 하지만 일자리 변화는 다가오고 있습니다. 설문조사에 참여한 경영진은 AI와 자동화 구현으로 인해 향후 3년간 인력의 40%를 재교육해야 할 것으로 예상합니다.2
"저는 '자동화를 너무 많이 활성화하면 내 일자리까지 빼앗길 것 같다'는 말을 자주 듣습니다. 하지만 이는 사실이 아닙니다. 기술은 언제나 그래왔듯이 빠르게 발전하고 있으므로 항상 또 다른 기술 혁신이 등장하게 될 것입니다. 우리에게는 언제나 집중해야 할 더 무르익은 기술이 있습니다. 자동화를 도입하면 인간에게 더 높은 가치를 창출할 수 있는 기회가 많이 생길 것입니다."2 —Keri Olson
"고위 경영진은 최적화를 통해 비용을 절감할 방법을 찾고 있습니다. 이들이 원하는 것은 인력을 줄이는 것이 아닙니다. 이들은 이미 있는 인력이 더 생산적으로 일하기를 원합니다. 이것이 바로 디지털 혁신입니다. 더 효율적으로 일하고 싶다면 더 열심히 일하면 됩니다. 하지만 일이 돌아가는 방식을 바꿀 수 있는 기술과 도구가 주어지고, 컴퓨터를 통해 일부 작업을 오프로드하고, 머신 러닝이 권장 사항을 제시하도록 한다면 생산성은 향상됩니다." —William Lobig
새로운 기술을 추가하려면 비용이 듭니다. 새 라이선스, SaaS 서비스 등에 초기 비용이 발생합니다. 하지만 이러한 새로운 도구를 통해 생산성과 효율성이 개선되면 투자금을 회수할 수 있습니다. 경쟁력을 높이는 프로젝트에 우선순위를 두는 경우 특히 그렇습니다. 비용 관리의 또 다른 핵심은 넓은 관점으로 지출을 확인하며 AI 구현에 필요한 전체 IT 비용을 평가하는 것입니다. IT, 클라우드, 인력 전반에 대한 이러한 총체적 관점을 통해 비용을 통제할 수 있고, 동시에 더 향상된 비즈니스 가치를 제공할 수 있습니다.
CIO를 위한 조언: FinOps 기능을 전사적으로 확장하여 AI, 하이브리드 클라우드, 애플리케이션 현대화 투자에 대한 모든 비용과 지출을 전체적으로 확인하세요. 직원들이 어떤 작업을 하고 있는지, 비용이 얼마나 드는지 파악하고, 이를 특정 프로젝트, 애플리케이션, 이니셔티브에 다시 매핑해 지출을 최적화하세요.—CEO를 위한 생성형 AI 가이드
"조직은 반드시 애플리케이션 중단 비용을 살펴봐야 합니다. 중단, 다운타임, 성능 저하가 발생할 경우 고객 손실, 수익 손실 또는 시간 손실 측면에서 얼마나 많은 비용이 발생하는지 파악해야 합니다. 조직과 고객, 양쪽 관점에서 비용을 측정해야 합니다." —Keri Olson
업계 규정과 정부 규정에 관해서라면 규정을 준수하는 것보다 중요한 것은 없습니다. 조직의 가장 중요한 두 가지 자산인 직원과 지식 재산을 보호하는 것도 마찬가지로 중요합니다. 올바른 구현 파트너가 이러한 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어 IBM은 스마트 규제가 다음 세 가지 핵심 원칙에 기반해야 한다고 생각합니다.
- AI 알고리즘이 아닌 AI 위험 규제
- AI 제작자와 배포자의 책임을 면제하는 것이 아니라 책임 묻기
- AI 라이선스 시스템 대신 개방된 AI 혁신 지원
이전 장에서 설명한 것처럼 작은 것부터 시작한 후 서서히 확장해 나가면 자동화를 통해 신속하게 작은 성공을 쌓아 결국 큰 성공을 거둘 수 있습니다. 위험도가 낮고 가시성이 높은 기회는 빠르게 성공으로 이어질 수 있고, 동시에 유무형 KPI를 추적하고 측정하며 AI 가치 제안을 입증할 수 있습니다. 또한 프로세스를 원활하게 진행하기 위해 가이드 및 옹호자 역할을 할 수 있는 숙련된 인재로 새로운 다기능(cross-functional) 팀을 구성할 수 있습니다.
"DevOps팀, 앱 엔지니어, 중앙 ITOps팀의 일상에는 수동 작업이 너무 많이 포함되어 있어 별다른 수고 없이 일상적인 프로세스를 수행하는 방법을 파악하기란 거의 불가능합니다. 하지만 이러한 수고로 인해 IT의 어느 하위 영역이 제대로 작동하지 않는지 정확히 파악할 수 있다면 이러한 작업을 자동화하거나 AI 기반 자동화를 구현할 수 있는 방법을 찾아 즉시 팀의 시간을 절약할 수 있습니다." —Tim Cronin
하지만 변화에 대한 조금 더 근본적인 두려움에 관한 해결책은 그리 뚜렷하지 않습니다. 대부분의 경우 기술은 문제가 아닙니다. 문제는 변화입니다. AI와 IT 자동화의 가능성을 수용할 수 있으려면 조직은 IT팀뿐만 아니라 모두가 생각을 바꾸고 심지어는 조직의 모든 부분을 재고하도록 하는 문화적 변화가 필요합니다. 문화는 위에서부터 시작됩니다. 따라서 이러한 변화는 CIO에게 모두 맡길 것이 아니라 최고 경영진에서부터 시작되어야 합니다.
AI는 사람을 대체하지 않을 것입니다. 다만, AI를 사용하는 사람은 AI를 사용하지 않는 사람을 대체할 것입니다.—Augmented work for an automated, AI-driven world
비즈니스 성공은 관점의 전환으로 인해 촉발되는 경우가 많습니다. IBM 비즈니스 가치 연구소의 연구 결과에 따르면 "운영 모델을 혁신의 원동력으로 우선시하는 조직은 기술 중심적인 동종 기업보다 수익성과 효율성 측면에서 55% 높은 성과를 거두는 등 여러 측면에서 우수한 성과를 냅니다."
AI 기반 변화는 직원과 수익성 모두에 이득이 될 수 있습니다. 예를 들어, IT 자동화 프로젝트는 조직의 사일로를 무너뜨리는 데 도움이 될 수 있습니다. 특히 서로 다른 팀이 서로 다른 관행, 도구, 애플리케이션을 사용하는 경우가 많은 대기업급 조직에 혁신하고, 협업하고, 업무를 간소화할 새로운 기회를 가져다줍니다.
인용
1 Experience is everything, IBM 비즈니스 가치 연구소, 2023년
2 Augmented work for an automated, AI-driven world, IBM 비즈니스 가치 연구소, 2023년