AI 시대, 기술 도입 전에 우리 프로세스부터 뜯어봐야 하는 이유에 대한 생각
요즘 주변에 기술 도입 관련 이야기만 들으면 머리가 지끈거릴 지경입니다.
다들 'AI로 해결한다', '이거 하나만 넣으면 업무 효율이 300% 오른다'는 식의 비전만 이야기하는데, 솔직히 말하면 어느 정도 지치기도 하고 회의감이 들 때가 많습니다.
물론 AI가 혁신적인 도구라는 건 부정할 수 없는 사실이에요.
글 쓰는 속도가 빨라지고, 복잡한 데이터 분석의 초안을 순식간에 만들어내는 걸 보면 그 잠재력은 정말 압도적이죠.
하지만 막상 회의실에 모여서 '우리도 AI를 도입해야 합니다!'라는 결론이 나면, 그 다음 단계에서부터는 뭔가 겉도는 느낌을 지울 수가 없습니다.
마치 화려한 엔진을 새로 달았는데, 차체 자체가 너무 낡아서 아무리 강력해도 제대로 주행할 수가 없는 느낌이랄까요?
그래서 요즘 제가 가장 중요하게 생각하는 건, 최첨단 기술을 맹목적으로 쫓기보다는, 우리가 지금껏 해오던 업무 흐름 자체를 냉정하게 들여다보는 시간이라는 겁니다.
마치 고장 난 기계를 수리하기 전에, 어느 부품이 가장 먼저 닳았는지, 아니면 애초에 연결 구조 자체가 잘못 설계된 건 아닌지부터 진단해야 하는 것과 같아요.
이런 맥락에서 다시 제 초안의 핵심으로 돌아가면, 결국은 '병목 지점(Bottleneck)'을 찾아내는 작업이 가장 중요합니다.
여기서 병목 지점이라는 건 단순히 '가장 시간이 오래 걸리는 단계'를 의미하는 게 아니에요.
그보다 더 근본적으로, '여기서 데이터가 누락되거나, 사람이 불필요한 검토를 하거나, 부서 간의 인계 과정에서 해석 차이로 인해 재작업이 발생하는 지점'을 찾아야 한다는 뜻입니다.
예를 들어, A팀에서 받은 자료가 B팀으로 넘어가는데, 포맷이 제각각이라 B팀 직원이 매번 수작업으로 데이터를 취합하고 정제하는 과정이 반복된다고 가정해 봅시다.
이때 AI를 도입한다고 해서 이 '수작업'이라는 행위 자체가 사라지는 건 아니에요.
AI는 '자료를 정리하는 능력'을 높여줄 수는 있지만, 근본적으로 '왜 이 자료가 원래부터 비정형적인 포맷으로 넘어오게 되었는지'에 대한 프로세스 개선이 선행되지 않으면, AI는 그저 비효율적인 프로세스에 '비싼 덧칠'을 하는 도구가 될 위험이 크다는 거죠.
기술 도입은 마법이 아닙니다.
그것은 기존의 구조적 약점을 보완하는 '강력한 촉매제'일 뿐, 구조 자체의 결함을 메워줄 수는 없으니까요.
결국 우리가 필요한 건, 최신 기술 트렌드를 따라가는 것이 아니라, 우리 조직만이 가진 '고유의 비효율성 지도'를 그려내는 일부터 시작하는 겁니다.
그 지도가 그려지면, 그때 가서 "이 지점에는 자동화 툴을 넣자", "이 과정은 아예 사람의 개입을 최소화하도록 매뉴얼을 재설계하자"와 같은 구체적이고 현실적인 로드맵이 나올 수 있을 거예요.
기술은 언제나 도구일 뿐, 그 도구를 어디에, 어떻게 붙일지 결정하는 '관점'이야말로 지금 우리에게 가장 필요한 자산이라고 느낍니다.
첨단 기술 도입보다, 현재 업무 프로세스에서 사람이 반복적으로 힘을 쓰는 진짜 구조적 약점을 진단하는 것이 우선순위입니다.