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글로벌 엔터프라이즈 AI 서비스 컴퍼니, 디지털 원(Digital ONE)…… 기업 맞춤형 엔터프라이즈 AI로 기업의 업무 혁신과 비즈니스 가치 창출을 이끄는 다양한 해법이 제시되고 있다. 최고정보관리책임자(CIO), 디지털 경영, 기획 전문 인력들이 ‘게임 체인저’로 떠오른 ‘생성형 AI’를 고객에게 맞춤으로 제공하기 위해 노력하고 있다. 생성형 AI 시대에 적응하고 생존하기, 지금 우리가 헤쳐 나가야 할 현실이다.

LG CNS에서 오랫동안 프로세스 혁신(PI)을 추진해온 이정아와 안무정은 생성형 AI로 상징되는 불확실한 세상의 해법을 ‘디지털 경험’에서 찾는다. 디지털 경험은 기업의 경쟁력 확보와 지속 가능한 이윤 창출을 위한 제품과 서비스를 마케팅, 기획, 개발, 판매, 공급 프로세스를 운영 관리하는 경영 활동이다. 디지털 경험의 전사적 프로세스를 연결하고 통합하기 위해서는 프로세스 자동화, 지능화, 최적화가 기본이자 핵심이다. 클라우드, 사물 인터넷, 빅데이터, AI, 디지털 트윈, 블록체인, 웹 3.0, 생성형 AI 같은 디지털 기술을 전략적으로 기획하고 전술적으로 실행해야 하는 이유다. 그 해답은 디지털에 기반한 ‘프로세스 혁신’에 있다.

당연한 얘기이지만 디지털에 기반한 프로세스 혁신의 목적은 새로운 고객 경험을 만들어 ‘고객 가치’를 실현하는 데 있다. 소셜 미디어, 빅데이터, AI, 팬데믹, 국제 분쟁, 환경 위기…… 극심한 세상의 변화 속에서 이정아와 안무정은 디지털 기술의 흐름을 만들어내는 상황을 이해하고, 고객 가치를 실행하는 데 어떤 기술을 도입하고 확장해야 하는지를 고민해야 한다고 강조한다. 저비용 고효율의 디지털 트랜스포메이션을 실행하기 위한 현장의 노하우를 『생성형 AI 시대에 생존하라』에 담은 이유다.

인터넷에서 스마트폰으로, 그리고 스마트폰에서 생성형 AI로. 급변하는 시대에 프로세스 혁신은 기업은 물론 정부와 개인에게도 동일한 가치를 제공한다. 정부는 국민에게 새로운 경험과 가치를 제공하고, 개인은 디지털에 기반한 프로세스 혁신의 실행 주체가 ‘사람’이라는 사실을 잊어서는 안 된다.

『생성형 AI 시대에 생존하라』는 디지털 기술이 ‘AI’로 재편되는 시대에 생존과 혁신을 고민하는 기업과 정부와 개인의 필독서로 불리기에 충분하다. 오랫동안 기업 현장에서 프로세스 혁신의 흥망성쇠를 경험한 이정아와 안무정은 디지털 트랜스포메이션에 비즈니스 모델 혁신, 고객 경험의 개선, 비즈니스 프로세스 최적화, 조직 문화, 기술 혁신이라는 5가지 해법을 제시한다. 이를 위해 비전, 전략, 조직, 프로세스, 기술, 데이터에 기반한 6가지 프레임 워크를 갖춰야 한다고 제언한다.

『생성형 AI 시대에 생존하라』는 제목 그대로 ‘프롬프트하면 답하는 대화형 인터페이스’ 생성형 AI가 만들어 내는 변화에 주목한다. 생성형 AI는 업무 자동화와 지능화에 필요한 코딩을 배울 수 있는 최고의 멘토이자 동료다. 가벼운 지식으로 전문가 수준의 역량으로 업그레이드할 수 있는 거대한 변곡점이다. AI 시대의 취업과 경력 관리를 자기 주도로 희망하는 대학생과 취준생, 디지털을 바탕으로 프로세스 혁신을 실행하는 기업, 생성형 AI 기반으로 국가 지식 경영을 재구축해야 하는 정부에게 이 책을 권한다.

프롤로그 | 기업을 발전시키는 힘, PI 프로세스 혁신 | 이정아 10
기업이 디지털 트랜스포메이션을 해야 하는 이유 | 안무정 15

1. PI, 제대로 알고 시작하라: 이해와 오해
2. 성과 중심 PI
3. PI, 시행착오를 통한 교훈
4. PI를 이끄는 동력
5. 누가 필요할까?
6. PI 조직을 구성하는 법
7. 비용은 얼마나 들까?
8. PI스럽게 PI하기
9. R&R과 그라운드 룰
10. 이슈와 지표의 초점
11. 소통: 사람과 벽
12. PI 추진 단계
13. PI 이슈에 대해
14. 개선안이 경로 이탈하였습니다
15. 쉬운 개선안과 힘든 개선안
16. 오픈 막바지는 전쟁터: 데이터와 테스트
17. 교육 D-30
18. 사용자를 위한 고객 센터
19. 변화 관리
20. PI 해산과 조직 재편
21. 성공하는 PI를 위한 제언 8가지
22. PI 실행 도구, 디지털 트랜스포메이션
23. 기술은 패션 산업이다
24. 네버 다이Never die, 메타버스와 생성형 AI
25. 빅테크만 가능한 생성형 AI
26. AI 대중화와 민주화
27. 누구나 AI 디자이너
28. AI 시작은 지옥 주Hell week의 시작
29. 미래를 예측하는 기술 미분, 절대 기억해야 할 벡터
30. 자신에게 맞는 AI 역할은?
31. 엔터프라이즈 AI와 퍼스널 AI
32. 생성형 AI 문해력, 프롬프트 엔지니어링
33. 가상 인플루언서 이제 두뇌를 가지다
34. 디지털 트윈은 메타버스 결정체
35. 메타버스의 진정한 유저, 알파 세대의 등장
36. 생성형 AI 소유냐? 접속이냐?
37. 재해석과 조합의 시대가 열린다
38. 미래 경쟁력의 핵심은 미니 생성형 AI
39. 모두가 혁신할 수 있는 시대
40. 디지털 트랜스포메이션으로 떠나는 여정

에필로그 | 프로세스 혁신과 사람 | 이정아 290
생성형 AI 시대에서 우리가 대비해야 하는 일들 | 안무정 292

회사는 왜 PI를 할까. 업무 수행의 효율화를 추진하는 이유는 무엇일까. 단지, 일하는 사람의 편리함만을 위해서는 아니다. 회사의 자원인 물적 자산이나 인적 자산을 보다 비용 효과적으로 활용함으로써 회사가 원하는 목표를 얻기 위한 것이다. 효율화로 일하는 방식이 편해지고 업무 시간이 2배로 절감되었다면, 회사는 전에는 생각할 수 없던 일들도 할 수 있는 여유 자원이 생긴다. 때문에 ‘PI를 하면 일이 편해지나요’라는 질문은 내 업무 영역에서의 개선과 이에 따른 편리함만을 생각하는 데서 나오는 것이다. 편해지는 부분도 있고, 불편해지는 부분도 있지만, PI의 목적은 편리함만을 목적으로 하지 않고, 특정 업무 관점보다는 회사 전체 관점을 본다는 것을 이해할 필요가 있다. 내 일을 알아서 처리해 주는 시스템과, 회사 전체의 사업을 효과적으로 수행하여 성과를 배가시키는 PI는 목표 지점이 다르다.


회사는 지속적인 성장을 목표로 움직이는 공동체이다. 따라서 성장을 위해 비용 효과적으로 관리해야 하는 많은 관리 요인이 있다. 계약 성사율, 업무 마감률, 품질 준수율, 안전사고 발생률, 불편 처리율 등 사업을 만들어 내고, 운영·관리하고, 매출과 이익을 달성하기 위해 관리하는 지표들이 있다. PI 이전에는 이러한 지표들에 대해 어떤 상황인지 물어보면, ‘문제가 별로 없다’ 또는 ‘문제가 좀 있다’는 대답을 듣고는 했다. 이슈가 많거나 적은 편이라고 답변하거나, 성과가 좋거나 낮은 편이라고 답변한다. 그러나 PI 이후에는 이러한 항목들이 100% 기준으로 몇 %인지를 정량적으로 알게 된다.


회사에서는 사업과 전략, 실행과 성과에 대해 항상 고민한다. 매 순간 경영진은 업의 본질과 고객의 니즈는 무엇이며, 우리는 현재 어디에 위치해 있고, 무엇을 어떻게 변화시키고 혁신시켜야만 고객에게 환호받는 서비스로 성장시킬 수 있는지를 고민한다. PI는 이러한 고민을 해결하는 방법을 전략적으로 검토하고, 회사 내부의 프로세스가 전략적 방향을 향해 집중력 있게 흘러가도록 재정립하는 작업을 한다. 회사의 경영 활동을 위해 여러 부서에서 다수의 실무자가 나름의 기준과 원칙에 따라 일을 하고 있지만, 이러한 업무 방식이 회사의 전략적 방향에 부합하는지를 짚어보는 것이다. 회사가 제공하는 서비스나 상품이 고객에게 도착하기까지 보이지 않는 고객 여정이 얼마나 최적화되어 있는지를 파악하면서 이슈가 무엇인지를 분석하고, 기존의 업무 방식이 고객에게 충분한 신뢰와 매력을 쌓는 데 유용한 방식인지를 프로세스 관점에서 검토하는 것이다.


PI에서 검토하는 문제 해결 방식은 매우 복합적이고 다면적이다. 문제 원인이 어떤 것인지에 따라 프로세스를 없애거나 새로 만들 수도 있고, 회사 내부에 합의된 기준이 없다면 유관 부서들과의 협의를 통해 필요한 업무 기준을 새로 수립할 수도 있다. 또는 사업 전략이나 영업 방향성이 모호하다면 경영진과의 협의를 통해 전략적 의사 결정을 내릴 수도 있고, 일을 수행할 담당 부서가 없다면 회사 내에 관련 기능을 담당할 조직을 만들 수도 있다. 또한 다수의 부서와 담당자들 간에 정보 공유가 실시간으로 이루어지지 않는다면 어떤 방식의 공유 체계를 만들지를 검토하고 구축할 수 있다. 중요한 것은 인터뷰나 설문 등을 통해 이러한 이슈를 발굴하고 검토할 때 IT 관점으로만 답안을 찾아서는 안 된다는 것이다.


PI는 문제의 본질을 협의적으로만 살피지 않고, 광의의 프로세스 관점에서 분석할 필요가 있다. 관행과 저항을 극복할 수 있는 성과와 명분도 준비해야 한다. 더 나아가, 기존 방식으로 돌아갈 수 없도록 대안을 없애는 등 개선안의 확실한 정착을 유도할 만반의 준비가 필요하다. 단순히 누군가의 의지만으로 추진되는 과제들은 그 의지가 사라졌을 때 유명무실해진다. 유행으로 시작해서 유행으로 끝날 가능성이 크다면 과제화에 대해 심사숙고할 필요가 있다. 특히 언제라도 돌아갈 수 있는 개선안, 즉 기존 업무를 시스템으로 옮기는 방식의 개선 과제는 더욱 그렇다.


프로세스 혁신은 일회성으로 끝나는 것이 아니라 사업 전략과 함께 지속적으로 진화해 나간다. 그리고 진화하는 프로세스의 혁신을 통해 사업적 관점의 PI 성과도 지속적으로 나타나야만 한다. DX는 이러한 PI의 성과 창출에 있어 사람은 사람이 할 수 있는 일에 보다 집중하고, 나머지 분야는 기술로 해결하는 프로세스 혁신을 가능하게 한다. 그리고 이러한 혁신은 생산성 극대화, 원가 절감, 매출 성장 등 사업 관점의 본질적 문제 해결이라는 성과를 가져다준다. PI는 성과와 함께, 그리고 성과는 DX를 통해 극대화된다는 점을 주지하여 디지털 전환 시대에 부합하는 프로세스 혁신을 추진해야 하는 이유이다.


변화 관리는 어떤 상황에서든지, 어떤 성향을 가진 구성원이든지 표준화된 업무 방식을 받아들이게 만드는 과정이다. 변화된 시스템에 익숙하게 만들고, 불편한 부분이 있더라도 변화가 필요한 이유를 받아들이도록 만드는 것이다. 업무를 마감할 때는 결과를 시스템에 입력하거나, 이상 여부는 정해진 양식에 맞추어 기록하는 등의 업무 방식에 자연스럽게 녹아들도록 만드는 것이다. 따라서, 변화 관리 초반에는 이러한 활동들이 다소 불편하더라도 해야만 하는 이유에 대해 인식과 공감을 이루는 데 집중할 필요가 있다.


프로세스 혁신은 디지털 기술의 도입과 맞물려 기업의 전략에 부합한 업무 프로세스를 재수립하고 표준화함으로써 기업의 최적화된 자원이 변화된 기업의 목표를 따라 운영되도록 만들어 준다. 따라서 DX는 PI와 함께 병행될 때, 기업 전반의 종합적인 프로세스 구석구석에 녹아들어 일체화될 수 있고 목표했던 사업적 성과가 극대화될 수 있다. DX를 기술적 이점 이상으로 사업적 관점의 기업 DNA를 혁신시키는 수단으로 바라보는 이유이다. 챗GPT의 출현으로 기업의 업무 프로세스는 생성형 AI로 재편되고 있는데, 흡사 골드러시와 같이 광풍처럼 몰아치고 있는 시점에 DX는 고객 경험과 가치를 창출하는 비즈니스 모델과 업무 프로세스, 일하는 방식, 커뮤니케이션, 성과 평가와 관리 등의 경영 활동이 기술에 매몰되지 않게 하는 실행 전략이다.


생성형 AI는 지식 근로자에게 새로운 기회를 가져다줄 게임 체인저가 될 수 있다. 생성형 AI가 나오기 전에 새로운 기술이나 디지털 도구를 학습하는 시간이 최소 한 달이 걸렸다면, 이제는 생성형 AI를 활용해서 하루 또는 몇 시간 만에 고급 수준의 기능도 사용할 수 있다. 생성형 AI를 활용한 지식의 학습 시간은 혁신적으로 줄일 수 있어, 지식 근로자에게 생성형 AI는 자신의 역량을 확장하는 데 강력한 도구가 될 것이다. 생성형 AI 시대를 살아가는 데 프롬프트 역량은 우리가 반드시 배우고 확보해야 할 미래의 커뮤니케이션 스킬이다. 생성형 AI로 이제 가벼운 지식으로도 전문가로 성장할 수 있는 지식 정보 혁명의 시대가 열렸다.


생성형 AI 시대에 가장 필요한 것은 재해석과 조합이다. 재해석과 조합은 창의력의 본질적인 시작이다. 창의력은 추상적이거나 철학적인 것으로 인식하지만, 창의력은 실체가 있으며 실행해서 자신만의 역량으로 발전시킬 수 있는 대상이다. 인지심리학자 와이즈버그는 “창의성은 지식과 지식, 기술과 기술을 접목시켜 새로운 조합물을 만들어 내는 단순한 인지 과정”이라고 정의한다. 태초부터 새로운 것은 없다. 단지 낯설게 만들 뿐이다. 이것이 재해석과 조합의 시작이다.