AI 기반 자동화 핵심은 ‘인간과의 협업’

생성형 AI 등장 이후 기업의 자동화 솔루션 도입이 탄력을 받고 있다. 직원들을 단조롭고 반복적인 업무로부터 해방시켜 생산성을 높이고 창의적인 업무에 몰두할 수 있는 환경을 조성하고 있는 것이다. 국내외 유수 기업들은 AI 기술을 앞다퉈 도입해 자동화를 통한 비즈니스 혁신을 꾀하고 있다. 일례로 우버는 AI 기반 자동화 도입 첫해에 연간 1000만 달러의 비용을 절감하며 ROI(투자 대비 수익률) 350%를 달성하는 이례적인 성과를 거뒀다. 글로벌 과학 연구 기업인 서모피셔사이언티픽(ThermoFisher Scientific)은 비정형 문서 처리 기술인 도큐먼트 언더스탠딩(Document Understanding)과 RPA(로보틱 프로세스 자동화)를 결합한 자동화 솔루션을 사용해 연간 83만 건 수준의 매입 세금계산서 처리 시간을 70% 이상 감축했다. 이처럼 많은 기업이 AI 기반 자동화를 통해 비즈니스 혁신을 도모하고 있지만 AI가 만능 해결책이 될 순 없다. 확실한 비즈니스 성과를 내기 위해서는 다음 전략을 고려해야 한다.

첫째, ‘기술과 인간의 협업’ 관점에서 접근해야 한다. 인간 직원은 기업의 자동화 여정 전반에 걸쳐 가장 중요한 자산이다. 인간과의 상호작용을 통해 자동화 모델의 약점을 보완하는 ‘휴먼 인 더 루프(Human in the Loop)’ 방식을 통해 AI 기반 자동화 솔루션을 고도화할 수 있다. 예를 들어, 특정 문서에서 로봇이 추출한 정보가 미리 지정한 신뢰도 구간을 벗어나면 인간 직원에게 정확도 판단을 요청하는 등 인간이 AI 기반 자동화 프로세스에 의사결정자로 참여하면 AI 모델 학습을 가속화할 수 있다. 이미 직장에서는 AI 기술에 친화적인 ‘자동화 세대(Automation Generation)’가 등장하고 있다. 유아이패스가 올해 발표한 ‘2023 자동화 세대 보고서’에 따르면 전 세계 직원의 44%가 직장에서 AI 기반 자동화를 구축하는 데 기여하고 싶다고 응답했다. 휴먼 인 더 루프 방식의 기반이 이미 조성된 셈이다. 조직 내 기술 친화적인 직원들이 점점 늘어나고 있는 만큼 기술과 인간의 협업 관점에서 기업의 자동화를 추진할 필요가 있다.

둘째, 자동화를 위한 탄탄한 운영 거버넌스가 필요하다. 자동화 추진 부서와 현업 부서의 협업은 점차 원활해지고 있지만 자동화 추진 부서와 AI 기술 전담 부서 간의 사일로는 여전하다. 각 부서가 어떤 일을 하는지 잘 모르거나, 부서 간 데이터 공유가 원활하지 않을 경우 조직이 보유한 AI 기술과 자동화 추진이 시너지를 내지 못해 유의미한 사업 성과를 달성하기 어려울 수 있다. 따라서 확실한 비즈니스 성과를 내기 위해서는 직원들이 자발적으로 자동화 기회를 발굴하고 활용하는 보텀업 방식뿐만 아니라 자동화 초기부터 경영진의 강력한 의지와 지원에 기반한 톱다운 방식을 병행해 추진할 필요가 있다. 또한 자동화를 중앙집중식으로 관리하는 자동화 전담팀(Center of Excellence, CoE)을 구성하는 것도 유용하다. 회계, 재무, 전략, 간호, 백신 등 다양한 부서의 직원들로 CoE를 구성해 효과적인 자동화 운영 및 관리 기반을 마련한 세종병원이 좋은 예다.

업무 비효율로 ‘워라밸’이 지켜지지 않으면 ‘조용한 퇴사’도 방법이라고 생각하는 새로운 세대의 부상과 함께 업무 자동화의 중요성은 더욱 커지고 있다. 성공적인 자동화를 구축하기 위해서는 통념을 뒤집어볼 필요가 있다. 자동화 여정에서 기술에 매몰되기보다는 인간 직원을 중요한 자산으로 생각하고, 보텀업 방식만을 미덕으로 생각하기보다는 경영진의 강력한 지원에 기반한 톱다운 방식을 병행해 자동화를 효율적으로 추진하는 것이다. 이처럼 인간 직원과 기술의 협업, 운영 거버넌스 정립을 우선시해 신속하게 자동화를 도입하는 기업은 불확실성의 시대, 독보적인 경쟁력을 확보하는 데 유리할 것이다.