IT 20년차의 복합 비즈니스 도전

최근 디지털 전환(DX: Digital Transformation)의 흐름 속에서, AI(인공지능) 기술이 한 단계 도약하며 워크플로우 자동화(Workflow Automation) 분야에도 큰 변화를 가져오고 있습니다. 특히 과거에는 사람이
규칙(Rule)을 직접 정의하고, 업무 단계를 일정대로 설정하는 데 그쳤다면, 이제는 **머신러닝(ML)과 자연어 처리(NLP)를 활용한 지능형 프로세스 자동화(IPA: Intelligent Process Automation)**가 본격적으로 도입되고 있습니다.
그렇다면 기업 입장에서, AI 기반 자동화 솔루션을 효과적으로 도입하기 위해서는 어떤 준비가 필요할까요? 기존 워크플로우 자동화에서 흔히 발생했던 문제들과 더불어, AI 시대에 반드시 고려해야 할 점들을 정리해보겠습니다.

비효율적인 프로세스를 그대로 ‘디지털화’하면, AI도 한계가 있다

가령, 어느 물류기업이 복잡한 결재 단계를 그대로 둔 채 AI 챗봇만 도입한다고 합시다. AI가 상담 업무를 빠르게 처리해 줄 수는 있지만, 실제 승인 과정이 여전히 여러 단계를 거쳐야 한다면, 결과적으로 고객 응대 속도 향상에는 한계가 생깁니다. 자동화나 AI나, 비효율적인 프로세스를 혁신하지 않고 그대로 둔다면 본래의 병목(bottleneck)이 그대로 남아 있게 됩니다.

예방·회피 전략

• 프로세스 사전 점검: AI가 학습할 ‘데이터 흐름’ 자체가 비효율적이라면, 모델 성능이 좋아도 결과가 왜곡될 수 있습니다.
• 프로세스 혁신(PI): 불필요한 결재 단계를 제거하거나 단순화한 후에 AI를 적용하면, 디지털화의 시너지가 극대화됩니다.
• 지속적인 리엔지니어링(BPR): AI 모델의 예측 정확도를 높이기 위해서도, 프로세스 자체의 품질 관리가 계속 이루어져야 합니다.

AI 기반 솔루션이라도, 불필요한 기능·라이선스는 ‘과잉 투자’가 될 수 있다

AI 알고리즘이나 분석 기능을 포함한 고가의 솔루션을 도입했지만, 실제로는 챗봇 상담과 자동 분류(Classification) 정도만 사용한다면 어떨까요?
기업 입장에서는 “미래 확장성”을 이유로 다양한 모듈·라이선스를 구매할 수 있으나, 정작 사내 활용도가 충분히 높지 않다면, 불필요하게 큰 비용만 지출하게 됩니다.

예방·회피 전략

• 우선순위 기능 선별: AI 모델의 핵심 역량(챗봇, 예측 분석, 자동 분류 등) 중 현재 사업에 가장 필요한 부분부터 적용합니다.
• MVP(Minimum Viable Product)로 시작: 핵심 기능을 최소한으로 도입해 성능을 검증한 후, 점차 확장하는 방식을 취하면 리스크를 줄일 수 있습니다.
• PI를 통한 요구사항 명확화: 프로세스 혁신 단계에서 “AI가 개입할 부분”과 “인간적 판단이 필요한 부분”을 구분하면, 과잉 투자를 예방할 수 있습니다.

조직 내부 저항과 변화관리를 간과하면, AI도 ‘유령 시스템’이 될 수 있다

일부 직원들은 “AI가 내 역할을 대체하면 어떡하나?”라는 불안감을 느낄 수 있습니다. 특히, RPA나 AI 챗봇 등은 기존 업무 범위를 직접적으로 축소하거나 재배분하는 효과가 있기 때문입니다. 변화관리를 충분히 하지 않으면, 고급 기술을 도입해도 활용도가 낮고, 업무 현장에서는 여전히 기존 방식에 의존할 가능성이 큽니다.

예방·회피 전략

• 투명한 커뮤니케이션: “AI가 도입되면 어떤 업무 부담이 줄어들고, 직원들은 어떤 새로운 가치 창출 업무에 집중하게 되는가?”를 구체적으로 제시합니다.
• 시범 운영(Pilot) 후 확대: 파일럿 결과를 기반으로 실제 사례를 만들어 내면, 직원들이 AI의 효용을 직접 체감하기가 훨씬 쉽습니다.
• 프로세스 혁신(PI)과 병행한 변화관리(OCM): PI 컨설팅 단계에서 조직 구성원의 역할 변화와 교육 계획까지 함께 고려합니다.

데이터 품질과 윤리적 이슈, AI 시대의 핵심 과제

AI 모델이 학습하는 데이터 품질은 결과를 결정짓는 핵심 요소입니다. 특히 고객 정보, 재무 데이터 등 민감 정보가 포함된 경우에는 개인정보보호 이슈가 부각됩니다. 데이터에 편향(Bias)이 있거나, 품질이 낮으면 잘못된 예측이나 의사결정이 자동화될 위험이 있습니다.

예방·회피 전략

• 데이터 정비(Cleansing) 및 보안: 솔루션 도입 전후로 데이터 중복과 오류를 최소화하고, 보안·프라이버시 체계를 강화합니다.
• PI 기반 마이그레이션 설계: 어떤 데이터를 AI가 활용할지, 어느 수준에서 폐기·정리할지를 사전에 계획하여 투명성을 확보합니다.
• 윤리적 검토(Responsible AI): 인종·성별 등 특정 편향이 들어가지 않도록 정기적으로 모델을 모니터링하고, 필요 시 재학습(Re-training) 프로세스를 마련합니다.

비즈니스 목표와 KPI 부재, AI도 ‘보여주기 식’으로 끝난다

AI 챗봇을 도입했는데, “응대 속도”, “정확한 답변 비율” 등의 KPI를 정의하지 않았다면, 도입 후 어떤 성과가 있는지 명확히 판단하기 어렵습니다. 경영진이 “AI 기술로 뭘 얼마나 좋아졌느냐?”라고 물어도 대답이 모호해지는 거죠.

예방·회피 전략

• 수치화된 목표 설정: “응답 속도 30% 단축”, “잘못된 예측률 10% 이하” 등 정량 지표를 구체화합니다.
• 성과 대시보드 구축: 자동화 프로세스에서 수집되는 데이터를 시각화해, 누구나 실시간으로 확인·분석할 수 있게 합니다.
• PI와 IT Alignment: 프로세스 혁신 단계에서 AI 도입의 목적과 성과 지표를 미리 합의해두면, 의사결정이 훨씬 명료해집니다.

AI 기반 워크플로우 자동화, ‘도입’보다 ‘성과’를 목표로

AI가 접목된 워크플로우 자동화 솔루션은 과거보다 훨씬 적응적이고 지능적인 업무 처리를 가능케 합니다. 하지만 기존 프로세스의 비효율과 조직 내 변화관리 부족, 데이터 품질 문제, 그리고 명확한 KPI 부재 등은 오히려 AI 기술의 장점을 반감시킬 수 있습니다.

그렇기에 AI 시대에도 여전히 프로세스 혁신(PI)
이 필수적입니다.

• 먼저 프로세스를 단순화·표준화하고,
• 조직 전체가 변화에 대비하도록 준비하며,
• 양질의 데이터를 확보해 AI 모델이 제대로 학습하도록 돕고,
• 결과적으로 명확한 KPI로 효과를 측정해 개선점을 찾아가는 일.

이 모든 과정이 뒷받침될 때 비로소 AI는 “업무 자동화” 이상의 가치를 창출하게 됩니다.

“인공지능은 ‘불완전한 프로세스’를 ‘빠르게 실행’해주는 기술이 아닙니다. 올바른 프로세스와 준비된 조직 위에 자리 잡을 때, AI 기반 자동화는 비로소 기업을 미래로 이끄는 ‘게임 체인저(Game Changer)’가 될 수 있습니다.”