항상 문제는 ‘프로세스’다, 바보야

• AI 도입만으로 비즈니스 문제를 해결할 수 없으며, 비효율적인 프로세스를 자동화하면 단지 ‘쓰레기를 더 빨리 생산하는’ 결과로 이어짐
• 기업들은 AI를 마법 지팡이처럼 착각하지만, AI는 조직을 더 똑똑하게 만드는 것이 아니라 단지 속도를 높이는 도구에 불과함
• AI의 유일한 강점은 비정형 데이터 처리 능력이지만, 이런 데이터에 의존하는 프로세스 자체가 대개 비정형적이고 문서화되어 있지 않음
• 따라서 AI를 적용하기 전에 프로세스를 설계하고 구조화해야 하며, 입력·변환·출력 단계를 명확히 정의해야 함
• 기술은 변하지만 비즈니스 효율성의 원칙은 변하지 않으며, AI 성공의 핵심은 결국 프로세스 최적화에 있음

AI 전략이 아닌 비즈니스 프로세스 최적화

• 기업들이 “AI 전략”을 논의하지만, 실제로 존재하는 것은 비즈니스 프로세스 최적화(BPO) 뿐임
  • AI는 비즈니스 문제를 해결하는 독립적 전략이 아니라, 이미 존재하는 프로세스를 가속화하는 도구임
  • 비효율적인 구조 위에 AI를 얹으면 문제를 더 빠르게 확대할 뿐임

‘마법 지팡이’ 착각

• 많은 기업이 AI가 비효율을 자동으로 제거할 것이라 믿지만, 이는 잘못된 전제임
  • AI는 지능을 부여하지 않으며, 단지 결정의 속도만 높임
  • 잘못된 결정을 자동화하면 ‘빛의 속도로 어리석은 결정’을 내리는 시스템이 될 뿐임
• 복잡한 승인 절차 같은 관료적 프로세스에 AI를 적용하면, 직원처럼 불만을 가진 로봇을 만드는 셈임

비정형 데이터의 함정

• AI는 비정형 데이터 처리에 강점을 가진 최초의 기술임
  • 이메일, Slack 메시지, PDF, 이미지 등 기존 소프트웨어가 다루지 못한 데이터를 해석 가능
• 그러나 이런 데이터에 의존하는 프로세스는 대부분 비정형적이고 비공식적임
  • 예: 고객 불만 처리, 마케팅 캠페인 기획 등은 문서화되지 않고 경험 많은 직원의 머릿속에만 존재
  • 과거에는 컴퓨터가 처리할 수 없어 사람이 대신했기 때문에, 흐름도나 표준 절차(SOP) 가 존재하지 않음

설계되지 않은 것은 자동화할 수 없음

• AI를 적용하려면 먼저 프로세스를 명확히 설계하고 구조화해야 함
  • 비정형 데이터를 다루기 위해서는 워크플로 자체에 구조를 부여해야 함
• 이를 위해 다음 세 가지 질문이 필요함
  1. 트리거: 비정형 데이터는 어디서 발생하는가
  2. 변환: 사람이(또는 AI가) 그 데이터에서 무엇을 추출하거나 해석해야 하는가
  3. 출력: 결과는 ERP나 CRM 같은 구조적 시스템에 어떻게 반영되는가

속도와 지능의 차이

• AI는 더 빠르게 만들 뿐, 더 똑똑하게 만들지 않음
  • 예시:
    • 기존 방식에서는 분석가가 50개의 계약서를 3일 동안 검토
    • AI 방식에서는 3분 만에 위험 조항을 추출
  • 프로세스 자체(검토→위험 식별→요약)는 동일하지만, AI가 작동하려면 명확히 정의된 절차가 필요함
  • ‘위험’의 의미를 판단하는 지능적 판단은 여전히 인간의 역할임

결론: 프로세스가 전부다

• AI 구세주를 찾는 대신, 화이트보드로 돌아가 가치사슬을 재점검해야 함
  • 특히 비정형 데이터가 얽힌 인간 중심의 복잡한 영역을 시각화하고 병목과 낭비를 찾아야 함
• 프로세스가 단순하고 논리적이며 견고해진 뒤에야 AI를 가속 장치로 활용 가능
• 기술은 변하지만, 비즈니스 효율의 원칙은 변하지 않음
• 결국 핵심은 언제나 프로세스임