Workday 글로벌 연구: 기술 업계 리더에게는 지금이 변화의 적기

기술 업계는 지금까지 데이터가 부족했던 적이 단 한 번도 없었지만, 사일로화된 시스템 환경에서는 이 데이터를 깊이 들여다보고 해석하지 못했습니다. 하지만 이 업계가 과거의 모습에서 벗어나 단일 통합형 시스템의 혁신적인 기능을 활용하면서 이 모든 것이 바뀌고 있습니다.

기술 업계는 최근 몇 년간 큰 타격을 받았고 지금까지도 그 영향에서 완전히 벗어나지 못했습니다. 팬데믹 이전에는 많은 기술 기업이 차세대 유니콘 기업이 되거나 다음 성공적인 기업 공개(IPO)의 주인공이 되기 위해 성장에 매진했습니다. 하지만 팬데믹, 사회적 대변동, 그리고 공급망 위기와 금리 상승을 수반한 경제적 불확실성의 시기를 맞이하면서 기술 업계는 말 그대로 하룻밤 사이에 방향을 전환해야 했습니다.

즉, 다양성, 평등, 포용성(DE&I) 전략을 새롭게 강조하면서 가상 근무 방식을 수용하고 직원의 건강과 행복에 관한 인식을 바꿔야 했습니다. Workday 제품 전략 부문 Senior Director, Justin Joseph은 이렇게 말합니다. "성공의 정의가 바뀌었습니다. 어떠한 대가도 무릅쓰는 성장은 더 이상 성공이 아닙니다."

이러한 압박 아래 기술 기업은 이제 현재와 미래의 기후 환경을 생각하고, 앞으로 3~5년 후의 목표와 그 목표에 도달하는 데 도움이 될 비즈니스 모델, 직원 및 기술을 갖추고 있는지를 자문해야 합니다.

기업 고위 임원 1,150명을 대상으로 한 Workday 글로벌 설문조사, '가속 격차 해소: 지속 가능한 디지털 트랜스포메이션의 해법'에서 (유통 업계를 제외하고 가장 높은 비율로) 기술 업계 리더 5명 중 3명(59%)이 팬데믹으로 디지털 트랜스포메이션의 속도가 빨라졌다고 응답했습니다. 하지만 설문에 참여한 기술 업계 리더 중 절반에 못 미치는 수(46%)만이 소속 기업의 비즈니스 트랜스포메이션 계획에 자신이 있다고 밝혔습니다.

"기술 업계는 이제 더 적은 투자로 더 많은 일을 해내야 합니다."라고 Workday 기술 및 미디어 부문 Industry Solutions Marketing Lead, Sarah Glover는 말합니다. 이러한 이유로 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 활용해 반복적인 HR 및 재무 태스크를 해결함으로써 직원이 더 큰 부가가치를 창출할 일에 전념하게 해주는 엔터프라이즈 관리 클라우드 시스템이 기술 기업에 필요하다고 그녀는 말합니다. 

"이들은 자동화를 도입할 필요가 있습니다. 일상적인 태스크는 사람이 아닌 시스템에 맡겨야 합니다."라고 Glover는 조언합니다.

AI와 ML의 진정한 가치 활용

기술 업계의 리더들은 AI/ML 기술 플랫폼 도입이 미션 크리티컬 과제임을 잘 알고 있습니다. 하지만 그중 상당수는 아직 도입하지 못한 상황입니다. 각각 최고의 시스템으로 구색을 맞추었으나 이들이 항상 완벽하게 연동하지는 않아 정작 필요한 인텔리전스를 활용하지 못하는 곳이 많습니다. Workday의 설문조사에 의하면, 기술 업계 리더의 21%만이 정보에 근거한 의사결정을 실시간으로 내릴 수 있다고 확신합니다.

'가속 격차 해소: 지속 가능한 디지털 트랜스포메이션의 해법'에서 (유통 업계를 제외하고 가장 높은 비율로) 기술 업계 리더 5명 중 3명(59%)이 팬데믹으로 디지털 트랜스포메이션의 속도가 빨라졌다고 응답했습니다.

아이러니하게 들릴 수 있지만, 최첨단 기술을 다루는 이 업계에서 자체 운영 도구에 대한 신뢰도는 낮습니다. 하지만 이 업계의 진화 과정을 고려하면 그럴 법도 합니다. Glover는 이렇게 말합니다. "기술 기업은 형편이 넉넉하지 않은, 어리고 다소 산만한 모습으로 시작합니다. 따라서 가격이 가장 저렴한 솔루션 중 그나마 가장 나은 것을 구입하여 문제를 해결합니다. 하지만 그 솔루션을 확장할 수는 없죠."

스타트업 기술 기업은 얼리 어답터로서 그때그때 다른 곳에서 인력 관리 솔루션, 재무 솔루션 등을 선택하면서 부서별, 사례별로 엔터프라이즈 관리 기술을 도입했습니다. "이로 인해 수많은 포인트 솔루션이 자리잡습니다. 기업은 이 모든 솔루션에서 데이터를 수집하지만, 한곳으로 통합하지는 않습니다."라고 Joseph은 말합니다.

단일 통합 시스템은 기업 전체의 데이터를 활용하여 비즈니스 의사결정에 필요한 정보를 제공할 수 있습니다. 또한 쉽고 원활하게 다른 솔루션과 연동할 수 있습니다. "이는 시스템의 변화이자 조직 차원의 변화이기도 합니다."라고 Joseph은 말합니다.

데이터가 부족할 일은 없습니다. 기술 업계는 제품, 서비스, 고객에 관한 데이터를 끊임없이 수집합니다. 이 데이터를 해석하는 것이 문제라고 Joseph은 말합니다. "여기서 AI와 ML이 진가를 발휘합니다. 기술 기업에는 가장 많은 데이터가 있으니까요. 이전에는 이처럼 방대한 데이터를 활용할 수 없었습니다."

기술 기업은 중앙의 단일 데이터 소스를 통해 고객에게 필요한 제품과 서비스를 파악하여 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 기술 기업은 AI와 ML을 활용하여 직원 스킬을 파악하고 이 스킬을 활용하여 더 나은 비즈니스 성과를 거둘 최선의 방법을 결정합니다. AI와 ML이 현금영수증 관리, 장부 결산 등 중요하지만 시간이 많이 드는 태스크를 처리하면, 직원은 더 차원 높은 일에 전념할 수 있습니다.

Glover는 이렇게 말합니다. "단일 통합 시스템이 없으면 여러 곳에 균열이 생겨 비즈니스에 타격을 주기 마련입니다. 그리고 결국 수익 손실과 고객 불만으로 이어질 것입니다."

기술 인력의 역량 강화

기술 업계의 감원 뉴스가 최근 몇 달간 헤드라인을 장식했지만, 기술 인력의 수요는 여전히 공급을 앞서가고 있습니다. 2022년 말의 가트너 설문조사에서 최고정보책임자(CIO)의 86%는 자격을 갖춘 인재를 얻기 위한 경쟁이 치열하다고 답했습니다. 73%는 IT 직원의 퇴사를 걱정했습니다.

기술 기업이 핵심 인재를 확보하기 위해서는 '현장에서 직원과 만나 소통해야 한다'고 Glover는 조언합니다. 여기에는 클라우드 기반 플랫폼을 채택하여 기술 직원에게 그들이 원하는 것, 즉 유연한 업무 환경을 제공하는 것도 포함됩니다. 2022년 McKinsey 설문조사에 따르면, 기술 직원은 직장을 얻기 위해 이사하는 것보다 원격으로 근무하는 것을 절대적으로 선호합니다. 높은 이직률과 막대한 근무자 교체 비용으로 어려움을 겪는 기술 업계는 인재 유치 및 유지를 지원하는 엔터프라이즈 솔루션이 필요합니다.

"AI 및 ML 기반 인사이트가 진가를 발휘합니다. 기술 기업에는 가장 많은 데이터가 있으니까요. 이전에는 이처럼 방대한 데이터를 활용할 수 없었습니다."

Justin Joseph 제품 전략 부문 Senior Director Workday

더 잘 통합된 데이터를 갖춘 향상된 운영 시스템은 고용주와 직원 모두에게 가장 적합한 하이브리드 모델을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 직원 및 비즈니스 데이터를 통해 온/오프라인에서 이루어지는 제품 아이디어 개발의 성과를 파악합니다. 이를 토대로 각 팀이 사무실에 출근해야 할 시점과 방식을 결정할 수 있습니다. Joseph은 이렇게 말합니다. "분명하고 강력한 비즈니스 성과로 이어질 활동을 위한 출근이 되어야 합니다."

또한 기술 업계는 비즈니스 성과를 높이고 직원의 사기를 진작하고자 역할 기반 인력 계획에서 스킬 기반 인력 계획으로 빠르게 진화하는 중입니다. 직무를 고정불변의 것으로 보지 않고 개개인의 스킬을 활용하고 개발하면서 현재와 미래의 수요를 해결할 수 있다는 인식이 점점 더 커지고 있습니다. "기술 업계에서는 어떤 역할을 맡고 있는지가 아니라 어떤 일을 할 수 있는지가 중요합니다."라고 Glover는 말합니다. 

Workday 설문조사에 참여한 기술 업계 리더의 1/3(32%)이 팀에 필요한 스킬이 부족하다고 답했습니다. 기술 기업에서 직원이 할 수 있는 일과 그렇지 않은 일을 더 정확히 파악하기 위해서는 프로젝트, 리소스, 직원 스킬을 거시적으로 조명하는 엔터프라이즈 시스템이 필요합니다. 

클라우드 네이티브 플랫폼은 기술 기업이 보유한 모든 직원 스킬을 가시화할 뿐만 아니라 직원의 이력과 커리어 개발 경험을 토대로 이러한 스킬을 검증할 수도 있습니다. 고용주는 AI 및 ML 기반 스킬 기술을 사용하여 직원이 참여한 프로젝트, 프로젝트에 보낸 시간, 그 과정에서 직원이 습득했을 스킬을 추적할 수 있습니다.

Workday 설문조사에 참여한 기술 업계 리더의 1/3(32%)이 팀에 필요한 스킬이 부족하다고 답했습니다.

기술 기업은 이러한 인사이트를 통해 현재의 인력이 필요한 스킬을 갖추고 있는지 아니면 새로운 인재를 찾아봐야 할지를 빠르게 결정할 수 있습니다. 빠르게 변화하는 기술 업계에서는 이러한 민첩성이 아주 중요합니다. 

데이터의 가치 100% 실현

데이터 사일로를 해소하는 것은 기술 업계의 최우선 과제입니다. 클라우드 기반의 통합 엔터프라이즈 관리 시스템에서 AI 및 ML의 잠재력을 십분 활용하면서 내부 및 외부 데이터의 가치를 100% 실현할 수 있습니다. "데이터가 파편화된 시스템에 분산되지 않고 한군데 있으면, AI와 ML이 스스로 학습하면서 훨씬 더 효율적으로 작업할 수 있습니다."라고 Glover는 말합니다. "기술 기업에는 데이터가 있습니다. 하지만 어떻게 이 데이터를 기반으로 전략적 의사결정을 내려 성장을 촉진할 수 있을까요?"

과거에는 대부분 기술 기업이 엔터프라이즈 기술을 먼저 고려했습니다. 데이터는 그다음 순서였죠. "이러한 방식은 바뀌어야 합니다. 기술 기업은 데이터를 최우선으로 생각하고, 그다음에는 가능한 최선의 방법으로 데이터의 흐름을 지원하는 시스템을 생각해야 합니다."라고 Joseph은 조언합니다. "기술 업계 리더들은 통합 데이터의 이점을 잘 압니다. 혁신의 필요성에도 공감하죠. 하지만 바로 지금이 혁신에 나설 때임을 깨닫는 중입니다."

Workday가 기술 기업의 디지털 트랜스포메이션을 지원하는 방법을 Workday 웹사이트에서 자세히 알아보세요.

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