미래를 준비하는 비즈니스 계획에 AI를 사용해야 하는 이유

이 블로그에서 다룰 내용:

• AI 비즈니스 계획의 기초
• 주요 비즈니스 어플리케이션
• 구현을 위한 과제와 고려사항
• 미래에 대비

과거에는 비즈니스 전략이란 이전 데이터를 바탕으로 목표를 수립하고 예측한 다음 비즈니스 계획을 만들고 계속 고수하는 것을 의미했습니다. 그리고 1년에 한두 번씩 수치를 점검하는 게 다였습니다. 오늘날에는 이러한 방식이 더 이상 통하지 않습니다. 시장은 빠르게 변화하고 산업 현장은 하루아침에 발전하므로, 고정된 계획에 의존하는 것은 비효율적일 뿐만 아니라 위험합니다.

AI(인공지능) 비즈니스 계획은 이제 경쟁의 기본 조건이 되었습니다. AI 기반 자동화, 데이터 분석, 고급 계획 소프트웨어 등은 소비자의 요구사항과 예측하기 어려운 시장 요인에 대응하는 데 반드시 필요합니다.

다행히도 AI는 번거로운 작업의 대부분을 처리할 수 있습니다. 적절한 솔루션을 갖춘 비즈니스 리더는 단순 업무에서 벗어나 실시간 인사이트에 액세스하면서 빠르게 현명한 의사결정을 내리고, 스프레드시트 문서가 아닌 전략에 집중할 수 있습니다.

AI 기반 비즈니스 계획 솔루션은 C 레벨 경영진에서 HR, 재무, 공급망에 이르기까지 다양한 영역에 힘을 실어 줍니다. 어떤 규모의 기업에서든 자신 있게 변화를 관리하고 불확실성을 기회의 발판으로 삼을 수 있습니다.

AI 비즈니스 계획의 기초

기존 계획 방식에서는 과거의 시장 트렌드를 바탕으로 미래를 안정적으로 예측할 수 있다고 가정합니다. 기업은 예측을 작성하고 예산을 배정하고 주기적으로 재검토하며, 문제가 발생했을 때만 조정을 거치는 경우가 많습니다. 시장이 비교적 느린 속도로 발전할 때는 이러한 정적인 방식이 효과적이었습니다. 하지만 오늘날의 초연결 사회에서는 기존 방식만으로는 부족합니다.

AI 기반의 Adaptive Planning은 경직된 일회성 예측을 역동적이고 지속적인 프로세스로 전환합니다. 해당 기업은 변화에 뒤늦게 대응하지 않고, 실시간 데이터와 시나리오 모델링을 사용하여 계획을 지속적으로 업데이트합니다. AI 덕분에 다음과 같은 방식으로 이러한 계획 프로세스를 확장성 있게 구현할 수 있게 되었습니다.

• 패턴 및 이상 감지: AI는 방대한 데이터세트를 면밀하게 살펴 인간의 분석으로는 놓칠 수 있는 트렌드, 위험, 예기치 않은 변화 등을 파악합니다.
• 미래 결과 예측: 머신러닝(ML) 모델은 과거 및 실시간 데이터를 분석하여 매우 정확한 예측과 시나리오 기반 인사이트를 생성합니다.
• 실시간 의사결정 최적화: AI 기반 자동화는 새로운 데이터가 제공되면 계획과 권장사항을 탄력적으로 조정합니다. 따라서 사후 대처가 아닌 선제 조치가 가능해집니다.
• CFT(Cross-Functional Team) 차원의 협업 강화: AI는 HR, 재무, 공급망 및 기타 사업단위의 데이터를 통합하여 사일로를 제거합니다. 따라서 더 포괄적이고 일관된 의사결정이 이루어집니다.

Harvard Business Review에 의하면,, 이러한 AI 기능의 도입 여부에 따라 '가진 기업'과 '못 가진 기업'으로 나눠집니다. 앞으로는 AI를 전략에 통합하고 AI를 활용하여 기능적 사일로를 해소하며, 효율성만 추구하지 않고 업무 환경을 개선하는 조직이 그러지 못하는 곳을 앞서나갈 것입니다.

AI 기반 계획을 비즈니스에 적용

AI 기반 비즈니스 계획은 여러 부서에 걸쳐 회복탄력성이 뛰어난 비즈니스를 구현합니다. AI를 활용하여 실시간으로 데이터를 분석하고 결과를 예측하며 전략을 조정한다면, 정적인 재무 예측과 경직된 의사결정에서 벗어날 수 있습니다.

재무 계획을 최적화하거나 인재를 관리하거나 공급망을 강화하거나 위험을 완화하는 등 각자의 목적에 AI를 활용하면 불확실성을 빠르게 극복할 수 있습니다.

재무 계획 및 예산 책정

최신 Workday AI 인디케이터 리포트에 의하면, 최고재무책임자(CFO)들은 AI로 가장 활발하게 혁신이 이루어지는 분야로 재무 계획 및 예산 의사결정을 꼽았습니다. 그다음은 근소한 차이로 비즈니스 부서 전반의 재무 지원을 통한 전략 계획입니다.

비즈니스 계획을 수립할 때 AI를 활용하면, 재무팀은 수치 계산보다 그 결과를 비즈니스에 의미 있게 적용하는 데 더 많은 시간을 보낼 수 있습니다. 이는 시의적절한 변화입니다. 기업에서 재무팀의 역할은 데이터 보고자에서 진정한 전략적 조언자, 나아가 가치 창출자로 바뀌고 있기 때문입니다.

인력 계획 및 관리

채용 주기, 이직률, 인재 부족 등의 문제로 인해 장기적인 인재 전략에 차질이 생길 수 있습니다. AI는 경기 변화, 산업 수요, 직원 유지 패턴 등과 같은 요소를 체계적으로 분석하여 기업이 스태핑 니즈를 예측하고 기존 인력을 더 효과적으로 관리하도록 지원합니다.

HR 리더들은 AI가 성과 관리, 스킬 관리, 채용, 온보딩과 같은 주요 영역에서 즉각적인 가치를 창출한다고 말합니다.

공급망 및 비즈니스 운영

공급망팀은 항상 재고, 공급자, 물류 현황을 면밀하게 조정하면서 끊임없이 외부 혼란에 대처해야만 했습니다. 글로벌화가 가속화하면서 이러한 복잡성을 실시간으로 관리하는 것이 점점 더 어려워집니다. 하지만 AI가 변화를 일으키고 있습니다.

최근 McKinsey의 분석에 의하면, 특히 대규모 공급망을 통합하는 데 있어 AI의 역할이 점점 커지고 있습니다. 즉, 조달, 물류, 마케팅 등 오래된 소프트웨어의 한계로 인해 사일로화되었던 여러 영역을 통합하는 단일 연결형 시스템을 구축하는 것입니다.

AI 솔루션을 도입한 기업은 문제가 확대되기 전에 지연 문제를 예측하고 재고를 최적화하며 필요할 때 전략을 조정할 수 있습니다. 그 결과는? 불가피하게 예상치 못한 상황이 발생하더라도 혼란을 줄이고 부정적인 영향을 완화할 수 있습니다.

위험 관리 및 규정 준수

위험을 관리하고 규정을 준수하는 것은 오늘날 특히 금융, 헬스케어와 같이 규제가 심한 업종에서 매우 중요한 과제입니다. AI 비즈니스 계획을 활용하면, 위험을 예측하고 규정 준수 업무를 자동화하고 변화하는 규제 환경에 적응하면서 새로운 위협에 더 효과적으로 대응할 수 있습니다.

재무 위험 관리에서는 AI로 트랜잭션의 패턴을 분석하고 사람의 검토로 놓칠 수 있는 이상 징후를 플래그 지정하여 사기 행위를 감지할 수 있습니다. 규정 준수팀은 AI 도구를 사용하여 수시로 개정되는 규정을 모니터링할 수 있습니다. 즉, 일일이 신경 쓰지 않아도 규정 변화에 미리 대비할 수 있습니다.

AI는 취약점을 식별하고 보안 침해가 실제로 발생하기 전에 예측하면서 사이버 보안에 중요한 역할을 하기도 합니다. 기업은 위험 관리 전략에 AI를 통합하여 재무, 운영, 평판 위험을 더 효과적으로 완화할 수 있습니다.

전반적으로 AI는 조직의 투명성과 책임성을 강화하는 중요한 요소입니다. 비즈니스 리더의 90%는 AI가 조직의 투명성과 책임성을 높이는 데 중요한 역할을 할 수 있다고 생각합니다.

제품 개발 및 혁신

최근 AI가 인간을 대체할지와 그 방식에 관한 문화적 논의가 활발하게 이루어지고 있습니다. 그런데 Workday 연구에서 AI는 실제로 미래 성장 전략을 구상하는 기업에 핵심 차별화 요소가 되는 창의성과 혁신 잠재력을 높이는 것으로 나타났습니다.

인재의 잠재 역량 실현: AI에 의한 스킬 혁명에서 응답자의 83%는 AI가 직원들이 창의력을 발휘하는 데 방해가 되는 일상 업무를 처리하고 끊임없이 창의력을 자극하는 크리에이티브 어시스턴트의 역할을 함으로써, 인간의 창의성을 높이고 경제적 부가 가치를 창출할 것이라는 데 동의했습니다.

AI 계획의 과제와 고려사항

AI 기반 자동화와 Adaptive Planning이 완전히 새로운 이점을 제공하는 것은 분명합니다. 하지만 이를 실현하는 데에는 과제가 따르며, 유의할 점도 있습니다. 데이터 신뢰성, 윤리적 문제 등과 관련하여 AI 도입에 전략적으로 접근하면서 AI의 잠재력을 극대화하고 일반적인 실수를 방지하는 것이 중요합니다.

데이터의 품질과 통합

AI가 생성한 계획의 효과는 처리하는 데이터의 품질에 의해 결정됩니다. AI 모델에 공급되는 데이터가 불완전하거나 편향되거나 오래되었다면, 생성된 인사이트와 예측에 오류가 있을 수 있습니다. 또한 많은 기업은 여러 부서 간에 파편화된 데이터로 인해 어려움을 겪고 있습니다. IT 리더의 60%는 사일로화된 데이터가 여전히 과제로 남아 있다고 응답했습니다.

AI로 유의미한 인사이트를 제공하기 위해서는 강력한 데이터 관리 시스템을 구축하고 고품질의 체계적인 데이터를 유지관리해야 합니다.

인간과 기계의 의사결정

AI는 의사결정을 강화하지만 인간의 판단을 대체해서는 안 됩니다. 전략적 비전, 윤리 문제, 복잡한 장단점 등을 고려해야 하는 의사결정에서는 반드시 사람의 전문성이 우선해야 합니다. Workday 연구에서 인맥 및 관계 형성, 감성 지능, 윤리적 의사결정과 같은 인간 중심의 특정 스킬은 AI 도구로 대체할 수 없는 것으로 나타났습니다.

AI가 비판적 사고를 무시하지 않으면서 의사결정자를 제대로 뒷받침할 수 있는 균형점을 찾아야 합니다. AI와 인간의 명확한 역할, 그리고 AI와 인간의 협력 방식을 올바르게 규정하는 기업만이 최상의 결과를 얻을 것입니다.

윤리 및 보안 문제

AI 기반 계획은 방대한 민감 데이터에 의존하기 때문에 개인정보 보호, 보안, 규정 준수에 관한 우려가 생겨나기 마련입니다. 데이터를 잘못 취급하면 보안 침해가 발생하거나 법적 문제로 이어지고 고객 신뢰를 잃을 수도 있습니다. 편향은 또 다른 위험 요소입니다. 불완전하거나 왜곡된 데이터로 학습한 AI 모델은 불공정한 의사결정을 심화할 수 있습니다.

기업은 보안 데이터 거버넌스, 정기적인 AI 감사, 투명성 등을 우선시하여 AI 기반 의사결정에서 윤리 기준 및 규제 요건을 이행할 것임을 보장해야 합니다.

미래에 대비

AI 기반 비즈니스 계획은 이미 전략의 민첩성을 끌어올리고 있으며 그 역할은 앞으로도 계속 진화할 것입니다. 다음 단계에서는 운영과 전략에 더 깊이 통합되는 AI 시스템에 중점을 둘 것입니다. 이 시스템은 여러 기능 영역을 넘나들면서 전체적으로 비즈니스 소유자가 스마트한 결정을 내리는 데 필요한 인사이트를 제공합니다.

생성형 AI, 자가 학습 알고리즘, 시나리오 모델링과 같은 분야의 새로운 발전에 힘입어 더 효과적으로 변화를 예측하고 실시간으로 조율하면서 더 역동적이고 기민하게 계획을 수립할 수 있을 것입니다. 실용적인 접근 방식을 기반으로 AI를 도입하는 기업은 더 스마트하게 계획하고 더 빠르게 적응하며 끊임없이 변화하는 시장에서 계속해서 회복탄력성을 유지합니다.