매출은 올랐지만 생산성은? (AI 효과 재해석)
AI 기술의 도입은 기업의 매출과 부가가치 창출에는 긍정적인 영향을 미쳤지만, 실제 생산성 향상에서는 기대만큼의 효과를 내지 못했다는 분석이 많아지고 있습니다. 이는 단순한 기술 도입이 조직 전체의 효율성까지 보장하지 않음을 의미합니다. 이 글에서는 AI 도입 후 생산성 효과가 제한적인 이유를 짚어보고, 이를 극복하기 위한 전략적 접근법을 다각도로 살펴봅니다. 프로세스 최적화: 기술 이전에 흐름 분석부터 많은 기업들이 AI 기술을 도입할 때, 기존 프로세스와의 연계 없이 도구 자체에 집중하는 경우가 많습니다. 하지만 진정한 생산성 향상을 위해서는 기존의 작업 흐름을 정밀하게 분석하고, 그 흐름 속에 AI를 어떻게 통합할지를 먼저 고민해야 합니다. 예를 들어, 제조업에서 AI를 통해 생산 라인의 병목 구간을 실시간으로 감지하고 개선 방안을 제시할 수 있다면, 실제로 낭비되는 시간과 비용을 줄일 수 있습니다. 단순히 '자동화'를 위해 AI를 쓰는 것이 아니라, 프로세스 최적화의 도구로 AI를 위치시키는 전략이 필요합니다. 이를 위해서는 업무 담당자와 AI 시스템 개발자 간의 유기적인 협업이 전제되어야 하며, 내부 프로세스의 시각화를 통해 개선 가능 지점을 명확히 설정해야 합니다. AI는 기술 그 자체가 아닌 ‘문제 해결의 도구’임을 잊지 않는 것이 중요합니다. 데이터 활용 극대화: AI는 데이터 먹고 자란다 AI가 진정한 효과를 발휘하기 위해서는 고품질 데이터의 수집과 관리가 필수적입니다. 많은 기업들이 AI 솔루션을 도입했음에도 불구하고 실질적인 생산성 향상을 이루지 못한 배경에는, 데이터 부족 또는 부정확한 데이터로 인한 학습 오류가 존재합니다. 고객 행동 패턴, 운영 지표, 재고 흐름, 기계 상태 데이터 등 다각적인 데이터가 통합적으로 수집·분석되어야 AI가 정확한 예측과 분석을 수행할 수 있습니다. 특히, 데이터 사일로(silo)가 존재하는 조직에서는 ...