AI로 높아진 생산성, 기업은 어디에 쓰고 있는가?

AI Agent를 활용하면 같은 시간에 구현할 수 있는 기능과 다룰 수 있는 업무의 범위가 넓어집니다.

이전에는 비용과 개발 기간 때문에 미뤄두었던 과제를 시도하고, 현업의 아이디어를 빠르게 구체화할 수 있습니다.

기업이 AX를 통해 얻을 수 있는 중요한 기회입니다.

그런데 실행 능력이 높아진 만큼 프로젝트가 일찍 끝나거나, 현업의 업무 부담이 줄어드는 것은 아닙니다.

구현이 쉬워지면 요구사항도 늘어나고, 만들어진 결과를 보면서 기대 수준도 높아지기 때문입니다.

개발 속도는 빨라졌지만 끝내야 할 범위가 함께 커진다면, 일정과 운영의 부담은 여전히 남을 수 있습니다.

AX를 추진하는 기업은 이제 생산성 향상 자체와 함께 그 생산성을 어디에 배분하고 있는지를 살펴볼 필요가 있습니다.

더 많은 기능을 만드는 데 쓰고 있는지, 같은 일을 더 일찍 끝내는 데 쓰고 있는지, 실제 업무에서 안정적으로 사용할 수 있도록 완성도를 높이는 데 쓰고 있는지에 따라 결과는 달라집니다.

구현 가능성이 넓어질수록 범위에 대한 판단은 중요해진다

AI를 활용해 더 넓은 과제에 도전하는 것은 합리적인 선택입니다. 실행 역량이 달라졌다면 과거의 제약을 그대로 유지할 이유도 없습니다. 이전에는 어려웠던 목표를 새롭게 검토하는 것 역시 컨설팅의 역할입니다.

다만 구현할 수 있는 범위와 특정 기한까지 완료하기로 약속하는 범위는 구분해야 합니다. 기능 개발 외에도 데이터 확보, 기존 시스템 연계, 현업 검증, 업무 기준 합의처럼 함께 해결해야 할 일이 있기 때문입니다. 코드 작성이 빨라졌다고 이 과정들이 같은 비율로 단축되는 것은 아닙니다.

따라서 프로젝트 도중 기능을 추가할 때는 개발에 필요한 시간뿐 아니라 그 기능이 완료되기 위한 조건도 살펴야 합니다. 어떤 정보가 준비되어야 하는지, 누구의 판단이 필요한지, 다른 업무에 어떤 영향을 주는지를 확인해야 일정에 대한 판단도 가능해집니다.

컨설턴트는 현업의 요구를 기술적으로 구현할 방법을 찾는 동시에, 이번 단계에서 실제로 사용할 수 있는 범위를 함께 정해야 합니다. 요구사항을 얼마나 많이 수용했는지보다, 합의한 범위를 어떤 상태로 마무리할 것인지가 분명해야 합니다.

개별 기능의 성능과 업무 전체의 성과는 다르다

예를 들어 고객 문의 내용을 분석하고 답변 초안을 작성하는 Agent를 도입한다고 가정해보겠습니다. 답변 작성 시간이 줄어드는 것은 분명한 개선입니다.

그러나 담당자가 주문 내역을 별도로 조회하고, 처리 가능 여부를 다른 부서에 확인하고, 답변을 보낸 뒤 결과를 기존 시스템에 다시 입력해야 한다면 문의 한 건을 마무리하는 데 필요한 일은 상당 부분 남아 있습니다. 초안에 필요한 정보가 빠져 있다면 이를 확인하고 수정하는 부담도 생깁니다.

이때 답변 생성 속도만으로 성과를 평가하면 전체 업무의 변화를 놓치게 됩니다. 확인해야 할 것은 문의가 접수된 시점부터 처리가 끝날 때까지의 시간과 수고입니다. 담당자가 수행하는 작업이 무엇이었고, 도입 이후 무엇이 줄었으며, 새롭게 생긴 일은 무엇인지까지 함께 봐야 합니다.

개별 기능마다 Agent를 추가하는 방식으로 접근하면 이런 문제가 반복될 수 있습니다. 각각의 Agent는 제 역할을 수행하지만, 그 결과를 연결하는 책임은 현업 담당자에게 남는 것입니다. 기존 비용을 충분히 줄이지 못한 상태에서 AI 사용료와 관리 비용이 더해질 수 있습니다.

작은 범위에서도 업무가 끝나는 구조를 설계해야 한다

이 때문에 AX 과제에는 프로세스 관점의 완결성과 완비성이 필요합니다.

완결성은 정한 업무가 실제로 마무리되는지를 보는 기준입니다. 완비성은 그 마무리에 필요한 정보, 처리 단계, 역할과 예외 대응이 갖춰져 있는지를 보는 기준입니다. 두 기준은 과제의 크기와 관계없이 적용할 수 있습니다.

작은 업무부터 시작한다면 해당 업무의 시작과 끝을 명확히 정해야 합니다. 결과를 누가 받아 어떻게 사용하는지, 정보가 부족하면 어떤 경로로 보완하는지, 처리에 실패하면 누가 이어받는지까지 포함해야 합니다. 사람의 판단이나 승인이 필요한 경우에도 이를 전체 흐름의 일부로 설계해야 합니다.

이 기준을 적용하면 개발 우선순위도 달라집니다. 새로운 분석 기능보다 기존 시스템과의 연결이 먼저일 수 있고, Agent를 추가하기보다 중복 입력이나 불필요한 승인 절차를 없애는 편이 효과적일 수 있습니다. 업무를 살펴본 결과, 만들지 않아도 되는 기능이 드러나기도 합니다.

빠르게 실험하는 단계에서는 기술적 가능성이나 사용자 반응을 확인할 수 있습니다. 이후 실제 운영으로 넘어갈 때는 그 실험에서 확인한 것과 아직 해결하지 않은 조건을 구분해야 합니다. 시연에서 기능이 동작했다는 사실만으로 업무에 필요한 준비가 모두 끝났다고 판단해서는 안 됩니다.

생산성의 일부를 검증과 운영 준비에 배분해야 한다

AI로 확보한 추가 역량을 모두 범위 확대에 사용하면, 프로젝트는 계속 많은 것을 만들어내면서도 마무리에 필요한 시간을 확보하지 못할 수 있습니다. 검증과 예외 처리를 남는 시간에 하려는 접근으로는 이 문제를 해결하기 어렵습니다.

과제를 계획할 때부터 실제 업무로 확인하는 과정에 시간과 자원을 배분해야 합니다. 정상적인 상황뿐 아니라 정보 누락, 잘못된 입력, 승인 지연, 시스템 오류 등이 발생했을 때 업무가 어떻게 이어지는지도 점검해야 합니다. 현업 담당자가 만든 사람의 도움 없이 사용할 수 있는지 역시 중요한 확인 사항입니다.

성과 지표도 이에 맞춰 정할 필요가 있습니다. 구축한 Agent 수나 구현한 기능 수는 진행 상황을 보여줄 수 있지만, 업무 개선을 판단하기에는 부족합니다. 기업은 다음과 같은 변화를 함께 확인해야 합니다.

• 업무 한 건이 끝날 때까지 걸리는 시간
• 사람이 직접 입력·전달·확인하는 작업의 양
• 재작업, 누락, 예외 처리의 빈도와 부담
• AI 사용료와 유지보수를 포함한 전체 운영 비용

사용자의 긍정적인 반응은 가치가 생겼다는 신호입니다. 여기에 실제 처리 흐름과 운영 비용의 변화까지 확인되어야 AX의 성과를 구체적으로 설명할 수 있습니다.

컨설팅은 높아진 실행 능력이 성과로 이어지도록 도와야 한다

AI의 발전으로 기업이 선택할 수 있는 해결 방법은 넓어지고 있습니다. 컨설팅 역시 이 가능성을 적극적으로 활용해야 합니다. 기존에는 접근하기 어려웠던 문제를 발견하고, 빠르게 구현하고, 현업과 함께 확인하는 역할은 더욱 중요해질 것입니다.

동시에 무엇을 추가하고 무엇을 덜어낼지, 어느 범위에서 한 번 마무리할지에 대한 판단도 필요합니다. 개별 요청의 타당성을 검토하는 데서 나아가, 요청들을 모았을 때 전체 업무가 어떻게 달라지는지를 살펴야 합니다.

기업의 AX 계획에는 만들 기능과 함께 도입 후 없앨 수작업, 줄일 확인 절차, 더 이상 부담하지 않아도 될 비용이 구체적으로 담겨야 합니다. 그래야 높아진 개발 생산성을 기업의 업무 성과와 연결해 관리할 수 있습니다.