기업 AI 도입, 활용 확산이 과제…워크플로우 재설계·직원 참여 주목

정민기 기자 2026. 8. 31. 08:02
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기업들이 생성형 AI 도입을 확대하고 있지만, 실제 업무 현장에서는 문서 요약이나 이메일 작성 등 개별 업무의 생산성 개선에 활용이 머무는 경우가 적지 않다.

최근 글로벌 컨설팅업계에서는 AI 도입 자체보다 업무 프로세스 재설계와 직원의 참여가 기업 차원의 성과를 좌우할 수 있다는 분석이 나오고 있다.

직원의 피드백을 지속적으로 수집하고 이를 업무 개선 과정에 반영하는 체계가 AI 활용 확산의 한 요소로 거론되고 있다.

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맥킨지·베인, AI 전환 성과 위해 현장 참여와 업무 프로세스 재설계 강조
스탠다드차타드·CBA, 퀄트릭스 활용해 고객·직원 경험 데이터 운영
퀄트릭스 제공

기업들이 생성형 AI 도입을 확대하고 있지만, 실제 업무 현장에서는 문서 요약이나 이메일 작성 등 개별 업무의 생산성 개선에 활용이 머무는 경우가 적지 않다.

최근 글로벌 컨설팅업계에서는 AI 도입 자체보다 업무 프로세스 재설계와 직원의 참여가 기업 차원의 성과를 좌우할 수 있다는 분석이 나오고 있다.

맥킨지는 AI 전환 과정에서 직원들이 새로운 업무 방식을 직접 실험하고 고부가가치 활용 사례를 발굴하는 과정이 중요하다고 설명한다. 베인앤컴퍼니 역시 기존 업무 절차의 비효율을 정리하고 워크플로우와 인력 운영을 함께 바꾸는 접근이 필요하다고 제시했다.

베인앤컴퍼니는 사람 중심으로 업무 흐름과 인력 운영을 함께 재설계한 기업에서 영역에 따라 10~15% 수준의 생산성 개선과 10~25%의 EBITDA(상각전영업이익) 개선 효과가 나타났다고 분석했다.

직원의 직접 참여도 변화 관리 성과와 관련이 있는 것으로 나타났다. 맥킨지가 60개 기업의 대규모 전환 사례를 분석한 결과, 전체 직원의 7% 이상이 변화 과제나 주요 이정표의 책임자로 참여한 기업은 그렇지 않은 기업보다 업종·지역 기준을 웃도는 총주주수익률을 기록할 가능성이 약 2배 높았다.

이에 따라 전략 및 DX 전담팀이 현장의 기술 수용성 마찰을 실시간 데이터로 파악하는 것이 중요해졌다. 그러나 기존 HR 부서의 무거운 정기 설문 프로세스로는 속도전을 따라가기 어렵다. 최근 글로벌 선도 기업들이 전략·DX 조직 직속으로 단순 리서치 툴을 넘어선 ‘AX 리스크 통제 시스템’을 전격 도입하는 이유다.

이 시스템은 현장 실무진의 데이터를 바탕으로 ‘인간 피드백 루프(Human-in-the-loop)’를 구축한다. 저항 요인과 자연어 응답을 AI 엔진이 즉각 분석해 심층적인 맥락을 파악함으로써, 리소스 낭비 없이 AX 저해 요소를 조기에 진단하고 거버넌스를 최적화한다.

이러한 ‘바텀업 조직 파인튜닝’으로 대규모 AX를 성공시킨 대표적 사례가 스탠다드차타드 은행과 호주커먼웰스은행(CBA)이다. 두 기업 모두 글로벌 엔터프라이즈 플랫폼인 퀄트릭스(Qualtrics)를 AX 리스크 통제 및 오퍼레이션 통합의 핵심 인프라로 활용했다.

금융권에서도 관련 플랫폼을 활용한 사례가 나타나고 있다. 스탠다드차타드는 퀄트릭스를 활용해 고객 및 직원 경험 데이터를 조직 내 의사결정에 반영하는 방식을 운영하고 있다. 최근에는 중앙 조직이 기준을 마련하고 각 사업부가 자체적으로 의견 수렴과 개선 활동을 수행하는 분산형 운영 모델도 소개했다.

호주커먼웰스은행(CBA)은 퀄트릭스를 활용한 직원 의견 수렴 체계를 운영하고 있다. CBA가 올해 퀄트릭스 행사에서 공개한 내용에 따르면, 전사 설문에서 발생하는 대규모 자유서술 응답을 AI로 분석하고 리더에게 주요 이슈와 실행 과제를 제공하는 방식이다.

CBA 측은 이 같은 의견 수렴 체계 개선을 통해 전사 설문 1회당 관리자 업무 시간을 약 3000시간 줄였다고 밝혔다. 직원 몰입도는 퀄트릭스 글로벌 벤치마크의 상위 10% 수준에 근접한 상태를 유지했으며, 리테일 고객추천지수(NPS)도 호주 주요 은행 가운데 최고 수준을 기록했다고 밝혔다.

기업의 AI 전환이 개별 도구 도입을 넘어 조직 차원의 성과로 이어지기 위해서는 기술과 함께 실제 업무 흐름과 변화 관리 방식도 조정할 필요가 있다는 분석이다. 직원의 피드백을 지속적으로 수집하고 이를 업무 개선 과정에 반영하는 체계가 AI 활용 확산의 한 요소로 거론되고 있다.

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