MIT에 따르면, AI 프로젝트의 95%가 실패합니다.
실망스럽지만 놀랍지는 않습니다.
왜냐하면 대부분의 기업이 "ChatGPT"와 "생성형 AI"를 "AI 전략"과 동일시하기 때문입니다. 채팅 기반 AI tools를 도입하는 것이 분명 도움이 되지만, AI와 머신러닝의 혁신적 값을 실현하기에는 충분하지 않습니다.
이 가이드는 미래의 일에 대한 사고방식을 전환하는 데 목적을 두고 있습니다. 인공지능으로부터 지속적인 값을 창출하기 위한 보다 포괄적이고 맥락에 기반한 접근법을 제시합니다.
/AI 미래를 현실로 만들고 생산성을 극대화할 두 가지 핵심 방향이 있습니다.
- AI 성숙도: 도입하는 tools, 체계화하는 프로세스, 제공하는 역량 강화
- 컨텍스트 성숙도: 앱, 지식, 인력 간의 연결성과 상호작용
디지털 전환의 미래는 두 축 모두에서 탁월하게 운영되는 기업에게 있습니다. 사용성, 컨텍스트, 지능형 자동화가 결합되어 기하급수적인 성과를 잠금 해제하는 단일 통합 AI 작업 공간에서 업무를 중앙화하는 성공적인 기업들입니다.
성공적인 AI 전환은 단순한 IT 결정이 아닙니다. Teams을 통합하고 복잡한 프로젝트 실행을 가속화하며 AI 기반 시대에서 앞서 나가고자 하는 CEO와 리더들에게 필수적인 전략적 과제입니다.
지금 시작해 보세요.
AI 변혁 매트릭스
AI 변혁 매트릭스는 기업 내 모든 비즈니스에서 AI 기술의 진정한 잠재력을 잠금 해제할 수 있는 로드맵입니다.
각 축에서 현재 위치를 파악함으로써, 팀의 성장을 가로막는 장벽과 생산성을 기하급수적으로 높일 기회, 그리고 /AI가 일의 모든 측면을 원활하게 강화하는 미래로 나아갈 실행 가능한 단계를 명확히 이해할 수 있습니다.
현재 위치 진단하기
다음 질문들을 스스로에게 던져보며 매트릭스 상에서 자신의 위치를 파악해 보십시오.
1단계: 컨텍스트 성숙도 평가
- 매일 일을 완료하기 위해 우리는 얼마나 다양한 앱을 사용하나요?
- 우리의 핵심 일(작업, 문서, 채팅, 지식)은 여러 플랫폼에 흩어져 있나요, 아니면 한 곳에 집중되어 있나요?
- 정보의 사일로화로 인해 맥락을 잃거나 일을 중복하는 일이 얼마나 자주 발생합니까?
- 회사 내 누구라도 필요할 때 필요한 정보나 프로세스를 쉽게 찾을 수 있습니까?
- 우리의 tools들은 서로 '소통'하는가, 아니면 수동 복사-붙여넣기와 임시방편에 의존하는가?
2단계: AI 성숙도 평가
- 현재 워크플로우에서 AI를 어디에 활용하고 있나요? 개인 생산성 향상에만 한도가 있나요, 아니면 팀 프로세스에 통합되어 있나요?
- 우리는 AI를 단순 작업(글쓰기나 요약하다 등)에만 사용하고 있나요, 아니면 다단계 워크플로우를 자동화하고 있나요?
- 업무를 능동적으로 관리하거나 인사이트를 도출하거나 의사 결정을 내리는 AI 에이전트나 자동화 시스템이 있나요?
- 우리 팀의 시간 중 자동화 가능한 수동적이고 반복적인 일에 얼마나 많은 시간이 소요되고 있을까요?
- 우리 직원들은 일의 일환으로 AI 도구를 활용하는 데 능숙하고 자신감을 가지고 있습니까?
더 스마트한 AI 프로젝트를 위한 사분면 간 이동 방법
실패하는 AI 프로젝트의 95%를 기억하시나요? 대부분은 하단 좌측 사분면에 위치했을 것입니다. 하지만 반드시 그곳에만 있는 것은 아닙니다.
좌측 상단과 우측 하단에도 실패한 프로젝트가 존재합니다. 각 사분면을 살펴보고 우측 상단인 '앰비언트 AI'로 가는 길을 논의해 봅시다.
좌측 하단: 단절된 수 일
❗️증상:
- 분산된 다중 tools( SaaS 확산 )
- 수동적이고 반복적인 일
- 맥락 상실, 빈번한 오해
✅ 진행 방법:
- tools 점검:* 중복 앱과 정보 사일로를 식별하세요
- 일 중앙화: 작업, 문서, 커뮤니케이션을 단일 통합 작업 공간으로 이전하세요
- */AI로 작은 것부터 시작하세요: 간단한 프로세스(요약하다, 초안 작성, 일정 관리)를 위한 기본 AI tools를 도입하세요
- 교육 및 역량 강화: 새로운 tools와 워크플로우에 대한 자신감을 키우기 위한 AI 교육을 제공자를 통해 제공하세요
좌측 상단: 사일로화된 자동화
❗️증상:
- 고급 AI tools는 사용 중이지만 여러 플랫폼에 분산되어 있습니다
- 앱 간에 컨텍스트가 손실됩니다
- AI의 영향력은 분산으로 인해 한도가 있습니다
✅ 진행 방법:
- 작업 공간 통합:* 핵심 일, 지식, 협업을 단일 플랫폼으로 통합하세요
- *핵심 워크플로우에 AI 통합하기: AI tools가 단순히 고립된 앱이 아닌 실제 일이 이루어지는 곳에 내재되도록 보장하십시오
- *분리된 부서 간 장벽 허물기: 최신 데이터와 역사적 데이터, 프로세스, Teams를 연결하여 AI 인사이트와 자동화의 값을 극대화하세요
- *프로세스 표준화: 일관성과 맥락을 보장하기 위해 공유 워크플로우와 최고의 실행 방식을 구축하세요
오른쪽 아래: 통합된 수작업
❗️증상:
- 일은 중앙 집중화되었지만 프로세스는 여전히 수동으로 진행됩니다
- AI는 거의 사용되지 않거나 아예 사용되지 않습니다
- Teams는 효율적이지만 아직 자동화되지는 않았습니다
✅ 진행 방법:
- 반복 작업 식별:* 자동화 가능한 수동 프로세스(알림, 업무 배정, 데이터 입력)를 찾아보세요
- *워크플로우 자동화 구현: 내장된 AI 기능을 활용하여 일상 업무를 간소화하세요
- aI 통합 및 에이전트 시범 운영:* 실제 워크플로우에서 AI 기반 기능을 테스트하고 피드백을 수집하세요
- 실험 문화를 조성하세요:* Teams가 새로운 /AI 기능을 시도하고 배운 점을 공유하도록 장려하십시오
오른쪽 상단: 주변 AI
실패하는 95%의 AI 프로젝트를 떠올려 보십시오. 이들은 앰비언트 AI 영역에 속하지 않습니다. 실패한 AI 프로젝트의 무덤은 나머지 세 영역에 존재합니다.
그렇다면 앰비언트 /AI란 무엇일까요? *
AI가 단순히 사용하는 tool이 아닌, 여러분의 모든 활동을 연결하고 이해하며 증폭시키는 보이지 않는 기반이 되는 작업 공간을 상상해 보십시오. 이는 인간과 AI가 함께 작동하는 단일 생태계입니다. 이를 통해 지능이 모든 워크플로우, 모든 문서, 모든 대화에 자연스럽게 녹아드는 환경이 조성됩니다.
진정한 통합 AI 작업 공간은 다음과 같은 앰비언트 AI를 잠금 해제합니다:
- 컨텍스트는 절대 손실되지 않습니다
- 수동적인 번거로운 작업은 사라지고,
- Teams은 창의적, 전략적, 인간적인 측면에 집중할 수 있는 역량을 부여받습니다
이는 먼 미래의 비전이 아닌, /AI 시대에 성공하고 글로벌 /AI 시장에 발맞추려는 조직에게 급속히 필수 요소가 되어가고 있습니다.
앰비언트 AI는 복잡성을 더하거나 기술적 정교함의 거대한 도약을 요구하는 것이 아닙니다. 사실, 앰비언트 인텔리전스로의 여정은 놀라울 정도로 접근하기 쉬우며, 특히 일을 이미 중앙화하기 시작한 조직들에게 더욱 그렇습니다.
*tools, 데이터, 협업을 단일 통합 작업 공간에 통합함으로써, AI가 백그라운드에서 작동할 수 있는 기반을 마련하세요: 인사이트를 도출하고, 일상적인 작업을 자동화하며, 팀의 목표를 선제적으로 지원합니다.
그 결과는 시너지 효과를 낳습니다: 통합과 AI 성숙도를 향한 각 단계는 다음 단계를 더 쉽게, 더 영향력 있게, 그리고 관련된 모든 이에게 더 직관적으로 만듭니다.
그 어느 때보다도 중요한 순간입니다.
⚠️ /AI가 변화의 속도를 가속화함에 따라, 분산된 시스템과 고립된 지식에 집착하는 조직들은 변화에 발맞추기 어려울 것입니다.
🚀 그러나 지능이 항상 존재하며 풍부한 맥락을 지니고 손쉽게 접근 가능한 '환경형 AI(Ambient AI)' 시스템의 가능성을 받아들이는 이들은 생산성, 혁신, 회복탄력성의 새로운 시대를 잠금 해제하게 될 것입니다.
이 길은 기술 대기업, 데이터 엔지니어, AI 전문가만을 위한 것이 아닙니다. 융합을 향한 첫 단계를 내딛을 용의가 있는 모든 기업에게 열려 있습니다. 지금 전환을 시작함으로써, 여러분은 AI의 미래를 단순히 견뎌내는 것이 아니라 그 미래를 모양내며, 향후 수년간 조직이 존재하고 탁월함을 발휘할 최적의 장소가 되도록 보장하게 될 것입니다.
컨텍스트 성숙도를 향한 길
컨버전스는 업무 분산을 제거하고 모든 핵심 업무, 지식, 협업을 단일 통합 작업 공간으로 통합하는 과정입니다. 단순히 사용하는 앱의 번호를 줄이는 것이 아니라, 진정한 컨버전스는 맥락을 중앙화하고 워크플로우를 간소화하며, 정보와 프로세스가 한 곳에서 접근 가능하고 실행 가능하도록 보장하는 것입니다.
이 접근 방식은 tools 간 전환에 따른 '토글 비용'을 최소화하고, 비용을 절감하며, Teams가 더 높은 효율성과 명확성으로 운영할 수 있도록 합니다. 목표는 단순히 앱 수를 줄이는 것이 아니라, 일이 원활하게 진행되고 Teams가 조직 전반에 걸쳐 지식을 보존하고 활용할 수 있는, 더 높은 성능과 풍부한 맥락을 갖춘 환경을 구축하는 것입니다. 🗂️
AI 시대에 융합은 지능형 자동화 및 증강의 잠재력을 완전히 잠금 해제하기 위한 핵심 요건이 됩니다. 조직이 AI 활용을 점진적으로 발전시켜 단편적이고 분산된 적용에서 복잡한 프로세스의 체계화로 나아갈수록, 모든 일을 통합된 작업 공간에 집중함으로써 AI의 영향력을 극대화할 수 있습니다. AI가 통합된 환경에서 운영될 때, 완전한 맥락을 파악하고 더 정확한 통찰력을 제공하며 워크플로우를 종단 간 자동화할 수 있습니다.
융합과 AI 성숙도가 모두 높을 때 복합적 값이 창출됩니다: AI는 일상적인 비즈니스 운영에 깊이 내재되어 주변화되고 보이지 않게 되며, 실질적인 생산성 향상을 주도하고 팀이 고부가가치 창의적 일에 집중할 수 있도록 합니다.
컨텍스트 성숙도 스펙트럼은 세 가지 주요 영역으로 구성됩니다:
- 포인트 솔루션: 이 수준에서는 팀이 다양한 작업에 여러 개의 별도 전문 tools를 사용합니다. 예를 들어 프로젝트 관리용 앱, 채팅용 앱, 문서화용 앱 등이 따로 존재합니다. 정보는 흩어지고 워크플로는 분절되며, 직원들은 업무를 수행하기 위해 앱 간 전환에 상당한 시간을 소비합니다
- 통합 솔루션: 일부 조직은 단일 제품군 내에서 다양한 기능을 제공하는 플랫폼을 도입하여 앱 확산을 줄였습니다. 컨텍스트 전환이 줄어들고 일부 워크플로우가 연결되긴 했지만, 데이터와 프로세스는 여전히 서로 다른 모듈 내에서 사일로화될 수 있으며 모든 업무에 걸친 진정한 통합은 한도입니다
- *최고 수준의 성숙도에서는 모든 핵심 업무, 커뮤니케이션, 지식이 단일하고 완벽하게 통합된 작업 공간 내에서 통합됩니다. Teams는 한 곳에서 협업하고, 자동화하며, 정보에 접근함으로써 사일로를 제거하고 효율성을 극대화합니다. 이러한 통합은 원활한 워크플로우와 완료된 맥락을 가능하게 하며, 고급 AI 기반 생산성의 기반을 마련합니다
완전한 맥락을 확보하기 위해서는 현재의 워크플로우, tools, 정보 사일로를 철저히 점검하여 중복과 비효율성을 파악해야 합니다. tool 점검에서는 팀과 부서 간 원활한 협업, 지식 공유, 프로세스 자동화를 가능케 하는 솔루션을 우선적으로 고려해야 합니다.
기업은 운영 모델 내에서 데이터 및 워크플로우 통합을 위한 명확한 거버넌스를 수립하여 모든 핵심 정보와 프로세스가 중앙 집중화되고 접근 가능하도록 해야 합니다. 사용 패턴을 지속적으로 모니터링하고 피드백을 수집함으로써 조직은 접근 방식을 개선하고, 더 많은 채택을 유도하며, 통합된 AI 작업 공간의 완전한 이점을 잠금 해제할 수 있습니다. 이는 더 진보된 AI 통합과 더 큰 생산성 향상을 위한 단계를 설정합니다.
AI 성숙도를 향한 길
AI 성숙도는 조직이 고립된 특정 작업용 AI 솔루션 사용에서 완전히 통합된 지능형 작업 공간 내에서 운영되는 단계로 진화하는 여정입니다.
단순히 AI 기능을 도입하는 것보다 진정한 AI 성숙도는 자동화, 지능, 협업을 일상 일의 핵심 구조에 통합하는 데 있습니다. 이러한 진행은 Teams의 운영 방식을 변화시켜, 단편화된 워크플로우에서 AI가 최대 값을 발휘할 수 있는 원활하고 맥락이 풍부한 환경으로 전환시킵니다.
/AI 성숙도 스펙트럼은 크게 세 가지 영역으로 구분됩니다:*
- 기본적인 일반 AI tools: 이 단계에서 조직은 범용 AI tools를 사용하거나 텍스트 생성, 콘텐츠 요약하다, 간단한 질문 답변과 같은 개별 작업용 AI 모델을 개발합니다. 이러한 tools는 개인 생산성 향상에 유용하지만 핵심 워크플로우나 비즈니스 프로세스와 깊이 연결되지는 않습니다
- *워크플로우 자동화: 일상 업무에 AI를 통합하여 반복 작업을 자동화하고 프로세스를 간소화합니다. 자동화된 알림, 스마트 작업 배정, 자연어 처리 기반 AI 데이터 입력 등이 예시입니다. 이러한 자동화는 시간을 절약하고 수작업을 줄여주지만, 일반적으로 정해진 범위 내에서 작동하며 인간의 감독이 필요합니다
- 에이전틱 AI: 가장 진보된 수준에서 AI는 맥락을 이해하고 결정을 내리며 조직 전반에 걸쳐 복잡한 다단계 프로세스를 실행할 수 있는 지능형 에이전트 역할을 합니다. 에이전틱 AI는 워크플로우를 능동적으로 관리하고 작업을 조정하며, 훈련 데이터와 사용자 행동으로부터 지속적으로 학습합니다. 이를 통해 Teams는 더 값 업무에 집중할 수 있고 혁신적인 생산성 향상을 이끌어냅니다
AI 성숙도를 달성하는 데는 조직에 맞춤화된 AI 모델을 구축할 필요가 없습니다. 핵심은 AI가 인간의 잠재력을 증폭시킬 수 있는 조건을 조성하는 것입니다. 이러한 단계를 진행하며 조직은 통합된 일과 지능형 자동화의 복합적 이점을 잠금 해제하며, 정보에 기반한 AI 도입을 통해 혁신적인 생산성과 혁신의 단계를 설정합니다.
경영진의 지시
이 정도 규모의 비즈니스 변혁은 최고 경영진의 확고한 커밋 없이는 성공할 수 없습니다. 진정한 AI 기반 미래는 기초적인 실험이나 부서별 단편적인 시범 운영 이상의 것을 요구합니다. 경영진의 명확한 전사적 지침이 필요합니다.
비전 설정
최고경영자(CEO)와 팀은 비전을 설정하고 전략적 과제를 정의하며 조직이 진전을 이루도록 책임을 물어야 합니다. 이는 융합, 맥락, 지능형 자동화를 가능케 하는 올바른 기술 스택을 평가하고 선택하는 것뿐만 아니라 모든 투자가 광범위한 비즈니스 오브젝트와 부합하도록 보장하는 것을 의미합니다.
Business 리더들이 통합된 AI 기반 작업 공간으로의 전환을 주도할 때, 이는 단순한 IT 프로젝트가 아닌 경쟁 우위와 장기적 성장을 이끄는 핵심 동력임을 전사에 알리는 신호가 됩니다.
변화 관리 주도
경영진의 역할 역시 변화 관리를 완수하는 데 동등하게 중요합니다. 새로운 업무 방식을 채택할 수 있도록 Teams를 권한을 부여받고, 역량을 갖추며, 동기를 부여받지 못한다면 세계 최고의 기술도 값을 창출하지 못할 것입니다.
리더는 저항에 선제적으로 대응하고, 변화의 '이유'를 명확히 전달하며, 팀들에게 기대하는 행동을 직접 보여줘야 합니다. 여기에는 역량 강화에 투자하고, AI 라이프사이클의 초기 성과를 축하하며, 융합된 AI 기반 조직이라는 비전을 지속적으로 강화하는 것이 포함됩니다.
명확한 데이터 거버넌스, 부서 간 협업, 그리고 결과에 대한 끊임없는 집중을 지원하여 AI 주도적 변혁을 경영진의 우선순위로 삼음으로써, 경영진은 변화를 단순히 시작하는 데 그치지 않고 지속 가능하게 하여 인재와 기술의 잠재력을 최대한 잠금 해제합니다.
통합 AI 작업 공간이 이를 가능하게 하는 방법
통합된 AI 작업 공간은 주변형 AI를 일상적인 현실로 만드는 기반입니다.
모든 일, 지식, 협업을 단일 플랫폼에 통합함으로써 AI가 지능적으로 자동화하고, 관련 인사이트를 도출하며, 팀을 능동적으로 지원할 수 있는 맥락을 제공합니다. 더 이상 분산된 데이터나 단절된 워크플로우가 없습니다. 모든 작업, 문서, 대화가 연결되고 접근 가능한 원활한 환경만 존재합니다.
이러한 융합은 시너지 효과를 창출합니다: 조직의 일과 지식이 더 많이 통합될수록 자체 AI 모델은 더욱 강력하고 가치 있게 발전합니다. 이는 수요를 예측하고 수동적인 잡일을 제거하며 Teams가 영향력 있는 창의적 업무에 집중할 수 있도록 지원합니다. 그 결과는 더 빠른 실행, 더 나은 의사 결정, 그리고 혁신적인 문화입니다—바로 여러분의 고유한 맥락을 이해하는 지능형 파트너가 주도하는 문화입니다.
이러한 변화를 수용하는 조직은 단순히 변화에 발맞추는 것을 넘어, 변화를 주도합니다. 사람과 AI가 함께 더 큰 성과를 내는 업무 환경을 조성하고, AI 개발 시대의 생산성과 혁신 기준을 설정합니다.