중견기업이 AI 전환(AX)의 실질적인 성과를 거두려면 개별 기술 도입을 넘어 데이터 관리 체계와 업무 프로세스를 함께 재설계해야 한다는 제언이 나왔다. AI를 단순한 업무 자동화 수단으로 활용하는 데 그치지 않고, 사람과 AI의 역할을 구분해 조직 전체의 업무 수행 역량을 높여야 한다는 분석이다.
삼일PwC는 지난 10일 서울 용산구 아모레퍼시픽 본사에서 'AI와 데이터가 재정의하는 중견기업 경영관리의 미래' 세미나를 개최했다고 11일 밝혔다. 행사에는 중견기업 최고경영자(CEO)를 비롯한 기업 관계자 400여 명이 참석해 AI 기반 경영관리 혁신과 데이터 중심의 의사결정 체계 구축 방안 등을 논의했다.
이승환 삼일PwC AX 노드 리더(부대표)는 중견기업이 빠른 의사결정과 전략적 집중력을 바탕으로 현장 문제에 AI를 신속하게 활용해 높은 투자수익률(ROI)을 기대할 수 있다고 설명했다. AI 전환은 외부에서 기술을 구매하는 데 그치는 것이 아니라 현장의 업무 지식과 AI 활용 역량을 바탕으로 조직 전체가 구축해 나가는 과정이라고 강조했다.
첫 번째 발표를 맡은 여현덕 한국과학기술원(KAIST) 교수는 AI가 단순한 업무 도구를 넘어 팀원이자 동료로 진화하면서 경영진의 역할과 조직 운영 방식에도 변화가 필요하다고 설명했다. AI 도입을 인사·조직·의사결정 전반의 변화관리 과제로 접근하고, AI 중심의 데이터·인력·운영 체계를 구축해야 한다는 것이다.
여 교수는 “경영진이 현장의 실질적인 페인포인트(불편한 점)를 먼저 정의하고, 사람과 AI 에이전트의 역할을 설계·조정하는 ‘오케스트레이터’가 돼야 한다”고 제언했다.
정은이 PwC컨설팅 파트너는 AI 도입 성과가 기대에 미치지 못하는 원인으로 사업 전략과의 연계 부족, 정량적 목표 부재, 데이터 인프라 및 품질 미흡 등을 지목했다. 이를 개선하기 위해서는 기존 업무에 AI를 추가하는 방식에서 벗어나 업무 프로세스와 사람의 역할을 함께 조정해야 한다고 설명했다.
특히 AI가 반복 업무와 데이터 분석을 담당하고 사람은 결과 검토와 승인, 의사결정에 집중하는 방향으로 경영관리 체계를 전환할 필요가 있다고 강조했다.
AI 활용에 앞서 데이터 기반을 정비해야 한다는 의견도 제시됐다. 이승욱 삼일PwC 파트너는 대규모 전사적자원관리(ERP) 시스템 재구축이 필요한 상황이 아니라면 기존 시스템을 유지하면서 기준정보와 입력 통제, 시스템 연계 및 데이터 분석 체계를 정비하는 방안을 제안했다.
데이터를 무조건 많이 확보하기보다 경영진이 해결하려는 문제와 핵심성과지표(KPI)를 먼저 설정하고, 이에 필요한 데이터를 선별해 연결해야 한다는 설명이다. 부서마다 다른 용어와 데이터 기준을 통일해야 AI 에이전트가 일관되고 신뢰할 수 있는 결과를 제시할 수 있다고도 설명했다.
김재동 삼일PwC 파트너는 AI 에이전트가 실제 업무를 수행할 수 있도록 기업 내부 시스템과 데이터를 연결하고, 업무별 특성에 따라 사람과 AI의 역할을 배분해야 한다고 강조했다. 업무의 규칙성과 결과의 회수 가능성, 사람의 검증 가능성 등을 역할 배분 기준으로 제시했다.
김 파트너는 “AI 도입 성과는 단순한 인력 감축이나 개인의 업무 효율이 아니라, 기업 전체의 업무 수행 역량이 얼마나 향상됐는지를 기준으로 측정해야 한다”고 말했다.
이어진 패널 토론에서는 중견기업이 향후 1년간 우선순위가 높은 한두 개 과제에서 가시적인 성과를 확보한 뒤 AI 적용 범위를 전사적으로 확대하는 방안이 제시됐다. 성과 측정 역시 개인의 업무시간 단축보다 주문 처리량, 고객 응대 건수, 결산 수행 역량 등 조직 차원의 지표를 중심으로 이뤄져야 한다는 의견이 나왔다.
아울러 데이터 소유권과 접근 권한, AI 결과에 대한 검증 및 책임 범위를 명확히 하는 보안·거버넌스 체계 구축도 주요 과제로 제시됐다.
차경민 PwC컨설팅 경영관리 서비스 리더(부대표)는 “AI 전환은 단순한 업무 자동화를 넘어 일하는 방식과 조직 운영 체계 전반을 바꾸는 과정”이라며 “AI 자체가 아니라 AI를 더 잘 활용하는 동료와 경쟁사가 실질적인 경쟁 상대가 되는 만큼, 구성원의 AI 활용 역량을 높이고 새로운 역할을 발굴해야 한다”고 말했다.
