AI는 앞으로 10년 동안 주요 변혁을 가져올 것으로 기대됩니다. 현재 AI 기술의 상태는 미션 크리티컬 전략 업무를 수행하기에는 아직 신뢰성이 충분하지 않지만, 대부분의 조직들은 그 잠재력을 충분히 확인했기에 미래의 발전을 대비한 계획을 세우기 시작했습니다.
저희는 뮌헨에서 개최되는 OOP 2026 컨퍼런스에서 AI 도입 전략에 대한 사례 연구를 발표할 예정입니다. BSC Designer 플랫폼이 조직이 AI 전략을 관리하고 전체 비즈니스 목표와 정렬하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보시려면 저희 팀에 문의해 주세요.
OOP 2026, 장소: Munich, Germany, 날짜: 13 February 2026.
AI 준비 평가표. AI의 동향은 어디로 향하고 있는가?
알고리즘 부분 외에도 AI의 주요 추진력 중 하나는 컴퓨팅 파워의 비용입니다. 비용이 충분히 저렴해지면 무엇을 기대할 수 있을까요?
다음과 같은 비용 효율성을 기대할 수 있습니다:
- 더 많은 데이터로 모델을 훈련합니다.
- 독점적 데이터로 모델을 훈련합니다.
- 궁극적으로, 모델이 실시간으로 업데이트되는 수준으로 훈련 빈도를 증가시킵니다.
완벽한 전략 코파일럿은 어떤 모습일까요?
AI가 다음과 같은 역할을 한다고 상상해 보십시오:
- 현재 트렌드와 동향, 원동력을 이해하고, 뉴스를 “관찰”하며, 비즈니스 잡지를 “읽습니다.”
- 경쟁 및 규제 환경을 모니터링합니다.
- 조직의 이해관계자가 누구이며 그들의 요구가 무엇인지 알고 있습니다.
- 팀이 시도한 모든 전략적 가설과 그 결과를 기억합니다.
- 모든 목표의 근거를 알고 있습니다.
- 현재 실행 계획, 성공 요인, 기대 결과를 이해합니다.
- 현재 및 과거의 실적 데이터에 접근할 수 있습니다.
- 성과 급증에 대해 팀이 남긴 코멘트를 이해합니다.
- 내부 논의에서 언급된 목표나 KPI에 대한 링크를 따라갈 수 있습니다.
- 궁극적으로, 마지막 전략 회의의 녹화 영상을 시청할 수 있습니다.
이러한 AI에게 어떤 질문을 할 수 있을까요?
- 기반 기술이 현재 개발 수준에 머물러 있다고 해도, 이 데이터로부터 얻을 수 있는 인사이트는 방대합니다.
예를 들어, BSC Designer 사용자들은 이미 플랫폼에 내장된 AI 어시스턴트에 관련 맥락 정보를 제공하고, 회사 전략의 개선에 관한 질문을 할 수 있습니다.
AI를 위한 전략 준비
낙관적인 추정으로는, 우리가 기술한 시나리오에 도달하기까지 아직 3-5년이 남아 있습니다.
특정 응용 프로그램에 충분히 적합해질 때, AI로의 수월한 전환을 보장하기 위해 오늘 우리가 할 수 있는 일은 무엇일까요?
유사한 질문이 다양한 수준에서 제기됩니다. 예를 들어, 국제통화기금은 디지털 인프라, 인적 자본 및 노동 시장 정책, 혁신 및 경제 통합, 규제, 윤리의 관점에서 다양한 지표를 기반으로 AI 대비 지표를 공식화했습니다1.
디지털 전략 워크플로우
설명된 시나리오에서 AI는 귀하의 전략을 지원할 수 있지만, 이를 위해서는 귀 조직의 맥락을 이해해야 합니다. 더 중요한 것은, 귀하의 과거 의사결정의 맥락을 이해해야 한다는 점입니다.
저희의 AI 지원 KPI 의사결정 연구는 왜 이것이 중요한지 보여줍니다. 관리 근거에 따라 AI가 우선순위를 두는 조치가 달라졌으며, 추가 KPI 데이터가 항상 동일한 의미를 전달하지는 않았습니다.
AI에 매출 데이터를 업로드하고 어떤 마법 같은 결과를 기대하는 것만으로는 충분하지 않을 것입니다.
이러한 논리에 따라, 저희의 권장 사항은 BSC Designer와 같은 전문 소프트웨어로 전략 워크플로우 전체를 옮기는 것입니다.
현재로서는 도구에 어떤 AI 기능도 있을 필요가 없습니다(물론 저희는 일부 기능을 실험하고 있습니다).
중요한 것은, 해당 도구가 모든 관련 전략 데이터를 매핑할 수 있게 하여, 향후 AI를 학습시키는 데 재사용할 수 있도록 하는 것입니다.
BSC Designer에서는 전략 관련 데이터가 다음에 저장됩니다:
- 연결된 전략 및 기능 평가표에 저장됩니다.
- 모든 활동 로그를 보관하는 감사 추적에 저장됩니다.
언제든지 데이터를 CSV 또는 Excel 형식으로 내보낼 수 있습니다.
AI 인식 및 데이터 전문가 교육
이전에 우리는 디지털 전환과 빅데이터에 대해 글을 썼습니다. AI는 또 다른 디지털 이니셔티브처럼 들릴 수 있지만, 저는 한 가지 근본적인 차이점을 봅니다.
디지털 전환과 빅데이터에 있어서는 이해관계자의 요구에서 출발하여 이러한 요구를 지원할 수 있는 최적의 기술을 찾는 것이 저희의 권고사항이었습니다.
AI에 대해서도 같은 말을 할 수 있겠지만, 현재의 기술 발전 수준에서는 우리가 이전에 경험한 것과는 상당히 다릅니다. 그에 따라, 이해관계자가 기술의 잠재력을 이해하고 전략을 수립하는 데 더 많은 시간이 걸릴 것입니다. AI는 아직 보편화되기 전의 초기 전기 시대와 비슷해 보입니다.
이 단계에서 우리가 할 수 있는 최선은 기존 AI 기술에 대한 인식을 높이고, AI의 가까운 미래에 데이터를 적절히 준비할 수 있도록 데이터 전문가를 교육하는 것입니다.
AI 인식 지수
AI의 일반적인 인식에 대해 논의할 때, 우리는 이 간단한 지수를 사용할 수 있습니다:
- 0 – 조직이 적절한 AI 애플리케이션에 대한 인식이 부족합니다.
- 1 – 조직이 AI의 잠재적인 사용 사례를 식별했습니다.
- 2 – 조직이 기존 AI 모델과의 통합을 확립했습니다 (예: ChatGPT API 활용).
- 3 – 조직이 자체 데이터를 사용하여 AI 모델을 훈련합니다.
컴플라이언스
AI가 진화하는 초기부터 데이터의 윤리적 및 법적 사용에 관한 문제가 주목받아 왔습니다. 이미 일부 AI 규제가 발표되었습니다. 예를 들어, EU 규정2은 생체 인식 감시 및 감정 인식을 금지하고 있습니다. AI에 상당한 투자를 계획하고 있다면, 앞으로 발표될 규제에 대비하여 법적 환경을 면밀히 모니터링하는 것이 중요합니다.
BSC Designer의 사용자는 새로운 규제에 맞게 조정할 수 있는 컴플라이언스 템플릿에 접근할 수 있으며, 주요 동인들을 매핑하고, 특정 정책 실행을 추적할 수 있습니다.
AI 준비를 위한 로드맵
일반적인 AI 준비 전략을 수립하여 조직이 AI를 준비할 수 있도록 몇 가지 아이디어를 요약해 보겠습니다. 당사의 AI 준비 템플릿을 귀사의 구체적인 과제를 해결하도록 맞춤화하십시오.
전략 기획을 위한 일반 사항:
- 전문 소프트웨어에서 완전한 디지털 전략 기획으로 전환하십시오. 스프레드시트를 사용 중이라면, 이해관계자를 설득하기 위한 몇 가지 근거가 여기에 있습니다.
AI 준비 평가표. 학습 목표:
- AI 인식 교육과 관련된 목표를 수립하십시오.
- 조직 내에 필요한 데이터 관련 역량을 개발하십시오.
비즈니스 시스템 수준:
- 데이터 가용성으로 정량화된 데이터 생성 전략을 수립하십시오.
- AI 규정에 대한 준수 모니터링을 구축하십시오(준수 템플릿 사용).
- 위험을 식별하고 정량화하기 위해 위험 분석을 수행하십시오.
내부 및 외부 고객:
- AI가 잠재적으로 도움이 될 수 있는 사용 사례를 식별하십시오(사이버보안, 자동화, 고객 서비스, 트렌드 분석).
이해관계자:
- 사용 사례를 이해관계자의 요구와 정렬하십시오.
- 비용 절감, 비용 회피 등을 추정하십시오.
AI 준비는 궁극적으로 구조화된 실행 통제로 발전해야 합니다. 다음 단계는 준비 상태, 위험, 도입, 그리고 측정 가능한 비즈니스 영향을 모니터링하기 위한 AI 구현 감독을 설계하는 것입니다.
AI 거버넌스 및 위험 관리
AI 도입이 확장되고 일정 수준의 성숙도에 이르면, 귀하의 조직은 AI를 관리하기 위한 견고한 접근법이 필요합니다. 이 주제에 대해서는 AI 거버넌스 및 위험 관리라는 별도의 기사에서 자세히 다루고 있습니다.
AI 준비 평가표 템플릿 사용하기
BSC Designer는 조직이 복잡한 전략을 구현할 수 있도록 도와줍니다:
- 플랫폼에서 무료 플랜에 가입하세요.
AI 준비 평가표 템플릿을 시작점으로 사용하세요. New > New 실적표 > More Templates에서 찾을 수 있습니다.- 우리의 전략 구현 시스템을 따라 이해관계자와 전략적 목표를 포괄적인 전략으로 정렬하세요.
오늘 시작하여 BSC Designer가 귀하의 전략 구현을 어떻게 간소화할 수 있는지 확인해보세요!
Alexis Savkín은(는) BSC Designer의 창립자로, 목표, KPI, 이니셔티브, 위험 및 성과 데이터를 연결하는 전략 실행 및 성과 관리 소프트웨어를 개발했습니다. 20년 이상의 경력을 바탕으로, 그의 작업은 전략 실행 아키텍처—조직이 전략, 측정, 책임, 위험 및 검토 프로세스를 하나의 일관된 실행 시스템으로 통합하는 방법—에 중점을 두고 있습니다. 그는 Strategy Execution Canvas와 10단계 KPI 시스템을 만들었으며, 전략 및 성과 관리에 관한 두 권의 저서와 100편 이상의 글을 집필했습니다. LinkedIn에서 Alexis와 연결하세요.