AI와 데이터 분석 도구에 대한 투자는 지속적으로 증가하고 있지만, 실제로 이를 효과적으로 활용하는 기업은 소수에 불과합니다. 조사에 따르면 기업의 87%가 행동 데이터를 수집하지만, 단 25%만이 이를 실제로 활용하고 있으며, AI 도입이 광범위하게 이루어졌다고 답한 기업은 13%에 불과합니다. 왜 이런 격차가 존재하며, 최고 성과를 내는 기업들은 어떻게 AI와 데이터를 활용하고 있을까요?
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AI와 데이터 활용의 현주소
현대 기업들은 다양한 AI 기반 도구, 행동 데이터, 분석 대시보드를 보유하고 있습니다. 그러나 데이터에 대한 접근성이 행동으로 이어지는 것은 아닙니다. 최근 조사에서 드러난 문제점들을 살펴보면:
- 수집된 데이터는 활용되지 않고 있습니다. 87%의 기업이 행동 데이터를 수집하지만, 단 25%만이 실제로 이를 활용합니다. 제품 팀에게 이는 인사이트가 대시보드에만 머물러 있고 더 스마트한 로드맵, 실시간 최적화, 더 나은 실험 등에 활용되지 않는다는 것을 의미합니다.
- AI는 도입되었지만 중요한 부분에는 적용되지 않습니다. 65%의 기업이 제품 추천에 AI를 사용하지만, 프로모션 개인화(54%)나 실시간 챗봇 상호작용(35%)에 적용하는 비율은 훨씬 낮습니다. 더 깊은 AI 통합 없이는 대부분의 팀들이 가능성의 표면만 긁는 수준에 머물게 됩니다.
- UX 문제는 저절로 해결되지 않습니다. 73%의 기업이 사용자 여정에서의 마찰 식별을 우선시한다고 말하지만, 4% 미만만이 자신들을 최고 수준으로 평가합니다. AI와 행동 데이터가 디자인 결정을 적극적으로 형성하지 않으면, 팀들은 사용자가 어디서 어려움을 겪는지 이해하지 못한 채 최적화하는 위험을 감수하게 됩니다.
- 데이터 기반 행동은 여전히 병목 현상을 겪고 있습니다. 기업의 40%만이 인사이트를 기반으로 행동을 취한다고 말합니다. 이는 데이터 기반 의사결정이 제대로 이루어지지 않는 기업이 상당수임을 의미합니다.
최고 성과 기업들의 AI 활용 전략
그렇다면 최고 성과를 내는 기업들은 어떻게 AI를 활용하고 있을까요? Superhuman의 최근 보고서에 따르면, 최고 성과를 내는 직원들은 이미 동료들보다 14% 더 생산적이며, 이는 부분적으로 이메일, 메시징, 캘린더와 같은 핵심 도구에서 AI를 더 자주, 더 효과적으로 사용하기 때문입니다.
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1. 명확한 사용 사례와 가치 제시
Vista Equity Partners의 투자 기술 이사 Jennifer Lewis는 “단순히 도구를 배포하고 최선을 바라는 것만으로는 충분하지 않다”고 말합니다. “우리는 도구를 배포할 때마다 전술적 교육을 함께 제공하여 사람들이 첫날부터 가치를 볼 수 있도록 합니다.”
이는 “베어 허그 접근법”으로 불리는데, 이는 “여기 도구가 있고, 이를 사용하는 세 가지 방법이 있으며, 이것이 왜 당신에게 중요한지”를 명확히 하는 전략입니다.
2. 실험적 문화 조성
Athena의 최고 학습 책임자 Eliot Gattegno는 팀원들이 낮은 위험 환경에서 새로운 AI 도구를 실험하도록 초대하는 것으로 초기 성공을 이끌었습니다. 이러한 풀뿌리 접근법은 실제 사용 사례가 아래에서 위로 등장함에 따라 더 지속 가능한 채택으로 이어졌습니다.
“사람들은 그들에게 어떤 혜택이 있는지 볼 수 있을 때 새로운 기술을 채택하고 싶어합니다. 우리는 이를 명령이 아닌 실험에 관한 것으로 만들었습니다.”
3. 스마트한 로드맵에 AI 활용
AI는 제품 결정을 안내할 수 있는 힘을 가지고 있지만, 단 13%의 기업만이 이를 완전히 활용합니다. 이를 활용하는 팀들은 큰 보상을 받습니다. AI를 활용하여 기능 채택 패턴을 파악하고, 참여 트렌드를 예측하며, 가장 영향력 있는 업데이트에 우선순위를 부여할 수 있습니다.
4. 사용자 여정 개선에 집중
기업의 48%가 UX 개선을 최우선 과제로 삼고 있지만, 많은 기업이 마찰 지점을 식별하기 위해 구식 방법에 의존합니다. 행동 데이터를 사용하여 무엇이 작동하고 무엇이 사용자를 멀어지게 하는지 파악해야 합니다.
AI가 가져오는 실질적인 생산성 향상
Superhuman의 최근 설문조사에 따르면, AI는 이미 B2B 전문가들에게 일주일에 하루 분량의 업무 시간을 절약해주고 있습니다. 이는 연간 50일 이상을 되찾는 것과 같습니다. 그러나 기회는 여기서 끝나지 않습니다. 대부분의 응답자들은 향후 5년 동안 생산성이 3배 증가할 것으로 예상하며, 일부 리더들은 더 극적인 성장을 예측하고 있습니다.
핵심 워크플로우에서의 자동화와 집중력 향상
Vista의 딜 팀들은 Superhuman과 같은 도구를 활용하여 투자 평가 중에 AI를 활용합니다. “우리 딜 팀은 투자 메모를 작성한 다음 그 투자 메모를 요약하여 이메일에 첨부하는 등의 중복 작업을 하지 않습니다. AI가 이러한 중복을 줄이고 더 빠르게 요약할 수 있다면 엄청난 효과를 볼 수 있습니다.”
의사결정 과정 개선
Vista Equity Partners에서는 초기 단계 딜 분석에 AI를 내장하여 검토 속도를 가속화하고 자격이 없는 기회에 소비되는 시간을 줄이고 있습니다.
Jennifer는 “우리는 딜 팀이 더 빠른 ‘예’ 또는 더 빠른 ‘아니오’에 도달하는 데 도움이 되는 사용 사례를 구축하고 있습니다. 이는 적절한 딜에 더 많은 시간을 소비하고, 잘못된 딜에는 더 적은 시간을 소비한다는 것을 의미합니다.”
미래 전망: AI와 인간의 협업
자동화는 강력하지만, Jennifer와 Eliot 모두 AI가 인간의 의사결정을 지원하는 “human in the loop” 시스템에서 진정한 가치를 발견했다고 강조합니다.
Athena에서 Eliot은 Executive Daily Focus라는 시스템을 통해 이 철학을 운영화했습니다. 이는 AI 생성 요약, 사전 작성된 응답, 어시스턴트 주도 우선순위 지정을 결합하여 위임을 최적화하고 낮은 가치의 작업에 소비되는 시간을 극적으로 줄이는 구조화되고 반복 가능한 프로세스입니다.
Jennifer는 이런 균형의 중요성에 공감하며 “AI는 판단력을 대체할 수 없지만, 판단력을 지원하기 위한 더 나은 데이터를 제공할 수 있습니다.”라고 말합니다. 그녀의 팀은 AI를 사용하여 데이터 접근성을 개선하고 통찰력을 얻는 데 걸리는 시간을 줄이는 방법을 적극적으로 모색하고 있습니다.
이미지 출처: Holistic AI
결론: 지금 시작하고, 신중하게 확장하라
AI는 더 이상 선택사항이 아닙니다. 단순히 새로운 도구를 기다리는 것만으로는 충분하지 않습니다. 팀은 핵심 워크플로우에서 AI를 의도적으로 채택하거나 뒤처질 위험이 있습니다.
리더들은 오늘날 핵심 워크플로우에서 최고의 AI와 문화 변화를 통해 팀을 지원해야 합니다. 이는 교육, 정의된 사용 사례와 목표, 자동화 및 AI 지원 의사결정에 대한 의도적인 접근 방식을 통해 이루어집니다.
성공적인 AI 도입은 가능한 것이 아니라 오늘 유용한 것에 관한 것입니다. 팀은 핵심 비즈니스 결과와 연결된 특정 워크플로우로 시작하고, 거기에서 모멘텀을 구축해야 합니다.
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