왜 지금 일본 기업이 AI 트랜스포메이션에 나서야 하는가

이들 기업에 공통적인 점은, “AI를 도입할 것인가?”가 아니라 “어떻게 비즈니스에 통합할 것인가”의 논의를 출발점으로 삼고 있다는 것입니다. 왜냐하면 AI가 비즈니스를 효율화하고 매출과 이익을 향상시키는 것은 당연하기 때문입니다. 여기에 의문을 제기할 여지는 없습니다. 이러한 관점에서 업무 오퍼레이션, 고객 경험, 마케팅, 연구개발, 인재 관리, 재무회계 등 모든 영역에서 AI를 활용한 비즈니스 프로세스 또는 비즈니스 모델의 재설계가 진행되고 있습니다.

AI가 가져오는 영향은 ‘효율화’만이 아니다

AI 활용은 비용 절감이나 업무 효율화에 효과적입니다. 예를 들어 호텔, 운송, 레스토랑과 같은 수용력 기반 사업에서는 가동률이 중요하지만, AI를 활용해 가동률을 높이는 것은 곧 업무 효율화가 됩니다. 또한 운송이나 배송 등의 최적 경로를 AI로 최적화할 수 있다면 업무 효율화로 이어질 수 있습니다. 물론 마케팅 및 세일즈 포스 자동화에서 AI를 활용한다면 현재의 세일즈나 마케팅 활동을 더 최적화할 가능성이 있습니다. 이처럼 업무 효율화에 AI를 활용하는 것은 매우 중요하지만, 오히려 더 중요한 것은 ‘새로운 가치의 창출’입니다.

예를 들어, 온라인 쇼핑 사이트나 예약 사이트에서 각 고객에게 맞춘 개인화된 서비스를 실시간으로 제공하거나, LLM(Large Language Model: 대규모 언어 모델)을 활용해 “○월 ○일, 예산 ○원 이내, ○㎡ 이상, 싱글베드, 역에서 ○미터 이내의 호텔을 예약해줘”라고 프롬프트를 입력하면 간편하게 예약할 수 있게 하거나 또는 호텔 예약 사이트, 렌터카 예약 사이트, 항공권 예약 사이트 등 여행이나 출장과 관련된 여러 웹 서비스를 연계해 원스톱 서비스를 제공하는 것은 ‘새로운 가치의 창출’이라고 할 수 있습니다.

또는 사내외의 방대한 데이터에서 인사이트를 도출해 마케팅이나 세일즈를 중심으로 한 경영 판단의 정확도와 속도를 동시에 높일 수 있으며, 기존과는 다른 수요 예측이나 시장 시뮬레이션을 가능하게 해 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수도 있을 것입니다.

또한, AI가 의사결정을 지원하는 것 뿐만 아니라 일정한 규칙 내에서는 AI가 자동으로 어떤 업무를 수행하는 것조차 가능해집니다. 이러한 변화는 AI 활용이 단순한 업무 개선이 아니라 기업의 포지셔닝과 경쟁 우위 자체를 재정의할 수 있는 힘을 가지고 있음을 의미합니다.

AI 활용을 전제로 한 비즈니스로 만들기 위해서는 무엇이 필요한가?

AI 활용을 전제로 한 비즈니스란, 구체적으로 무엇이 필요할까요? 핵심 포인트는 ‘AI를 중심에 두는 것’, ‘전사적으로 추진하는 것’, ‘인재를 육성하는 것’의 세 가지입니다. 이 세 가지가 갖춰져야 비로소 AI 트랜스포메이션은 기업의 지속 가능한 경쟁력이 됩니다.

AI를 중심에 두는 것
새로운 비즈니스 프로세스나 비즈니스 모델, 혹은 기존의 비즈니스 프로세스나 비즈니스 모델을 새롭게 할 때, AI를 나중에 덧붙이는 것이 아니라 처음부터 AI를 통합한 시나리오를 설계하는 것입니다. 극단적으로 말해 “기존 업무의 모든 부분을 AI로 대체할 수 없을까?”라는 가설에서 시작하는 것도 좋을지 모릅니다.

2022년 11월 OpenAI가 ChatGPT를 출시하고, 2023년에는 생성형 AI 붐이 일어나 기술 업계와 일반 사용자들의 행동을 빠르게 변화시켰습니다. 등장 초기의 ChatGPT와 현재의 ChatGPT는 정확도가 다르며, 현재는 텍스트, 이미지, 동영상, 음성, 음악, 프로그램 코드 등을 생성하는 AI가 등장했고 앞으로도 더욱 발전해 나갈 것입니다. 즉, 현재 가능한 시나리오가 아니라 어느 정도 상상이나 가설이라도 괜찮으니 처음부터 AI를 포함한 비즈니스 시나리오나 비즈니스 프로세스를 고려하는 것이 중요합니다.

전사적인 관점에서 추진하는 것
우선 특정 업무나 특정 부서에서 PoC(Proof of Concept: 컨셉 검증)를 수행하게 되겠지만, 기본적으로는 전사적인 추진이 필요합니다. AI를 활용하면 의사결정, 행동, 분석 등의 속도가 압도적으로 빨라지기 때문에, 일부 부서나 일부 프로세스만 정체되더라도 그것이 병목이 되어 비즈니스 전체를 혁신할 수 없기 때문입니다.

앞서 언급한 것과 깉이 비즈니스 시나리오나 비즈니스 프로세스 전반에서 AI 활용을 전제로 한 검토와 도입을 진행하는 것이 바람직합니다.

인재를 육성하는 것
여기서 말하는 인재 육성은 IT나 AI를 다룰 수 있는 인재를 키우자는 뜻이 아닙니다. 현재로서 고유한 지성과 의지를 가지고 행동하지 못하는 AI는 결국 도구에 불과합니다. 중요한 것은 이 편리한 도구를 제대로 다룰 수 있는지가 핵심입니다. 극단적인 표현일 수 있지만, 능력이 낮은 인재가 사용하는 AI의 성과는 자연스럽게 낮아집니다. 반대로 능력이 높은 인재가 사용하는 AI의 성과는 매우 높아집니다.

즉, 현재 조직의 인재가 기초적인 역량을 갖추지 못하면 AI를 효과적으로 활용할 수 없다는 뜻입니다. 따라서 AI를 높은 수준에서 활용할 수 있는 기초 역량을 갖춘 인재, 창의성이 높은 인재를 육성할 필요가 있습니다.

제2장 일본 기업이 직면하는 과제

전략적 비전의 부족

2025년 현재, 많은 일본 기업들은 AI 활용이 부분적이며, 실증 실험(PoC) 단계에서 벗어나지 못하는 경우가 적지 않습니다. ChatGPT나 Gemini와 같은 생성형 AI의 활용이 화제가 되면서 일부 기업에서는 시험적인 도입이 진행되고 있고, 사내에서 문서 작성, 프레젠테이션 작성, 비즈니스 플랜 등의 제작에 생성형 AI를 활용하는 사례는 많습니다.

총무성은 2024년판 「정보통신백서」에서 개인·기업의 생성형 AI 활용에 관한 국내외 비교 조사 결과를 7월 5일에 발표했습니다. 이에 따르면, 기업을 대상으로 한 조사에서 일본이 업무에서 생성형 AI를 활용하고 있는 비율은 46.8%로, 중국(84.4%), 미국(84.7%), 독일(72.7%)에 비해 낮은 수치를 보였습니다.

또한, 기업의 생성형 AI 활용 방침에 대해서도 ‘적극적으로 활용할 방침’이라고 답한 비율은 15.7%로 낮았으며, 중국(71.2%)과 큰 차이가 있습니다. 2025년 9월에 발표된 닛케이BP사의 독자 조사에서는, 일본 기업 직원 중 ‘우리 회사의 생성형 AI 활용은 매우 진전되고 있다’라고 느끼는 비율이 14.4%, 반대로 ‘매우 늦어지고 있다’라고 느끼는 비율은 34.1%였습니다. 유료 버전의 생성형 AI는 개인이나 부서 단위에서는 활용되고 있다고 생각되지만, 기업 전체에서 활용되고 있는 비율에 대한 조사 데이터는 아직 없습니다. 다만, 실제 그 비율은 그리 높지 않을 것으로 추정됩니다.

이러한 상황에서 AI를 활용해 비즈니스 프로세스나 비즈니스 시스템을 효율화하거나 전환하는 일은 좀처럼 진척되지 않고 있습니다. 근본적으로 ‘업무에서 사용’한다는 것은 AI를 ‘효율화’나 ‘비용 절감’의 도구로만 보는 시각이라고도 할 수 있습니다. 그러나 AI는 업무 효율화를 넘어 비즈니스를 혁신하는 존재로 보아야합니다.

왜 일본 기업들은 AI를 비즈니스에 제대로 활용하지 못하고 있을까요? 왜 AI 트랜스포메이션이 진전되지 않는 것일까요? 그 이유는 경영진이 AI를 전략적 수준에서 바라보고 있지 않기 때문입니다. 앞서 언급한 닛케이BP사의 독자 조사에서도, 직원들이 ‘생성형 AI 활용이 뒤처져 있다’고 느끼는 기업에서는 경영자 스스로가 생성형 AI를 활용하지 않고 있으며, AI 활용 의 방침도 제시하지 않는 등 경영진이 AI에 대한 의지가 진전되고 있는 기업에 비해 낮았다고 합니다. 생성형 AI 활용 측면에서 유료 버전 생성형 AI의 라이선스를 전 직원에게 제공해야 할까요? 아니면 특정 부서만 일까요? 경영진들이 먼저 앞장서서 사용하는 것은 물론, 전 직원이 사용하도록 하는 것 역시 필수입니다. 혹시 우리 직원들이 생성형 AI를 제대로 활용하지 못할 거라고 생각하지는 않으신가요?

생성형 AI의 활용은, 활용법을 알아야 할 수 있다가 아니라 사용해 보면 활용하는 방법을 알게 됩니다. 따라서 먼저 해야 할 일은 유료 생성형 AI 라이선스를 전 직원에게 제공하는 것입니다. 만약 라이선스 비용이 문제라면, 저희 회사로 문의해주시기 바랍니다.

현재는 직원 1명 당 컴퓨터 1대가 지급되는 것이 당연하지만, 이러한 환경이 자리 잡은 것은 1990년대 말 무렵입니다. 1995년 Windows 95가 출시되어 고성능·저가의 PC가 시장에 널리 유통되기 시작했고, 인터넷 환경도 정비되기 시작하면서 업무에서의 정보 수집과 커뮤니케이션의 폭이 크게 넓어졌습니다. 믿기 어렵겠지만, 회사에서 이메일이 일반적으로 사용되기 시작한 것도 1990년대 후반입니다. PC는 놀라운 속도로 조직 내에 보급되었고, 사내·외 사람들과 이메일로 소통하는 것이 보편화되었습니다. 지금은 컴퓨터 같은 정보기기가 없는 비즈니스는 상상조차 할 수 없습니다. 그리고 2023년에는 생성형 AI의 대표 주자인 ChatGPT를 많은 사람이 사용하기 시작했고, 2024년에는 기업에서도 도입을 시작했습니다. 그 보급 속도는 1990년대 말과는 비교할 수 없을 정도로 빠릅니다. PC와 이메일이 당연해진 것처럼, 10년 후에는 AI 활용이 당연한 시대가 될 것입니다.

앞으로 기업에서는 생성형 AI를 사용해 효율화하는 것 이상의 변화가 일어날 것입니다. 이메일 답장 문구 작성 지원이 아니라, 자동으로 이메일을 답장하게 될 것입니다. 영업부나 마케팅 담당자가 SFA나 CRM을 사용할 때 AI를 활용하는 것이 아니라, 영업·마케팅 담당자 대신 AI가 의사결정을 내리고, 메일을 보내며, 미팅을 잡는 시대가 될 것 입니다. 30년 전 경영자가 전략적으로 PC와 컴퓨터 시스템을 도입하고 활용했던 것처럼, 지금의 경영자도 전략적으로 AI를 도입하고 활용해야 합니다.

그리고 AI는 IT화나 DX화를 뛰어넘을 가능성이 있습니다. 디지털 트랜스포메이션(DX)이 단순히 IT화에 불과하다는 비판도 있지만, AI 트랜스포메이션(AX)은 단순한 ‘AI화’에 그치지 않을 것입니다. IT는 인간이 설계한 것 이상의 일을 할 수 없지만 AI는 인간이 설계한 이상의 일을 할 수 있으며, 입력 데이터와 출력 데이터를 통해 ‘스스로 성장’할 수 있다는 점이 큰 특징입니다.

극단적인 이야기처럼 들릴 수 있지만, ‘모든 업무를 AI에 맡기려면 어떻게 해야 할까?’ 라는 질문에서 출발하는 것이 바로 전략적 비전입니다. 물론 현 시점의 AI 기술로는 전부 실현할 수 없지만 실현 가능한 부분, 대체 가능한 부분은 매우 많습니다. 그리고 IT화를 계기로 업무를 리엔지니어링(BPR)했던 것처럼, AI화를 계기로 업무를 재설계할 필요가 있습니다.

인재 부족과 데이터 스킬 격차

혁신적인 경영자들은 이미 AI의 잠재력에 주목하고 있으며, 경영진의 활용은 물론 직원들의 AI 활용도 적극적으로 추진하고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 전사적으로 AX(AI Transformation)를 추진하는 데에는 여전히 주저함이 있을 수 있습니다. 그 이유로는 크게 다음 세 가지를 들 수 있습니다. ① AI를 전제로 한 BPR(업무 프로세스 재설계)을 수행할 수 있는 인재 부족
② AI 전문 인재의 부족
③ AI를 활용하기 위한 데이터 및 데이터 인프라 준비 부족
이제 이 세 가지 요인에 대해 자세히 설명하겠습니다.

AI를 전제로 한 BPR을 수행할 수 있는 인재 부족

AI를 활용하지 않더라도 BPR은 기업에 필요한 활동이지만, 개선과 달리 항상 수행하는 업무는 아닙니다. BPR(Business Process Re-engineering)은 1993년, MIT 교수였던 마이클 해머와 경영 컨설턴트 제임스 챔피가 제안하면서 전 세계로 확산된 개념으로, 비용·품질·속도 등 기업 성과를 극적으로 향상시키기 위해 업무 프로세스 전체를 근본적으로 재검토하고 재구축하는 것을 의미합니다. 개별적인 업무 개선과 달리 직무, 조직 구조, 정보 시스템 등 기업 운영 전반을 통합적으로 재설계하는 대규모 혁신입니다.

‘극적으로’라는 표현에서 알 수 있듯 인력이나 업무량을 절반 이하로 줄이는 것이 BPR의 핵심입니다. 현재 일본 기업 경영자의 50% 이상이 인재 부족이 가장 큰 과제’라고 인식하고 있지만(출처: 제국데이터뱅크), 이는 동시에 AI 활용의 기회이기도 합니다. AI로 대체 가능한 업무는 적극적으로 자동화하고, AI를 활용한 BPR을 통해 근본적인 업무 구조를 재편함으로써 전사적인 업무량을 현저히 줄일 수도 있습니다.

BPR을 수행한다고 해서 모든 AI 기술을 완벽히 알아야 하는 것은 아닙니다. 그보다 업무 전체를 조망하고, 제로베이스에서 통합적으로 설계할 수 있는 인재, 즉 기존 업무 방식에 문제의식을 갖고 ‘어떻게 해야 더 나아질지’를 상상할 수 있는 인재가 필요합니다. 물론 내부에서 BPR을 추진하는 것이 기본이지만, AI 활용을 전제로 한다면 FDE(Forward Deployed Engineer) 역할을 갖춘 인재 확보 또한 고려해야 합니다.

FDE는 고객 현장에 직접 파견되어 고객의 업무 내용을 깊이 이해하고, 기술과 비즈니스를 연결해 문제 해결 및 비즈니스 개발을 지원하여 시스템의 개발, 도입, 운용을 지원하는 엔지니어입니다. 특징적인 점은 고객 현장에 상주하며 성과가 날 때까지 책임을 진다는 것입니다. 따라서 FDE에게는 높은 기술력은 물론 고객 커뮤니케이션 능력과 비즈니스 이해력도 필수입니다.

한편, 사내에 AI를 능숙하게 다룰 수 있는 인재가 없다는 문제도 존재합니다. 이 부분은 단기간에 해결할 수 없습니다. 사내에 AI를 활용할 수 있는 인재도 물론 필요하지만, 당장은 외부 전문가를 통해 지식, 노하우, 역량을 빠르게 내부로 이전하는 것이 중요합니다. 그동안은 시스템 통합 업체(SI 기업)에 시스템 개발을 맡겨왔지만, 이 방식은 사내에 기술과 노하우가 확보되지 않는다는 한계가 있습니다. 가능하다면 AI의 지식, 노하우, 역량 이전을 전제로 하는 기업(FDE를 보유한 기업)과 함께 AX를 추진하는 것이 바람직합니다. 이를 위해서도 사내에 기본적인 지식과 노하우를 갖춘 인재를 확보하는 것을 서둘러야 합니다.

AI 전문 인재의 부족

앞 절에서, 사내에 기본적인 지식과 노하우를 갖춘 AI 인재 확보를 서둘러야 한다고 했습니다. 그렇다면 구체적으로 어떻게 해야 할까요? 여기서 말하는 AI 인재는 생성형 AI를 활용할 수 있는 인재가 아니라, AI 시스템을 개발할 수 있는 인재를 의미합니다. 따라서 본 항목에서는, 현재 사내에 IT 기술을 보유한 엔지니어가 있다면 AI를 활용하여 시스템을 개발할 수 있는 고도 인재로 양성하는 접근법을 제시합니다.

첫째, 기초 스킬의 습득이 필요합니다. AI를 사내 시스템으로 개발하기 위해서는 AI 에이전트나 MCP 서버를 개발해야하는데, 이를 위해서는 폭넓은 기반 기술 이해가 필수적입니다. 프로그래밍 측면에서는 Python, JavaScript, TypeScript 등이 필요하며, 클라우드 기반으로는 AWS, GCP, Azure 등의 IaaS·PaaS 운영이 가능해야 하며, API와 마이크로서비스 설계로는 REST, gRPC, Docker, Kubernetes, 데이터 기반으로는 SQL 및 NoSQL, 그리고 AI 기초로서 머신러닝 프레임워크인 PyTorch, TensorFlow, 에이전트 프레임워크로서 LangChain, LlamaIndex, Haystack 등, 자연어 처리로서 RAG(Retrieval-Augmented Generation)이 필요합니다.

이 모든 기술을 완벽히 숙달할 필요는 없을지 모르지만, AI 에이전트나 MCP 서버를 개발해 사내 업무를 대체하려면 이처럼 폭넓은 지식을 갖춘 풀스택 엔지니어를 양성해야 합니다. 이러한 고도 기술을 지금까지 엔지니어링이나 프로그래밍을 해본 경험이 없는 인재에게 요구하는 것은 불가능하므로, 적어도 과거에 엔지니어링·프로그래밍 경험이 있는 인재를 대상으로 하는 것이 좋습니다.

둘째, 기초 스킬의 강화가 필요합니다. FDE(Forward Deployed Engineer)는 고객 현장에 깊이 들어가 고객의 업무를 이해하고, 기술과 비즈니스를 연결해 문제 해결이나 비즈니스 개발이 가능한 시스템의 개발·도입·운영을 지원하는 엔지니어입니다. 따라서 AI 기술을 조직 내부에 이전하는 데 있어 최적의 역할을 할 수 있습니다. 즉, 외부 FDE를 영입하고, 외부 FDE와 사내 고도 인재가 팀을 이루어 기술을 이전하는 방식입니다. 기술 이전이 완료되면, 사내 인재가 FDE 역할을 수행하게 되고, 그 사내 FDE가 다시 조직 내 차세대 인재를 육성하면 됩니다.

AI를 활용하기 위한 데이터 및 데이터 기반 준비 부족

AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 데이터가 필수입니다. 그러나 일본 기업에서는 데이터가 부서별로 분산되어 있는 경우가 많습니다. 예를 들어 영업 부문은 CRM, 제조 부문은 CAD/CAM이나 IoT, PLM, 관리 부문은 ERP 등으로 시스템이 사일로화되어 있어, 통합된 데이터 기반이 존재하지 않는 상황입니다.

또한 종이 문화나 엑셀 문화가 강하게 남아 있는 기업도 많으며, 대규모 시스템을 보완하기 위해 매크로가 가득 들어간 Excel 시트를 운용하는 회사도 적지 않습니다. 즉, 데이터가 전자화되어 있지 않거나, 비정형 데이터로 축적되어 있는 상황이 현실이라는 뜻입니다. AI는 데이터가 필요하지만, 그 데이터가 부족하다는 이유로 본격적인 활용에 나서지 못한다고 생각하는 경영자나 리더도 많을 것입니다. 그러나 AI도 진화하고 있습니다. 10년 전이라면 기계학습·딥러닝을 하기 위해 데이터 정비가 필요했지만, 지금은 그렇지 않습니다. 생성형 AI가 다양한 인터넷상의 데이터 형식을 읽어 학습하고 있는 것처럼, 더 이상 구조화된 데이터만을 정비할 필요조차 없어지고 있습니다. ‘데이터는 기업의 자산이며, 구조화되지 않아 활용할 수 없는 데이터는 자산이 아니다’라는 말은 이제 옛말입니다. 지금은 어떠한 형식이든 AI가 읽을 수 있는 전자 데이터라면 기업의 중요한 자산으로 취급할 수 있습니다. 물론 AI에게도 메타데이터(데이터 라벨, 데이터의 의미 등)의 정의는 필요합니다.

조직 문화와 변화에 대한 저항

어쩌면 AI를 활용하지 못하는 가장 큰 요인은 일본 기업의 ‘위험 회피 성향’일지도 모릅니다. 이러한 배경에는 제도적인 요인과 조직 문화적인 요인이 존재합니다. 이와 같은 신중한 태도는 기업의 안정성을 유지하는 데에는 도움이 되지만, 동시에 오늘날의 글로벌 경쟁 환경에서 성장 기회를 상실하는 문제로도 이어지고 있습니다.

제도에 뿌리를 둔 안전 지향

현재는 시행되지 않는 종신고용 제도나 감점 방식의 인사평가 제도라 할지라도, 과거 일본식 경영의 기반을 이루었던 이러한 제도들은 지금도 경영자와 직원의 행동에 영향을 미치고 있습니다. 오늘날에도 노동 기준법에 근거해 고용을 유지해야 한다는 암묵적 전제가 있고, 인사평가 제도가 감점 방식으로 운영된다면, 직원들은 도전하기보다는 실패를 피하려는 행동을 하게 됩니다. 실패를 두려워하는 나머지, 성장을 위한 투자보다 지속적인 활동이나 안정성을 우선하는 안전 지향적 태도를 취하기 쉽습니다.

최근에는 장기적으로 성장할 것 이라는 기대 마저 흔들리고 있습니다. 문부과학성 과학기술·학술정책연구소의 데이터를 보면, 일본 기업은 미국 기업에 비해 미래의 성장력을 좌우하는 연구개발비와 설비투자의 증가율이 낮으며, 단기적 수익을 중시하는 해외 기업들과 달리 일본 기업은 단기적으로도 장기적으로도 필요한 투자를 선뜻 실행하지 못하는 신중함이 두드러집니다.

일본 특유의 조직문화적 장벽

위험 회피 성향은 기업 문화와도 깊은 관련이 있습니다. 첫째는 ‘합의의 형성을 중시하는’ 의사결정 프로세스입니다. 일본의 기업 문화에서는 ‘린기(稟議)’나 ‘네마와시(根回し)’를 통해 관계자 전원의 합의를 얻는 것을 중요하게 생각합니다. 이는 의사결정 과정에서 실수가 줄고 품질과 신뢰성을 유지할 수 있다는 장점이 있지만, 의사결정에 지나치게 많은 시간이 걸립니다. 시장 변화에 신속히 대응해야 하는 현대에서는 리스크를 감수하고 새로운 시도에 도전하는 것을 어렵게 만들고 있습니다.

둘째는 ‘제로 리스크 지향’입니다. 새로운 사업이나 프로젝트 제안이 있을 때, 경영진이나 의사결정 기관은 성공 가능성보다 ‘실패하지 않는 근거’, ‘전례 따르기’ 등 ‘잘 안 될 위험’에 초점을 맞춰 성공할 증거를 지나치게 요구하는 경향이 있습니다. 성실하고 신중한 성향이 지나쳐 새로운 아이디어는 부정적인 시각으로 잘라버리고, 결과적으로 리스크를 감수하지 않는 경영이 됩니다.

셋째는 ‘일본 특유의 집단주의적 문화’입니다. 동일성과 동조성이 높을수록 기존의 가치관이나 관습에 이의를 제기하기 어려워지고, 변화나 혁신보다 지금까지 해오던 방식, 화홥, 기존 규칙, 누구도 손해 보지 않는 것을 지키는 것이 우선시 되어, 조직 전체가 보수적으로 굳어지는 경향이 있습니다.

제3장 AI 트랜스포메이션을 도입하기 위해

이 장에서는 AI를 활용해 업무를 어떻게 혁신할 수 있는지를 10단계로 나누어 구체적으로 안내합니다.

단계 1: AI 활용의 목적을 명확히 한다

무엇을 하든 목적과 목표, 그리고 이를 달성하기 위한 수단을 설정하는 것이 필요합니다.
예를 들어, “XXX라는 과제를 해결한다”, “XXX라는 업무를 없앤다”, “납기를 절반으로 단축한다”, “인원을 절반으로 줄인다” 와 같은 목표입니다. 다양한 경영 과제를 설정할 수 있지만, 경영 자원과 직결되는 품질, 비용, 속도를 어떻게 개선할 것인지를 검토합니다.
이 단계에서는 KGI (Key Goal Indicator: 핵심 목표 지표), KPI (Key Performance Indicator: 핵심 성과 지표), CSF (Critical Success Factor: 핵심 성공 요인) 시나리오에 대해 공유하고, 합의를 도출해야 합니다.

단계 2: 업무 재정리와 ‘AI 적용 포인트’ 특정

이 단계에서는 3가지 S, 즉 SMALL, SPEED, SUCCESS를 기준으로 삼습니다. 즉, 작은 액션으로 빠르게 성과를 내어 성공하는 것입니다. 이를 위해서는 효과가 크고 구현하기 쉬운 영역을 먼저 찾아야합니다. 본질적으로 ‘이 업무를 줄이고 싶다’, ‘이 프로세스를 혁신하고 싶다’와 같은 생각이 있을 것입니다. 하지만 큰 과제를 다루기 전에 먼저 작게 시작하고, 빠르게 만들고, 성공하는 것이 중요합니다. 효과가 크고 구현이 쉬운 영역을 찾기 위해 업무 흐름이 가시화 되어야하고, ABC(Activity-Based Costing, 활동 기준 원가 계산)가 실행되어야 하며, 에러율 및 전환율 등 정량적이고 이해하기 쉬운 업무를 특정합니다. 만약 현재 업무가 명확히 정의되어 있지 않거나 가시화되어 있지 않다면, 이 단계에서 업무 재정리가 필요합니다. 이 단계의 산출물은 여러 개의 유스케이스를 선택하고, 각 유스케이스를 달성했을 때 어떤 영향이 있는지 점수를 매깁니다.하는 것입니다.

단계 3: 데이터·IT 인프라의 가시화

이 단계에서는 기존 데이터의 위치, 정의, 품질, 접근 권한, 보안, 데이터 저장소(DB, 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 엑셀 등), API 연결 가능성 등을 점검합니다. AI 활용에 절대적으로 필요한 것은 데이터이기 때문에 데이터 관련 정보를 정리하고 체계화하는 것이 목적입니다.

단계 4: PoC(Proof of Concept)의 설계

이 단계의 목적은 PoC를 설계하는 것입니다. PoC는 앞서 언급한 3S(SMALL·SPEED·SUCCESS)를 구체화하는 과정이며, 작게 시작하고 빠르게 만들어서 성공시키는 것이 핵심입니다. 여기서 중요한 포인트는 PoC에는 실패가 없다는 것입니다. ‘예상대로 진행되었다’ 또는 ‘예상대로 되지 않았다’는 사실 뿐이며, 이 사실이 다음 단계로의 성장으로 이어집니다.
단계 2에서 선택한 유스케이스 중 PoC로 실행 가능한 유스케이스 하나를 선택하고 사전에 정량적인 성공 기준(KPI)을 설정합니다. 결과물로는 PoC 계획서를 작성하며, 범위, 모델, 도구, 평가 방법 등을 기재합니다.

단계 5: PoC 실행

이 단계에서는 실제로 PoC를 실행하는 것이 목적입니다. 구체적으로는 AI 에이전트를 실제로 만들어보거나, MCP 서버를 개발하거나, AI 에이전트를 활용해 워크플로우를 자동화하거나, 개발한 애플리케이션이 AI 플랫폼에서 동작하도록 구현하거나, RAG를 개발하는 등의 활동입니다. 산출물은 ‘실제로 동작하는 프로토타입’입니다. 문서화도 되어있다면 좋겠지만, PoC 수준에서는 간단한 문서 정도면 충분하다고 생각합니다. 이 단계에서는 실제 업무에서 돌아가도록 최소한의 동작 가능한 형태를 만들어 AI를 활용하면 이러한 효과가 있다라는 현실적인 실감을 얻는 것이 중요합니다.
PoC는 단계 2에서 선택한 유스케이스 중 하나로 진행했으므로, 다음 PoC에서는 선택하지 않았던 유스케이스를 다뤄보는 것도 좋습니다. 또는 같은 방식으로 적용 영역을 확대하거나 데이터 확대 등 스케일 업을 고려할 수도 있습니다.

단계 6: 리스크 디자인

PoC에서 검증되었다면, 실제 비즈니스에 적용하기 위한 준비를 시작합니다. 현실 비즈니스에서는 안정적으로 운영할 수 있어야 하므로 개인정보, 민감정보, 오류 발생 시 대응책, 비상 시 가이드라인, 감사 로그 등을 설계 하여 마련해야 합니다.

단계 7: AI 활용을 위한 체계 구축

이 단계에서는 PoC를 마치고 본격적으로 사내에 확대 적용하기 위한 체계를 구축합니다. 구체적으로는 유스케이스 추가, AI 에이전트 등 애플리케이션 개발, AI 플랫폼 정비 및 확장, AI 시스템을 개발할 인력과 체계의 정비 및 강화를 진행합니다. 동시에, 개발된 AI를 운영하고 사용하는 인재 역시 정비·강화할 필요가 있습니다. 만약 인력 감축이 목적이라면 인력 재배치 등의 검토도 필요합니다. 이 단계의 성과는 AI 개발 애플리케이션의 수나 엔지니어의 수와 역량, 기존 애플리케이션의 재사용률, 외부 FDE 의존도 대비 내부 인력 내재화 비율 등이 됩니다.

단계 8: 파일럿 버전 개발·운영·학습

이 단계에서는 실제 업무에 AI를 도입하기 위하여 AI 시스템을 개발하고 운영을 시작합니다. 실제 업무에서 AI 시스템을 운영하더라도 파일럿 버전이므로, 작은 규모·범위에서 문제가 발생해도 즉시 대응할 수 있는 업무부터 시작합니다. 이 단계의 목적은 현장 업무에서의 개발, 운영 및 정착, 개선을 수행하고 실제 업무에서 AI를 도입하고 실행하며 학습하는 것입니다. 개발 단계, 운영 단계, 개발자와 사용자로부터의 피드백, 평가 및 개선 사이클을 점검합니다. 성과물로는 운영 절차서나 AI 도입 결과 보고서, FAQ 등이 될 수 있습니다.

단계 9: 본격적인 전개와 스케일 확장

이 단계에서는 파일럿 버전이 아닌 본격적으로 실제 업무에서 사용하기 위한 AI 시스템을 개발·운영합니다. 본격적으로 투자 회수(ROI) 관점에서 AI 활용을 평가합니다. AI 시스템 개발 비용과 얻을 수 있는 수익을 산출하여 비교합니다. 예상한 ROI에 따라 시스템 개발 방식이나 업무의 적용 범위를 조정하여 ROI 최대화를 목표로 합니다. 이 단계에서는 AI 시스템 개발, 기존 시스템과 AI 시스템의 협업 및 통합, AI 시스템의 권한 제어 및 모니터링, 에러 핸들링, SLA 설정 등을 수행해야 합니다. 평가 지표로서는 ROI가 최적입니다.

단계 10: 지속적인 개선

마지막 단계에서는 개발한 AI 시스템을 지속적으로 개선하는 것입니다. AI 시스템 개발에 사용된 LLM이나 RAG 모델의 업데이트가 필요할 수도 있습니다. AI 시스템은 업무 혁신이 주 목적이지만, 도입 이후에는 업무의 일부가 되므로 지속적인 개선이 필요합니다. 만들고 끝나는 것이 아니라 지속적으로 개선하는 체계가 필수입니다. 평가 보고서나 개선 백로그, 모델 업데이트 계획을 성과물로 삼고, ROI 모니터링이나 시스템 품질 개선, 오류 및 장애 건수가 감소되어있는지 검토합니다.

제4장 ‘왜 지금’ 도입해야 하는가

일본은 인구 감소와 고령화로 인해 노동력이 급격히 줄어들고 있으며, OECD 국가 중에서도 생산성이 낮은 수준에 머물고 있습니다. 인력 부족과 복잡해지는 경영 환경 속에서 생산성 혁명은 필수적입니다. 세계는 AI를 경영의 핵심으로 삼은 변혁이 진행되고 있는 반면, 일본은 여전히 효율화 수준에 머물러 있습니다. 지금의 AI는 누구나 사용할 수 있는 단계에 도달해 있으며, 조기에 도입한 기업이 우위에 오를 수 있는 선점을 얻게 됩니다. 현재는 AI 기술도 충분히 발전했고, 기업이 AI를 도입할 수 있는 환경도 모두 갖춰져 있으므로 시행착오를 거치며 학습할 수 있는 절호의 시기입니다. AX(AI Transformation)는 ‘할 것인가 말 것인가’의 문제가 아니라, ‘지금 할 것인가’가 중요한 시점입니다.

인구 변화가 가져오는 ‘생산성 혁명’

공익재단법인 일본생산성본부의 「노동생산성 국제비교 2024」에 따르면, 일본의 시간당 노동생산성은 56.8달러로 OECD 38개국 중 29위로 낮은 수준입니다. 또한 일본의 1인당 노동생산성은 92,663달러로 OECD 38개국 중 32위로 역시 낮은 수준입니다.
인구 감소와 저출산·고령화로 인해 생산연령인구는 1995년을 정점으로 감소세를 이어가며 2030년에는 6,700만 명대까지 떨어질 것으로 예측되고 있습니다. 즉 25년 전보다 ‘일하는 사람’이 1,000만 명 이상 줄어든다는 의미입니다. 이는 기업 입장에서는 피할 수 없는 구조적 제약입니다. 한편 기업이 직면하는 과제는 해마다 복잡해지고 있습니다. 고객 니즈는 다양화되고, 제품 수명 주기는 단축되며, 글로벌 경쟁은 더욱 격화되고 있습니다. 기존처럼 ‘사람을 더 뽑아서 노력으로 커버한다’는 방식은 더 이상 통하지 않습니다. 즉, 일본 경제는 지금 큰 전환점을 맞이하고 있으며 말 그대로 ‘생산성 혁명’이 절대적으로 필요하고, 노동 집약적 경영에서 지식집약형·창조집약형 경영으로의 전환이 불가피합니다.
그 중심에 있는 것이 바로 AI입니다. 하지만 AI는 단순히 인력 부족을 보완하기 위한 ‘대체 기술’이 아닙니다. 오히려 인간이 가진 창의성·판단력·공감 능력을 강화하는 ‘증폭 기술(Amplification Technology)’입니다. 예를 들어, 백오피스 업무의 자동화는 단순한 효율화가 아니라 직원들이 더 창의적인 업무에 시간을 할애할 수 있도록 하는 ‘지적 재분배(Intellectual Reallocation)’을 위해 수행하는 것입니다. 영업이나 마케팅에서도 AI가 고객 데이터를 분석해 더 개인화된 제안을 가능하게 함으로써 고객 경험의 질을 크게 높일 수 있습니다.
AI는 ‘사람을 줄이는 기술’이 아니라 ‘사람의 가치를 극대화하는 기술’ 입니다. 앞으로 일본 기업에 요구되는 것은 생산성을 인건비 절감이 아닌, 사람의 잠재력을 끌어올리는 관점에서 재정의하는 것입니다.

글로벌 경쟁 구도의 변화

세계에서는 AI를 중심으로 한, 제 4차 산업혁명이라고도 할 수 있는 흐름이 가속화되어 확산되고 있습니다.
미국에서는 Google, Microsoft, OpenAI, Amazon이 중심이 되어 AI를 경영과 제품의 양대 축으로 자리매김 시키며, 사업 구조를 근본적으로 변혁하고 있습니다. 중국에서는 Baidu, Tencent, Alibaba와 같은 기업들이 국가 전략의 일환으로 AI를 추진하며, 교육·금융·물류·의료 등 모든 분야에서 사회적 적용이 빠르게 진행되고 있습니다.
이에 비해 일본 기업은 여전히 ‘관망’, ‘신중’ 이라는 태도가 두드러집니다. 제 2장에서도 언급했듯이, AI를 경영에 본격적으로 도입하고 있는 기업은 많지 않습니다. 대부분 RPA(정형 업무 자동화)나 챗봇 등 효율화 수준의 활용에 그치고 있으며, AI를 새로운 비즈니스 모델이나 수익원과 연결시키고 있는 기업은 매우 적은 것이 현실입니다. 이를 단순히 도입 속도의 문제로 볼 수 있겠지만, AI 활용의 차이는 기업의 경쟁 우위 자체를 결정짓는 요소가 됩니다. 각종 산업과 업종에서 AI가 활용되며, AI를 단순한 ‘도구’가 아닌 ‘경영 전략의 일부’로 다루는 기업은 전혀 다른 결과를 얻을 수 있습니다. 이미 지금은 ‘AI를 어떻게 사용할 것인가’가 아니라, ‘AI를 사용해 무엇을 변화시킬 것인가’가 질문되고 있는 시대입니다. 일본 기업이 글로벌 시장에서 다시 존재감을 되찾기 위해서는 AI를 ‘경영의 핵심’으로 재정의할 필요가 있습니다.

누구나 사용할 수 있는 시대

과거 IBM Watson과 같은 AI 서비스는 매우 고가였기 때문에 대기업이나 연구기관만 사용할 수 있었지만, OpenAI의 ChatGPT는 무료로 사용할 수 있어, 개인도 손쉽게 이용할 수 있습니다. 물론 그 외 대부분의 생성형 AI도 대체로 무료로 사용할 수 있으며, 유료 버전이라고 해도 고가가 아니기 때문에 많은 기업에게 AI 활용이 매우 가까워졌습니다. 전문 지식이 없어도, 비즈니스 담당자가 AI를 대화형으로 능숙하게 활용할 수 있는 시대가 된 것입니다.
또한 Google, Microsoft, AWS 등의 클라우드 플랫폼이 AI 개발 환경을 제공함으로써, 기업은 자체 서버를 구축하지 않더라도 클라우드 상에서 안전하게 AI 모델을 구현할 수 있게 되었습니다. 그리고 AI는 이미 업무에 자연스럽게 녹아드는 단계에 접어들었습니다. 누구든지 AI를 활용해 전략 수립, 분석, 문서 작성, 프레젠테이션 제작 등 그동안 화이트칼라가 시간과 노력을 들였던 지식 업무를 단 몇 초 만에 처리할 수 있게 되었습니다.
AI는 이제 더 이상 미래의 기술이 아닙니다. 지금 이 순간부터 누구나 시작할 수 있는 실행 가능한 경영 인프라가 되어 있습니다.

선행자 우위의 포지션 확보

‘왜 지금’ AI를 시작해야 하는가에 대한 가장 큰 이유는, 선행자 우위의 포지션을 확보할 수 있기 때문입니다.
항상 경쟁 환경속에 놓여있는 기업은 경쟁사와 차별화하고 한 걸음이라도 앞서 나가기 위해서 새로운 시도나 혁신을 통해 시장을 만들고 고객을 만들어야 합니다. 만약 뒤처지면 AI를 무기로 삼은 경쟁사에게 시장을 빼앗길 가능성도 있습니다.
AI는 성공 여부가 불확실한 기술이 아닙니다. 현재 AI는 하이프사이클 상 정점에 도달했으며, 혁신 사이클에서도 캐즘(Chasm)을 넘어섰다고 볼 수 있습니다. 혁신적 기업과 대형 하이테크 기업들은 AI 기술을 도입해 다양한 시도를 통하여 일정한 성과를 내고 있습니다. 기업은 비즈니스에 AI를 어떻게 통합할지, 시장에서 나타나는 혁신에 어떻게 대응할지를 빠르게 결정해야 합니다.

그러나 MIT의 보고서에 따르면, 기업이 AI에 투자하더라도 95%의 조직은 그 효과를 체감하지 못한 채 끝난다고 합니다. 반면, 효과를 얻고 수백만 달러 규모의 가치를 창출한 기업은 5%에 해당합니다. 그렇다면 성과를 낸 5%의 기업은 무엇을 하고 있을까요? 기본적인 설명이지만, LLM(대규모 언어 모델)은 인터넷 기사나 서적 등 방대한 데이터를 학습해 사람처럼 자연스러운 언어를 이해하고 생성할 수 있는 AI 모델의 한 종류로, 문서 요약, 질문 응답, 번역, 문서 작성, 프로그래밍 지원 등 다양한 자연어 처리 작업을 높은 정확도로 수행할 수 있습니다. ChatGPT나 Gemini는 이 LLM 기술을 활용하여 개발된 대화형 텍스트 생성 서비스로, LLM 활용 사례 중 하나입니다. 생성형 AI는 정답성보다는 인간다움을 추구하며, 인간이 할 수 없는 양과 속도로 다양한 처리를 수행할 수 있지만, 학습 능력이 월등하게 뛰어난 것은 아닙니다. 물론 이러한 한계는 앞으로 개선될 가능성이 높지만, 현재 시점에서는 AI는 단순 작업을 빠르고 대량으로 처리하는 데 강점이 있으나, 복잡하고 장기적인 프로젝트에는 적합하지 않습니다. 즉, 성공한 5%의 기업은 AI를 제한적이면서도 올바르게 사용하고 있다는 것입니다.
이는 AI가 기존 비즈니스 프로세스에 깊이 통합되어 있다는 의미이기도 합니다. 문서 작성이나 요약 같은 개별 업무에 AI를 활용하는 것에 그치지 않고, 기존 시스템 내부에 AI를 통합하는 것입니다. 예를 들어, 고객별 클릭스루 데이터를 분석해 즉시 최적화된 UI로 변경하거나, 마케팅 자동화 혹은 세일즈 포스 자동화에서 적절한 타이밍에 AI가 자동으로 대응하는 등 기존의 업무를 AI에 맡길 수 있습니다.

AI를 효과적으로 활용하는 기업은 기존 비즈니스 프로세스나 비즈니스 플로우에 AI를 끼워 맞추는 것이 아니라, AI의 특성이 최대한 발휘되도록 비즈니스 프로세스 자체를 변경하고 있습니다. AI 활용은 아직 도입 초기 단계이기 때문에, 초기 단계에서 기반을 구축한 기업이 업계를 리드하는 기업이 될 것입니다. 반대로, 경쟁사가 먼저 AI를 활용한 후에 도입을 시작한다면, 경쟁사의 사례를 참고해 효율적으로 도입할 수 있다는 이점이 있지만 경쟁사를 따라잡고 우위를 선점하기 위해서는 인재 확보, 노하우 축적, AI 플랫폼 구축 등 더 많은 비용이 필요합니다. 또한 주주와 투자자들은 기업이 AI 투자에 어떻게 대응하고 노력하고 있는지 주목하고 있습니다. 가장 먼저 도입할 필요는 없지만, 많은 기업이 도입한 이후에 움직인다면 주주와 투자자들에게 미치는 영향도 커지고, 외부 압력도 강해질 수 있습니다.
즉, AI 트랜스포메이션은 ‘할 것인가, 말 것인가’의 문제가 아니라, ‘지금 해야하는 과제’ 입니다.

‘지금’이 가장 배우기 쉽고, 실패하기 쉬운 시기

대부분의 경영자들이 AI의 필요성을 과소평가하고 있지 않지만, 언제 그리고 어떻게 AI를 도입해야 하는지 그 적절한 타이밍은 파악하기 어려울 수 있습니다. 신기술은 너무 일찍 도입하면 기술이 충분히 성숙되지 않아 효과를 내기 어렵고, 실질적인 성과를 얻지 못하는 경우가 있지만 반대로 너무 늦으면 경쟁 우위를 잃게 됩니다.

그렇다면 지금은 어느 단계에 있을까요? 답은 명확합니다. 지금이 바로 최적의 시기입니다. AI 활용의 구현과 학습을 동시에 병행할 수 있는 단계에 이르렀고 AI 기술은 이미 충분히 성숙했으며, 관련 도구와 클라우드 환경도 갖춰졌습니다. 동시에 보안이 고려되고, 컴플라이언스·거버넌스·윤리 기준도 갖춰지고 있으므로 안심하고 시도할 수 있으며 작은 실패도 허용되는 환경이 마련되어 있습니다. 물론 성공이 전제되어야 하지만, ‘실패를 감수하며 시도해 보는 것’ 자체가 중요한 관점입니다. AI 활용의 가치는 첫 째 AI로 업무 효율을 높이는 것, 둘 째 AI를 통해 비즈니스 자체를 혁신하는 것, 셋 째 AI 도입 과정에서 시행착오를 통해 사내 지식과 경험을 축적하는 것입니다. PoC나 파일럿 도입을 통해 작은 성공과 실패를 거듭함으로써 사내의 AI 활용에 대한 이해·문화·스킬이 자연스럽게 쌓여 조직 전체의 AI 리터러시가 높아집니다. AI를 도입하는 기업과 그렇지 않은 기업의 차이는, 몇 년 후 되돌릴 수 없을 만큼 큰 격차로 이어질 것입니다. 그 격차는 단순한 AI 활용 능력의 차이가 아니라 ‘학습의 양과 질’의 차이로 드러납니다. 그래서 지금처럼 작게 실패할 수 있는 시기에 시작하는 것이 가장 합리적인 선택입니다.

시장 기회(새로운 가치 창출의 타이밍)

AI는 기존 업무의 효율화뿐만 아니라 새로운 시장이나 새로운 고객 경험을 만들어낼 가능성을 지니고 있습니다.
지금까지는 BI(Business Intelligence) 도구로 분석한 결과를 바탕으로 인간이 의사결정을 내렸지만, 앞으로는 AI가 다각도로 분석하고, 의사결정까지 한 뒤 실제 업무를 수행하게 될 것입니다. 쇼핑 사이트는 고객별로 최적화된 프로모션이나 구매 경험을 실시간으로 제공할 수 있고, 기존에는 오랜 시간이 걸렸던 신약 개발 프로세스를 획기적으로 단축할 가능성도 있습니다. 이미 X-ray나 MRI 데이터를 AI가 진단함으로써 인간의 진단보다 더 높은 정확도를 보이는 사례도 있습니다. 이러한 것들은 이미 실용화 가능한 수준에 도달해 있습니다.
‘AI로 할 수 없을까?’, ‘AI로 대체할 수 없을까?’라는 질문에서 시작한다면 일본 기업은 더 큰 시장 기회를 얻고, 더 큰 가치를 창출할 수 있습니다. 지금 진입하면 ‘신시장의 선구자’가 될 가능성도 있습니다. 시장이 형성되는 초기 단계에 진입하는 것 또는 시장을 형성하는 것이 경쟁 우위를 구축할 수 있는 가장 큰 기회입니다.
AI 트랜스포메이션은 ‘할지 말지’의 문제가 아니라 ‘언제 할 것인가’의 문제입니다. 그 답은 명확합니다. ‘지금’ 시작하는 것이 유일한 선택지입니다.

제5장 요약 ― AI를 ‘도입하는 것’에서 ‘경영에 통합하는 것’으로

지금까지 살펴본 것처럼 AI는 단순한 업무 효율화 도구에 그치지 않고, 경영 방식 그 자체를 변화시키는 힘을 가지고 있습니다. 해외 기업은 이미 AI 전제를 기반으로 한 경영으로 전환하고 있으며, 일본 기업이 이 흐름에 뒤처진다면 그것은 일시적인 지연이 아니라 장기적인 경쟁력 상실을 의미합니다.

기업이 완전히 새로운 비즈니스를 창출하거나 기술 혁신을 일으키는 일은 결코 쉽지 않습니다. 많은 도전이 필요하고, 그 중 극히 일부의 기술과 비즈니스만이 세상을 바꿉니다. 일본 기업은 이러한 시도가 다소 서툴 수 있습니다. 그러나 제조 현장에서 자동화를 추진하고, 고품질·대량생산을 실현해 온 지혜와 지성은 일본 기업만이 가진 특유의 강점 입니다. 일본 기업의 전통적인 강점이라 해도 과언이 아닙니다.

AI 활용이나 AI를 이용한 BPR을 화이트칼라 업무 현장의 자동화로 본다면 매우 큰 가능성이 열려 있습니다. 앞 장에서 언급했듯이 일본의 노동 생산성은 매우 낮은 수준에 머물러 있습니다. 노동생산성이 낮은 이유로는 성과보다 ‘시간’을 중시하는 평가 방식, 여전히 존재하는 연공서열 문화, 전문성을 기반으로 한 직무형 고용이 충분히 정착되지 않은 점 등이 있지만 디지털화의 지연이 큰 요인임은 분명합니다.

IT 투자 자체도 적고, IT를 활용할 수 있는 인재·조직에 대한 투자도 적기 때문에 업무 효율화가 진전되지 않고 있습니다. 그러나 지금이야말로 ‘AI를 전략적으로 경영에 통합하는 것’, ‘화이트칼라 노동 현장을 자동화하는 활동’을 통해 일본 기업의 생산성이 극적으로 향상될 수 있으며, OECD 국가들 사이에서도 상위권을 노릴 수 있을 것입니다. 생산성이 향상된다는 것은 더 적은 노동시간과 더 적은 노동력으로 더 높은 부가가치를 창출할 수 있다는 의미이며, 그 결과 직원은 물론, 고객과 파트너 등 모든 이해관계자에게 더 풍요로운 삶을 제공할 수 있게 됩니다.

부디, AI를 ‘도입하는 것’에서 나아가 AI를 ‘경영에 통합하는 것’에 도전해 보십시오.

부록: AI 도입 준비도 체크리스트

이 체크리스트로 귀사의 AI 도입 준비도를 평가해 주세요. 각 항목을 5점 척도로 평가하고 총점을 통해 준비도 레벨을 산정할 수 있습니다. 평가지표: 5점=완전히 갖춰짐, 4점=대체로 갖춰짐, 3점=부분적으로 갖춰짐, 2점=검토 중, 1점=미착수. 자사의 현황을 객관적으로 점검하는 것만으로도 해결을 향한 첫걸음을 뗄 수 있습니다. QueryPie AI는 귀사의 AI 트랜스포메이션을 지원합니다. 보다 생산적인 미팅을 위해, 상담 전에 이 체크리스트를 작성해 제출해 주시길 권장드립니다.

[1] 경영진 커밋먼트(배점: 각 5점, 소계 25점)

[2] 예산 확보(배점: 각 5점, 소계 20점)

[3] 인재·조직 역량(배점: 각 5점, 소계 25점)

【4】 Data Readiness (5 points each, subtotal 20)

[5] 조직 문화 준비도(각 5점, 소계 30점)

종합 평가

진단 결과 및 권장 조치

우선 개선 과제 선정

점수가 낮았던 상위 3개 항목을 적어 주세요:

참고 사이트

• https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/ai-agent-survey.html?utm_source=chatgpt.com
• https://kpmg.com/us/en/articles/2025/ai-quarterly-pulse-survey.html?utm_source=chatgpt.com
• https://survey.stackoverflow.co/2025/ai?utm_source=chatgpt.com
• https://www.deloitte.com/us/en/services/consulting/blogs/ai-adoption-challenges-ai-trends.html?utm_source=chatgpt.com