베인, AI 업무 흐름 전면 재설계 촉구

기업은 재무·조달, 기술, 운영, 인사 부문이 각각 업무 현대화를 추진하면서 중복 작업과 의존 관계 누락, 직원 저항, 도입 격차, 반복적인 업무 혼란을 겪을 수 있습니다. 베인은 흩어진 AI 시범 사업을 넘어, 외부 제품과 맞춤형 기술을 결합해 업무 흐름과 인력 계획을 함께 전면 재설계해야 한다고 권고합니다.

경영진은 먼저 중단하거나 단순화할 업무, 고객에게 더 나은 가치를 줄 업무, AI로 큰 폭의 개선을 기대할 업무를 정해야 합니다. 베인은 명확한 성과와 책임자를 둔 핵심 업무 흐름 몇 개에 집중하고, 목적에 맞는 데이터 제품을 활용하라고 제안합니다. 맞춤형 도구가 실제 차별점을 줄 때가 아니라면 자체 개발에 앞서 구매나 제휴를 검토해야 합니다. 문제가 있는 절차를 자동화해서는 안 되며, 불필요한 회의·승인·인계·예외·일회성 정책을 뜻하는 ‘업무 흐름 부채’가 과업을 어렵게 만들고 AI가 그 복잡성을 키울 수 있다고 경고합니다. AI 에이전트에는 명확한 규칙과 안정적인 인계 절차, 일치된 의사결정 권한이 필요합니다.

베인은 기업이 고객 경험, 서비스 품질, 비용, 속도에 관한 통합 목표를 세운 뒤, 사람이 직접 할 업무와 AI 지원을 받을 업무, AI 에이전트가 자율적으로 수행할 업무를 정해야 한다고 밝혔습니다. 이 접근에는 부서 간 협업팀 구성, 인력 계획과 교육, 명확한 소통과 재배치를 통한 신뢰 구축, 새 업무 흐름과 성과 기준을 기업 시스템에 반영하는 방안도 포함됩니다.

영국의 한 주요 은행 그룹은 고객 참여 아이디어를 시험하거나 배포하는 데 걸리던 60~100일과 10회를 넘는 인계 절차를 목표 하루로 줄이려 했습니다. 데이터 제품팀과 디지털 채널팀은 4개월 안에 은행의 기술 기반과 복잡한 추론·문제 해결을 위한 에이전틱 AI를 결합한 업무 흐름을 구축했습니다. 은행은 최대 40명의 전문 인력으로 구성된 팀을 종합 문제 해결자 3~4명 규모의 그룹으로 바꿨습니다. 재교육과 채용으로 역할을 채웠으며, 직원들은 인원 감축보다 교육과 권한 부여를 강조한 점에서 프로젝트를 받아들였습니다. 변화에 따라 마케팅은 고객 행동의 통찰을 AI가 찾고 무엇이 호응을 얻는지는 사람이 파악하는 지속적 학습 체계로 바뀌고 있습니다. 베인은 가치가 높은 업무 흐름을 처음부터 끝까지 재설계하면서 인력 현대화를 병행해야 한다고 강조했습니다.

기업은 재무·조달, 기술, 운영, 인사 부문이 각각 업무 현대화를 추진하면서 중복 작업과 의존 관계 누락, 직원 저항, 도입 격차, 반복적인 업무 혼란을 겪을 수 있습니다. 베인은 흩어진 AI 시범 사업을 넘어, 외부 제품과 맞춤형 기술을 결합해 업무 흐름과 인력 계획을 함께 전면 재설계해야 한다고 권고합니다.

경영진은 먼저 중단하거나 단순화할 업무, 고객에게 더 나은 가치를 줄 업무, AI로 큰 폭의 개선을 기대할 업무를 정해야 합니다. 베인은 명확한 성과와 책임자를 둔 핵심 업무 흐름 몇 개에 집중하고, 목적에 맞는 데이터 제품을 활용하라고 제안합니다. 맞춤형 도구가 실제 차별점을 줄 때가 아니라면 자체 개발에 앞서 구매나 제휴를 검토해야 합니다. 문제가 있는 절차를 자동화해서는 안 되며, 불필요한 회의·승인·인계·예외·일회성 정책을 뜻하는 ‘업무 흐름 부채’가 과업을 어렵게 만들고 AI가 그 복잡성을 키울 수 있다고 경고합니다. AI 에이전트에는 명확한 규칙과 안정적인 인계 절차, 일치된 의사결정 권한이 필요합니다.

베인은 기업이 고객 경험, 서비스 품질, 비용, 속도에 관한 통합 목표를 세운 뒤, 사람이 직접 할 업무와 AI 지원을 받을 업무, AI 에이전트가 자율적으로 수행할 업무를 정해야 한다고 밝혔습니다. 이 접근에는 부서 간 협업팀 구성, 인력 계획과 교육, 명확한 소통과 재배치를 통한 신뢰 구축, 새 업무 흐름과 성과 기준을 기업 시스템에 반영하는 방안도 포함됩니다.

영국의 한 주요 은행 그룹은 고객 참여 아이디어를 시험하거나 배포하는 데 걸리던 60~100일과 10회를 넘는 인계 절차를 목표 하루로 줄이려 했습니다. 데이터 제품팀과 디지털 채널팀은 4개월 안에 은행의 기술 기반과 복잡한 추론·문제 해결을 위한 에이전틱 AI를 결합한 업무 흐름을 구축했습니다. 은행은 최대 40명의 전문 인력으로 구성된 팀을 종합 문제 해결자 3~4명 규모의 그룹으로 바꿨습니다. 재교육과 채용으로 역할을 채웠으며, 직원들은 인원 감축보다 교육과 권한 부여를 강조한 점에서 프로젝트를 받아들였습니다. 변화에 따라 마케팅은 고객 행동의 통찰을 AI가 찾고 무엇이 호응을 얻는지는 사람이 파악하는 지속적 학습 체계로 바뀌고 있습니다. 베인은 가치가 높은 업무 흐름을 처음부터 끝까지 재설계하면서 인력 현대화를 병행해야 한다고 강조했습니다.