인공지능(AI)이 업무 생산성을 극적으로 향상시킬 ‘게임 체인저’로 평가받는 가운데, 일각에선 ‘AI를 과대평가하고 있다.’는 회의적인 의견😑도 제기되고 있습니다. 글로벌 프리랜서 플랫폼 업워크의 보고서에 따르면 AI를 업무에 사용하는 사람 중 36%가 AI 사용으로 인해 오히려 업무량이 증가⬆️했다고 답했고, 이에 대한 원인으로 조직에서 생산적 효과를 얻을 수 있을 만큼 AI를 비즈니스적으로 잘 활용하지 못하고 있다는 점이 지적되었습니다. 그렇다면 AI를 비즈니스적으로 잘 활용하기 위해서 조직 관점에서 어떤 접근이 필요할까요? 

이번주 위클리 DnA에서는 IDP(Intelligent Document Processing)를 통해 실제적인 비즈니스적 성과를 도출하는 과정에서 중요하게 다루어야 할 전략적 접근 방법에 대해 살펴보겠습니다.

IDP(Intelligent Document Processing)  

IDP란 지능형 문서 처리를 의미하는데요. 비즈니스 문서📊, 이메일📧, 이미지🖼️ 등과 같은 비정형, 혹은 반정형 형태의 문서로부터 데이터를 인식, 추출하여 수동 데이터 입력 프로세스를 자동화⚙️하고, 다른 디지털 비즈니스 프로세스와 통합➕할 수 있습니다.

예를 들어, 회계팀에서 비용 처리 업무💵를 진행할 때 IDP를 사용하면, 비용 사용 내역을 이메일, 이미지, 엑셀 등 다양한 형식의 문서로 전달받더라도 해당 문서에서 비용 관련 데이터를 추출하고 ERP 시스템*에 입력💻하는 과정을 자동화할 수 있게 됩니다.

IDP와 같은 AI 기술은 자동화를 통한 생산성 향상이 비즈니스적 성과 창출이라고 할 수 있는데요. 실제로 생산성 향상이 이루어지고 있는지에 대한 확인하기 위해서 조직의 지속적인 점검이 요구됩니다. 즉, AI 기반 자동화와 성과의 정비례 관계가 성립되고 있는지 고려해야 할 항목은 무엇인지 지금부터 알아보겠습니다.

1) KPI 재설정: 비용 절감이나 빠른 업무처리와 같은 일반적 성과지표가 아닌 IDP를 통한 업무 생산성 향상을 통해 이루고자 하는 목적(고객 경험 향상, 업무 혁신 등)에 따른 사업 기반의 성과 지표로 설정

2) CoE(Center of Excellence, 전담 조직) 설립: 우리 조직에 맞는 IDP의 활용도, 개선점의 지속적 모니터링 및 보완을 위한 전담 조직의 구성 

3) LoB(Line of Business, 핵심 부서)의 책임감: 사업적 성과를 내기 위한 전담 조직과 유관 부서의 긴밀한 협업

4) 직원의 참여: 구성원 전반의 참여를 통한 현장 의견 반영 및 개개인 역량 강화

5) Top-down: 명확한 방향성 제시 및 신속한 공동 목표 달성을 위한 Top-down 방식의 진행

위에서 살펴본 전략적 접근은 전담 조직, 핵심 부서 등 특정 그룹의 전문적인 접근, 전 직원의 참여, 그리고 경영진의 명확한 방향성 제시라는 전략적 협업을 전제로 합니다.

또한, 자동화를 통한 업무 생산성 향상이 실제로 구현되게 하기 위해서, 무엇에 초점을 맞춰야 할지, 조직 시스템은 어떻게 바꾸어 나갈지 등에 대한 구체적인 고민이 필요합니다.

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