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인간 중심 AI: 기업 혁신을 이끄는 5대 긍정 효과

일반 리포트 2025년 09월 20일
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목차

  1. 인간 중심 AI의 개념과 도입 배경
  2. 업무 생산성과 효율성 증대
  3. 인재 육성과 조직문화 혁신
  4. 비용 절감 및 리소스 최적화
  5. 데이터 기반 의사결정과 맞춤화
  6. 결론

1. 요약

  • 인간 중심 AI는 기술 그 자체에 국한되지 않고, 사람과의 협업을 바탕으로 설계된 혁신적 시스템으로, 직원들의 역량을 강화하고 조직의 혁신을 이끌어냅니다. 인간 중심 AI의 도입은 단순한 기술적 변화를 넘어, 2025년 9월 현재 많은 기업들이 이를 통해 얻은 여러 긍정적인 효과를 경험하고 있습니다.

  • 첫째, 인간 중심 AI는 업무 생산성과 효율성을 획기적으로 개선하여 기업의 운영 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 예를 들어, 생성형 AI를 활용한 질의 응답 시스템은 데이터를 훨씬 쉽게 접근할 수 있도록 하여, 직원들이 전략적 의사결정에 더 빠르게 참여할 수 있게 만들고 있습니다.

  • 둘째, 데이터 활용 기반의 의사결정 체계를 강화하여, 기업은 시장 변화에 신속히 대처할 수 있는 기반을 마련하고 있습니다. 한국앤컴퍼니그룹은 글로벌 AI 기업 데이터브릭스와 협력하여 전사적 AI 인프라 구축에 성공하며, 신속하고 효율적인 의사결정을 가능하게 했습니다.

  • 셋째, AI 네이티브 인재 육성을 통해 조직 문화에 혁신을 불러일으키는 사례가 증가하고 있습니다. 마이다스그룹이 운영하는 AI 네이티브 육성 프로그램은 직원들에게 AI를 전략적 파트너로 인식하도록 도와주고, 다양한 역할에서 창의적 문제 해결 능력을 키우는 데 기여하고 있습니다.

  • 넷째, 비용 절감과 자원 최적화 효과는 기업의 경영 효율성을 높이는 데 핵심적으로 작용하고 있습니다. 데이터브릭스와의 협력을 통한 데이터 관리 혁신은 운영비 절감과 함께 조직의 데이터 활용 능력도 강화하고 있습니다.

  • 마지막으로, 직원 경험을 개선하며 기업의 지속 가능한 경쟁력을 강화하는 데 기여하게 됩니다. AI 기반의 분석 도구들은 직원들에게 더 나은 의사결정 환경을 제공하고, 이는 결국 기업의 성과로 이어지게 됩니다. 지금 이 시점에서, 이러한 변화를 직접 경험하는 기업들이 점차 증가하고 있으며, 이는 인공지능의 지속적인 발전과 더불어 노동 시장에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다.

2. 인간 중심 AI의 개념과 도입 배경

  • 2-1. 인간 중심 AI 정의

  • 인간 중심 AI는 전통적인 인공지능 시스템의 개념을 재정의하며, 사람과 기계 간의 긍정적인 상호작용을 통해 효율성과 창의성을 극대화하는 기술입니다. 이 시스템은 AI가 사람의 업무를 대체하는 것이 아니라, 사람의 역량을 보완하고 향상하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이러한 접근 방식은 사용자가 AI를 더 이해하고 활용할 수 있도록 돕기 위해 설계되어 있으며, 궁극적으로 사용자 경험을 개선하고 노동 환경을 혁신합니다. 따라서 인간 중심 AI는 기술과 인간이 서로 협력하여 시너지를 창출하는 구조를 갖추고 있습니다.

  • 2-2. AI와 사람의 협업 모델

  • AI와 사람의 협업 모델은 'AI 네이티브' 개념과 밀접하게 연결되어 있습니다. 'AI 네이티브'란 AI와의 협업을 통해 생산성과 혁신을 추구하는 인재를 말하며, 과거 단순한 업무 수행 능력 중심에서 벗어나 AI를 전략적 파트너로 인식하고 협업하는 능력을 배양합니다. 예를 들어, 마이다스그룹은 모든 직원이 AI 도구를 이해하고 활용할 수 있도록 체계적인 교육 프로그램을 운영하여, 전사적으로 AI를 활용한 업무 개선 및 협업을 활성화하고 있습니다. 이러한 협업 모델은 기술적 도구를 활용하여 직무간의 경계를 허물고 창의적 문제 해결에 대한 접근성을 높입니다.

  • 2-3. 기업 도입 트렌드

  • AI 도입이 기업 환경에서 점점 보편화됨에 따라, 인간 중심 AI의 필요성이 강조되고 있습니다. 기업은 인적 자원 관리(HR) 전반에 걸쳐 AI를 활용하여 효율성을 극대화하고, 데이터 기반 의사결정을 통해 경쟁력을 높이고 있습니다. 특히, 'AI 총서'와 같은 교육 자료들은 AI의 다양한 활용 방법과 기업 경쟁력 강화 방안을 제시하며, 기업들이 AI를 통해 사회적 책임을 다할 수 있도록 효과적인 가이드를 제공합니다. 이와 같은 트렌드는 AI와 인간 간의 공존을 중시하는 '공존 경쟁력'의 개념으로 확대되고 있으며, 이는 기업이 지속 가능한 가치를 창출하기 위한 새로운 경영 패러다임으로 자리 잡고 있습니다.

3. 업무 생산성과 효율성 증대

  • 3-1. 생성형 AI 기반 ERP 질의 응답

  • 최근 몇 년간, 기업들은 데이터를 기반으로 한 의사결정의 중요성을 인식하게 되었습니다. 기존의 ERP 시스템에서 데이터를 분석하는 데 필요한 전문 지식과 도구는 종종 비효율적이었지만, 생성형 AI의 도입으로 이러한 과정이 혁신적으로 변화하게 되었습니다. 생성형 AI는 사용자가 자연어로 질문을 던지면 이에 대한 명확하고 유용한 데이터를 제공하는 기능을 갖추고 있습니다. 예를 들어, 사용자가 "지난 분기에서 가장 수익률이 높은 제품은 무엇입니까?"라고 질문할 경우, 생성형 AI는 필요한 데이터를 신속하게 분석하여 답변을 제시할 수 있습니다. 이는 데이터 분석의 접근성을 대폭 향상시키는 한편, 비즈니스 사용자가 복잡한 스프레드시트를 열지 않고도 필요한 정보를 손쉽게 얻을 수 있게 합니다.

  • 따라서 생성형 AI는 ERP 시스템의 강점을 극대화하고, 직원들이 더 빠르고 효율적으로 작업할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 기업은 보다 신속하게 시장 변화에 대응할 수 있으며, 전략적 의사결정을 내리는 데 필요한 시간을 절약할 수 있습니다. 더 나아가 직원들은 타이트한 일정 속에서도 필요한 데이터를 쉽게 찾고, 이에 기반한 의사결정을 적극적으로 지원할 수 있는 환경을 조성하게 됩니다. 이러한 변화는 단순한 시간 절약을 넘어, 조직 전체의 업무 생산성을 높이는 데 기여하고 있습니다.

  • 3-2. 전사 AI 전환 인프라로 신속 의사결정

  • 2025년 9월 19일, 한국앤컴퍼니그룹은 글로벌 AI 기업 데이터브릭스와 협력하여 전사적으로 인공지능 전환을 위한 인프라를 구축하였습니다. 이 인프라의 주요 목표는 데이터 기반 의사결정의 속도와 정확성을 높이는 것입니다. 한국앤컴퍼니그룹은 데이터브릭스의 데이터 인텔리전스 플랫폼을 도입하여, 조직 전반에서 중요한 데이터의 접근성을 높이고, 이를 통해 더욱 신속하고 효율적인 의사결정을 할 수 있는 기반을 마련했습니다.

  • 이번 협력을 통해 한국앤컴퍼니그룹은 지난 3개월 간 데이터 이관 작업을 완료하고, 안정적인 분석 환경을 구축하였습니다. 데이터 접근 권한과 보안을 통합 관리하는 시스템을 통해 다양한 분석 도구와의 호환성도 확보하였습니다. 이러한 변화는 데이터 사용의 투명성을 획기적으로 개선하였으며, 이를 통해 모든 직원이 손쉽게 필요한 데이터를 분석하고 활용할 수 있는 환경을 만들었습니다.

  • 이러한 AI 기반의 환경은 사내 의사결정 과정에 혁신을 가져올 뿐만 아니라, 직원들이 데이터 접근성을 느끼고 각자의 업무에 즉시 반영할 수 있도록 돕고 있습니다. 결과적으로 한국앤컴퍼니그룹은 이번 AI 전환을 통해 생산성과 효율성을 비약적으로 증대시킬 수 있게 되었으며, 향후 몇 년간에도 이러한 혁신이 지속될 것으로 기대하고 있습니다.

4. 인재 육성과 조직문화 혁신

  • 4-1. AI 네이티브 인재 육성 사례

  • 마이다스그룹은 2025년 신입 TPI(Tecnical Positive Influencer) 임명식을 통해 조직의 모든 구성원이 AI 네이티브로 성장할 수 있는 체계적인 육성 프로그램을 운영하고 있습니다. 이 그룹은 AI 기술의 발전에 발맞춰, 과거의 단순 업무 수행 능력 중심에서 벗어나 AI를 전략적 파트너로 인식하고 협업하여 혁신적 가치를 창출하는 인재를 양성하는 데 집중하고 있습니다.

  • 이들은 전사적으로 구성된 'Technical Growth Clubs(TGC)'를 통해 다양한 직무의 특성에 맞춘 차별화된 학습 프로그램을 실행합니다. 예를 들어, 상품 개발 팀은 기획-프로토타이핑-병렬개발-검증의 4단계로 과정을 단순화하여 AI 도구와 협업하며 생산성을 높이는 방법들을 학습합니다. 이를 통해 마이다스그룹은 AI 도구를 활용해 개발 품질을 향상시키고, 전사적인 AI 역량을 강화할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

  • 4-2. AI 중심 HR 관행 혁신

  • AI는 인재 육성과 조직문화 혁신에 있어 중요한 역할을 수행합니다. HR 부서에서는 인공지능을 활용하여 반복적인 작업을 자동화하고 데이터 분석을 통해 전략적 의사결정을 지원합니다. 예를 들어, Google은 AI를 통해 직원 이직 예측 모델을 만들어 직원들의 사기를 분석하고 있으며, HR은 이를 기반으로 새로운 기회를 제공하거나 문제를 즉각적으로 해결하는 전략을 세웁니다. 이러한 데이터 기반 접근은 HR 팀이 더 전략적인 역할에 집중할 수 있게 만들어, 조직의 효율성을 증대시키는 데 기여하고 있습니다.

  • AI는 또한 직원 경험을 개선하는 데 유용합니다. AI-driven 툴들이 맞춤형 온보딩 경험을 제공하여 신입 사원들이 빠르고 효율적으로 조직에 적응할 수 있도록 지원합니다. 이는 직원 만족도를 높이고 높은 생산성으로 이어질 수 있습니다. HR 분야에서 AI의 효과적인 활용은 앞으로 조직문화 개선에 기여하는 핵심 요소가 될 것입니다.

  • 4-3. 스킬 인텔리전스와 조직역량 강화

  • 스킬 인텔리전스는 인공지능과 머신러닝을 활용하여 조직의 인재 관리 분야를 혁신하고 있습니다. 이는 실시간으로 데이터 분석을 통해 필요로 하는 기술과 역량을 식별하고 개발할 수 있는 기회를 제공합니다. 이를 통해 기업은 필요한 인재를 더욱 빠르고 정확하게 육성할 수 있습니다.

  • AI가 제공하는 증거 기반의 접근 방식은 단순한 교육 프로그램 운영을 넘어, 조직의 업무 요구 사항에 맞춰 개인의 스킬을 맞춤형으로 개발할 수 있게 해줍니다. 이로 인해 조직은 변화하는 시장 요구에 신속하게 대응할 수 있는 진정한 경쟁력을 갖추게 됩니다. 예를 들어, 마이다스그룹은 AI 도구를 통해 각 구성원이 협업하여 기술 역량을 강화하고 있습니다. 이 과정에서 효과적인 팀워크가 이루어져, 직원의 직무 만족도와 조직의 전반적인 성과가 동시에 향상되는 결과를 가져오고 있습니다.

5. 비용 절감 및 리소스 최적화

  • 5-1. 데이터브릭스 협업으로 운영비 절감

  • 한국앤컴퍼니그룹은 데이터브릭스와의 협력을 통해 인공지능(AI) 전환을 가속화하고 있으며, 이 결과로 운영 비용 절감 효과를 나타내고 있습니다. 데이터브릭스의 데이터 인텔리전스 플랫폼을 사용하여 전사적으로 통합된 데이터 플랫폼을 구축하고, 데이터 관리 방식과 분석 환경을 한층 더 세련되게 개선하였습니다. 이러한 혁신은 데이터 접근성과 관리 효율성을 증가시켜, 조직 내에서 누구나 데이터를 쉽게 분석하고 활용할 수 있는 기반을 마련하게 되었습니다. 이를 통해 비용 효율성을 높이고, 조직의 전반적인 데이터 활용 능력을 강화하고 있습니다.

  • 5-2. ERP 솔루션으로 리스크 관리 및 효율 극대화

  • 기업의 리소스를 최적화하기 위해 효과적인 ERP(Enterprise Resource Planning) 솔루션을 도입하는 것이 점차 중요해지고 있습니다. ERP 시스템은 재무 데이터, 운영 정보, 고객 데이터를 통합하여 중앙 집중화함으로써 조직이 변화에 신속하게 대응할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 예산을 유연하게 조정하고, 현금 흐름을 모니터링하며, 공급업체와의 관계를 향상시키는 등 다양한 전략을 통해 비용을 절감할 수 있습니다. 특히, 실시간 데이터 접근을 통해 의사결정의 신속성과 정확성을 높여 위기 상황에서도 탄력적으로 대응할 수 있는 여건을 마련해 줍니다.

  • 5-3. AI 도입 구성요소 최적화 전략

  • AI 기술이 기업에 효과적으로 도입되기 위해서는 인프라, 애플리케이션, 데이터 이 세 가지 요소가 최적화되어야 합니다. 이는 기업이 AI의 가치를 제대로 실현하기 위한 필수 조건입니다. 데이터 품질을 높이고, 적절한 데이터 관리 시스템을 구축하며, AI 애플리케이션을 전사적으로 통합하여 운영해야 합니다. 이는 기업이 시장의 변화에 맞춰 보다 효과적으로 자원을 활용하고, 불필요한 비용을 줄일 수 있는 발판이 됩니다. 이러한 최적화 노력이 결국 첨단 기술을 통해 비용 절감과 리소스 효율을 극대화하는 데 기여합니다.

6. 데이터 기반 의사결정과 맞춤화

  • 6-1. 데이터 활용 역량 강화가 성패 좌우(d23)

  • 인공지능(AI) 기술은 오늘날 기업 경쟁의 핵심 요소로 자리잡고 있습니다. 하지만 많은 기업들이 AI 도입 후에도 기대한 성과를 내지 못하고 있다는 사실이 보고되고 있습니다. 한국IBM의 이지은 CTO에 따르면, AI 프로젝트의 성공 여부는 데이터 활용 역량에 크게 의존한다고 강조했습니다. 데이터는 기업의 가장 기본적인 자산이며, 이를 뒷받침하는 체계적인 관리가 이루어져야 AI 기술이 진정한 가치를 발휘할 수 있습니다.

  • 글로벌 기업의 AI 도입에서 25%에 불과한 성공률은 데이터 활용의 부실한 정도를 나타냅니다. 대부분의 기업에서 비정형 데이터(문서, 이미지, 영상 등) 활용이 어렵고, 이로 인해 AI가 기업의 핵심 업무를 이해하지 못하는 문제가 발생합니다. 데이터 품질 관리는 AI 프로젝트의 성패를 좌우하는 결정적인 요소로 작용하며, 정형 및 비정형 데이터를 효과적으로 통합하여 AI가 이를 이해할 수 있는 형태로 만들어야 합니다.

  • 6-2. 자연어 질의로 즉각적 인사이트 확보(d21)

  • 생성형 AI의 발전은 기업들이 데이터를 활용하는 방식을 혁신하고 있습니다. 과거에는 전문적인 도구와 IT 지원이 필요했던 데이터 분석 작업이 이제는 자연어 질문을 통해 즉각적으로 인사이트를 확보할 수 있는 환경이 조성되고 있습니다. 예를 들어, 사용자가 ERP 시스템에 대해 '지난 분기에 가장 수익률이 높은 제품은 무엇인가요?'라는 질문을 하면, AI가 자동으로 해당 정보를 추출해 제공합니다.

  • 이러한 접근은 기업에게 절약된 시간과 개선된 의사결정 환경을 제공합니다. SAP에서 발표된 바와 같이, 기업들은 이제 복잡한 보고 과정을 거치지 않고도 데이터에서 직접 질문하고 그에 대한 답을 받을 수 있는 시대에 접어들었습니다. 이는 비즈니스 인사이트 확보의 방식을 근본적으로 변화시키며, 조직 내에서 더욱 민첩한 대응이 가능해 집니다. AI가 제공하는 즉각적인 인사이트는 데이터 활용의 새로운 가능성을 열어줍니다. 이는 직원들이 각자 데이터 분석 전문가로서 역할을 하게 되어, 기업 내 혁신의 주체가 될 수 있는 기회를 제공합니다. 미래의 AI 활용은, 사람과 AI의 협력 체계가 어떻게 운영될지를 더욱 부각시키는 기회가 될 것입니다.

결론

  • 인간 중심 AI의 도입은 단순한 기술 혁신을 넘어, 직원과 조직이 함께 성장하는 견인차 역할을 수행합니다. 지금까지 요약된 다섯 가지 긍정 효과인 생산성 향상, 데이터 기반 의사결정 강화, 인재 육성 및 조직문화 혁신, 비용 절감 및 자원 최적화, 그리고 직원 경험 개선은 모두 기업이 지속 가능한 경쟁력을 확보하는 데 중대한 기여를 하고 있습니다.

  • 앞으로 기업들이 AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 명확한 데이터 전략, AI 활용 교육 프로그램, 전사적 협업 체계가 필수적입니다. 또한, AI 윤리와 책임 실현, 사람 중심의 사용자 경험(UX) 설계가 더욱 중요해질 것으로 예상되며, 기술과 인간의 공존에 기반한 경쟁력을 높이는 방향으로 나아가야 할 것입니다.

  • 결국, 인간 중심 AI는 단순한 도구가 아니라, 비즈니스 환경의 변화를 이끄는 중요한 요소가 될 것입니다. 이 시점에서 기업들은 AI 기술을 통해 인재를 양성하고 조직 문화를 혁신함으로써, 더욱 생산적이고 협력적인 미래를 설계할 수 있는 기회를 얻게 됩니다. AI의 발전이 가져올 수많은 기회들, 그리고 앞으로의 지속 가능한 경영 환경은 많은 기업들에게 새로운 비전을 제공할 것입니다. 이제 AI와 함께하는 미래에는, 기술 사용의 경계를 허물고 모두가 함께 성장할 수 있는 새로운 길이 열리고 있습니다.