經營學界 碩學인 마이클 포터 美國 하버드대 夕座敎授는 2011年 未來 企業의 競爭 戰略으로 ‘디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)’의 重要性을 强調하고 나섰다. 2014年이 되자 다른 經營學者와 各種 리서치 機關도 디지털 트랜스포메이션의 重要性을 說破하기 始作했다. “디지털 成熟度가 높은 企業일수록 賣出과 收益性 側面에서 競爭社에 優位를 占한다”는 게 要旨다. 이듬해에는 IDC 같은 代表的 情報技術(IT) 리서치業體가 ‘디지털 트랜스포메이션 市場 展望値’를 發表했다.

“디지털 成熟度 높을수록 賣出 優位”

이 무렵 제너럴일렉트릭(GE), 포드, 월마트, 싱가포르開發銀行(DBS) 같은 이른바 傳統 企業의 디지털 革新이 國內外 言論에 자주 紹介되면서 注目받았다. 이들 企業의 디지털 트랜스포메이션은 大槪 클라우드 基盤 IT 인프라로 各種 데이터를 效率的으로 分析하는 것이었다. 머신러닝 技術의 發展 德에 데이터 分析 效率性이 크게 높아지면서 企業마다 可視的 成果가 續續 나오기 始作했다. 이에 따라 많은 企業이 디지털 트랜스포메이션을 重要한 經營 戰略으로 導入했다. 코로나19 팬데믹에 따라 非對面 經濟 活動이 늘어나면서 디지털 革新은 지난 數年間 글로벌 企業의 話頭로 자리 잡았다.

코로나19 엔데믹과 生成型 人工知能(AI)의 登場으로 디지털 트랜스포메이션은 새로운 轉機를 맞았다. 于先 世界 主要 企業은 非對面·遠隔 業務의 長點과 旣存 業務 方式을 結合한 하이브리드 事務 프로세스를 構築하고 있다. 여기서 必須 條件이 디지털 技術을 바탕으로 業務 連續性을 確保하는 것이다. 生成型 AI의 境遇 單純히 旣存 業務를 效率化하는 程度를 넘어 製品과 서비스 水準을 革新的으로 높이고 새로운 비즈니스 創出에도 寄與할 것으로 期待된다.

코로나19 팬데믹 동안 많은 企業이 非對面 顧客 서비스를 强化하고, 在宅勤務에 必要한 職員 間 協業 툴도 導入했다. 코로나19 事態가 끝나도 企業으로선 이미 巨金을 投資한 디지털 트랜스포메이션 效果를 維持할 必要가 있다. 바로 이런 狀況에서 彗星처럼 登場한 生成型 AI는 디지털 트랜스포메이션에 革命的 變化를 가져왔다. 假令 生成型 AI는 通飜譯이나 文書 作成, 코드 生成 같은 反復 業務를 自動化해준다. 相當數 企業이 지난 10年間 클라우드에 蓄積해놓은 厖大한 데이터를 實時間 分析해 意思決定에 必要한 인사이트를 導出하는 것도 可能하다. 그間 컨설팅業體나 데이터 分析 專門家가 있어야 可能하던 디지털 戰略 마련이 生成型 AI로 簡便해진 것이다.

生成型 AI 技術 德에 디지털 트랜스포메이션의 範圍 自體가 넓어지는 傾向도 있다. 旣存에는 企業의 디지털 戰略이 事務室과 工場의 業務 效率性 提高에 傍點이 찍혔다. 反面 生成型 AI는 顧客 經驗을 改善하는 데까지 폭넓게 適用되고 있다. 生成型 AI가 챗봇 形態로 처음 登場한 것을 想起해보면 理解하기 쉽다. AI 챗봇은 顧客의 質問이나 相談에 卽刻的으로 맞춤型 應對를 할 수 있다. 그 過程에서 使用者 니즈를 分析해 相談 서비스 質을 改善하거나 新製品 아이디어를 얻는 것도 可能하다.

一回性 이벤트 아닌, 끊임없는 進化 過程

生成型 AI는 지난 10年間 試圖된 디지털 트랜스포메이션을 한 段階 進化시키는 起爆劑 役割을 하고 있다. 한동안 디지털 트랜스포메이션은 企業 인프라의 클라우드化와 빅데이터 確保가 中心이었다. AI를 품은 德에 企業의 革新 戰略은 비즈니스 모델 自體를 디지털化하고 顧客과 接點인 프론트엔드(front-end)를 改善하는 데까지 擴大되고 있다. 生成型 AI는 單純히 業務 效率性을 높이는 次元을 넘어 製品과 서비스 革新, 顧客 經驗 向上, 새로운 비즈니스 모델 創出 等 企業 競爭力의 本質的 領域까지 변화시키고 있다. 이런 變化의 波高 속에서 企業은 디지털 트랜스포메이션을 單純한 技術 導入이 아닌, 持續可能한 革新과 成長의 機會로 바라봐야 한다. 이제 디지털 트랜스포메이션은 今方 決着이 나는 一回性 이벤트가 아니라 企業 生存을 위한 끊임없는 進化와 適應의 過程이 됐다.

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