최근 한 달간, 인공지능(AI)은 더 이상 소수의 실험적 도구가 아닌, 기업 워크플로우의 핵심 운영 기반으로 자리매김하며 생산성 증대, 반복 업무 자동화, 측정 가능한 성과를 이끌어내고 있다. IT 서비스, 소프트웨어, 분석 분야 기업들의 최근 네 가지 발표는 AI가 일상적으로 사용하는 시스템에 직접 통합되어야 한다는 공통된 인식을 보여준다.
1. 업무 생산성 솔루션, AI 우선주의 채택
마이크로소프트가 링크드인, 다이나믹스 365, 마이크로소프트 365 엔지니어링 부문을 AI 중심 단일 조직으로 통합한 것은 중요한 전환점이다. 오피스 내 실시간 문서 요약이나 링크드인의 AI 기반 후보자 매칭과 같은 기능을 공동 개발함으로써, 기업들은 부가 기능이 아닌 모든 클릭에 지능이 내재된 환경을 경험하게 될 것이다. 메타 또한 페이스북, 인스타그램, 왓츠앱 전반에 걸쳐 AI 도입을 가속화하기 위해 유사한 전략으로 조직을 개편했다. 이는 데이터를 통합하고 모델을 일원화하여 '기능으로서의 AI'에서 '플랫폼으로서의 AI'로 신속히 전환하려는 움직임이다.
2. 비즈니스 애플리케이션, AI 코파일럿 기능 확보
세이지(Sage)의 최근 업데이트는 AI 코파일럿을 재무 및 운영 시스템의 핵심부로 가져왔다. 회계 담당자가 스프레드시트와 독립형 자동화 도구 사이를 오가던 시대는 지났다. 이제 세이지 X3용 코파일럿은 분개 초안 작성, 미국공인회계사협회(AICPA) 기준에 따른 이상 징후 감지뿐 아니라, 파트너 통합을 통해 워크플로우 선호도를 학습하기 시작하는 단계에 이르렀다. 에이전트(agentic) AI를 향한 세이지의 로드맵은 월말 결산과 같은 다단계 프로세스를 자율적으로 완료하여 처리 시간을 며칠에서 몇 시간으로 단축할 수 있는 시스템을 예고한다.
3. 데이터 플랫폼, AI를 실질적 ROI와 연결
최근 열린 '데이터 + AI 서밋'에서 도모(Domo)는 자사의 통합 데이터 및 AI 플랫폼이 어떻게 통찰력을 실행으로 전환하는지 시연했다. AI 기반 예측을 대시보드 및 자동화된 트리거에 직접 연결함으로써, 조직은 모든 알고리즘 수정이 가져오는 재정적 영향을 추적할 수 있다. 공급망 리드 타임 최적화든 개인화된 마케팅이든, 메시지는 분명했다: 운영 중인 AI 모델의 ROI를 측정할 수 없다면 배포해서는 안 된다는 것이다.
4. IT 서비스, AI 전문성 기반으로 재편
마지막으로, 트라이브 홀딩스(Thrive Holdings)의 새로운 AI 중심 투자 전략은 IT 컨설팅 분야의 새로운 현실을 강조한다. 고객들은 더 이상 일반적인 클라우드나 네트워크 프로젝트를 원하지 않으며, AI를 핵심으로 설계된 시스템을 요구한다. 제조 분야의 예측 유지보수부터 지원 센터의 지능형 티켓 라우팅에 이르기까지, 서비스 제공업체들은 단순 프로젝트가 아닌 내장된 머신러닝 파이프라인을 중심으로 한 제품을 구축하고 있다.
산업 전반에 걸친 시사점
이러한 변화의 공통점은 'AI 실험'에서 '일상 속 AI'로의 전환이다. 한때 머신러닝을 독립적인 혁신 연구소로 취급했던 기업들이 이제는 이를 핵심 업무 애플리케이션에 직접 통합하고 있다. 더 빠른 의사결정 주기, 수작업 감소, 동적 개인화와 같은 이점은 금융, 헬스케어, 소매, 제조 등 산업 전반에 걸쳐 보편적으로 나타나고 있다.
이러한 흐름을 선도하기 위해서는 두 가지 전략이 필요하다:
* AI를 부가 기능이 아닌 플랫폼 수준에 내장해야 한다.
* AI 결과물을 리드 타임, 비용 절감, 매출 성장과 같은 실질적인 비즈니스 지표와 연결하여 모든 모델이 실제 영향력에 따라 평가되도록 해야 한다.
AI가 기업용 소프트웨어의 연결 조직으로 자리 잡으면서, 이를 사치스러운 기능이 아닌 새로운 운영 기준으로 인식하는 기업이 승자가 될 것이다.
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