[현장] 생산성 정체된 AI…"탑다운 프로세스로 혁신해야"

AI 요약

김수연 EY한영 AI 리더는 많은 기업이 AI를 도입했지만 기업 일상 업무 내 AI 활용 비중은 56.3%인 반면 단축된 업무 시간은 17%에 불과해 전체 생산성 혁신으로 이어지지 못한다고 지적했습니다. 그녀는 바텀업 방식이 정보 탐색·문서 작성 같은 특정 태스크만 자동화하는 한계가 있어 부서 간 인계·협업·의사결정 등 프로세스 전반을 바꾸는 탑다운 접근이 필요하다고 말하며, 에어버스의 AI 기반 시뮬레이션·예측정비, 월마트의 '슈퍼 에이전트' 표준화, 쉘의 설비·데이터 표준화(100개국 이상)를 사례로 제시했습니다. 또한 AI 도입에 앞서 투자수익률(ROI) 검증과 도입 후 거버넌스 체계를 마련할 것을 촉구하면서 연간 약 80억 원을 집행하던 번역 업무 사례를 들어 전문가 검수 비용으로 인해 비용 절감 효과가 사라질 수 있음을 경고하고 인력 재배치와 에이전트 라이프사이클 관리 필요성을 강조했습니다.