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AX를 전사 차원에서 추진하려면, 어디부터 시작할 것인가를 결정해야 합니다. 모든 부서를 동시에 시작할 수 없습니다. 자원이 한정되어 있고, 조직의 학습 속도도 제한되기 때문입니다. 따라서 우선순위를 정해야 합니다. 그러나 우선순위 결정은 복잡하며 단순히 "어디서 가장 많은 비용을 절감할 수 있을까"만으로는 부족합니다. 조직의 준비도, 데이터의 품질, 기술적 복잡도, 리더십의 지원 수준, 다른 프로젝트와의 시너지 등 여러 요소를 함께 고려해야 합니다.
또한 단기 성공과 장기 전략을 함께 고려해야 합니다. 너무 쉬운 것부터 시작하면 빠른 성공을 거두지만 장기 비전에서 멀어질 수 있습니다. 반대로 너무 어려운 것부터 시작하면 실패 위험이 높습니다. 따라서 체계적인 평가 기준과 스코어링 모델이 필요합니다. AX 우선순위 설정의 체계성과 객관성이 전체 추진의 성공을 결정할 것으로 예상됩니다.
AX 우선순위 설정은 이들 차원을 종합적으로 평가해야 합니다. 다차원 평가로 단편적 판단을 피하고, 균형 잡힌 선택이 가능해질 것으로 기대됩니다.
비즈니스 영향도는 비교적 객관적으로 평가할 수 있습니다. 먼저 각 부서/프로세스의 현재 상황을 파악합니다. 연 인건비, 처리 거래량, 오류율, 고객 만족도 등을 수집합니다. 그 다음 AX 도입 후 기대되는 개선을 추정합니다. "자동화로 50% 인력 감축이 가능한가", "처리 시간 40% 단축이 가능한가", "오류율 90% 감소가 가능한가" 같은 추정입니다. 이들 추정은 유사한 기업의 사례나 파일럿 결과를 근거로 합니다.
그 다음 재정적 효과를 계산합니다. 비용 절감액 = 현재 연 인건비 × (1 - 기대 인력) 같은 공식을 사용합니다. 또한 매출 증대 효과도 고려합니다. "처리 속도 개선으로 더 많은 거래를 처리할 수 있으므로 매출이 20% 증가할 수 있다" 같은 추정입니다. 또한 위험 감소 효과도 평가합니다. "오류 감소로 규제 위반 위험이 줄어든다" 같은 정성적 효과를 정량화합니다. 비즈니스 영향도의 정량화로 객관적인 비교와 의사결정이 가능해질 것으로 예상됩니다.
기술적 실행 가능성은 주로 데이터와 기술 역량에 달려 있습니다. 첫째, 데이터 준비도(data readiness)입니다. "필요한 데이터가 충분히 수집되어 있는가", "데이터의 품질이 충분한가", "데이터가 체계적으로 정리되어 있는가"를 평가합니다. 데이터가 이미 잘 정리되어 있으면 AI 도입이 쉽습니다. 반대로 데이터가 산재되어 있거나 품질이 낮으면 사전 정제 작업이 필요해서 시간이 오래 걸립니다.
둘째, 기술 복잡도입니다. "간단한 규칙 기반 자동화인가, 아니면 복잡한 머신러닝이 필요한가"를 평가합니다. 규칙 기반 자동화는 3-6개월이면 가능하지만, 머신러닝은 1-2년이 소요될 수 있습니다. 셋째, 기존 기술 스택과의 호환성입니다. "기존 시스템과 통합이 용이한가", "새로운 도구를 도입해야 하는가"를 평가합니다. 기존 시스템과의 통합이 복잡하면 시간이 오래 걸립니다. 기술적 실행 가능성의 정확한 평가로 현실적인 일정과 투자 규모를 예측할 수 있을 것으로 예상됩니다.
기술과 비즈니스 영향도가 높아도, 조직이 준비되지 않으면 실패합니다. 조직 준비도를 평가합니다. 첫째, 리더십의 지원입니다. "해당 부서의 리더가 AX를 강력히 지원하는가"를 평가합니다. 리더의 지원이 있으면 직원들의 저항도 적고, 필요한 자원도 확보하기 쉽습니다. 둘째, 직원의 변화 수용도입니다. "직원들이 새로운 도구 학습에 적극적인가", "변화에 대한 두려움은 낮은가"를 평가합니다. 변화 수용도가 높은 조직에서는 도입이 빠르고 부작용이 적습니다.
셋째, 기존 역량입니다. "데이터 리터러시가 높은가", "기술 배경을 가진 직원이 있는가"를 평가합니다. 기존 역량이 높으면 학습 곡선이 가파르지 않습니다. 넷째, 프로세스 표준화입니다. "업무 프로세스가 표준화되어 있는가", "예외 사항이 많지 않은가"를 평가합니다. 프로세스가 표준화되어 있으면 자동화하기 쉽습니다. 조직 준비도의 정확한 평가로 도입 후 정착 성공률을 높일 수 있을 것으로 예상됩니다.
AX 도입의 순서도 중요합니다. 어떤 것을 먼저 하면 이후의 도입이 더 쉬워질 수 있습니다. 먼저, 시너지 효과를 분석합니다. "데이터 통합 플랫폼을 먼저 구축하면, 이후의 모든 부서의 AX 도입이 더 쉬워진다" 같은 시너지가 있습니다. 이러한 기초 프로젝트를 먼저 진행합니다. 또한 의존성도 분석합니다. "A 부서의 AX는 B 부서의 데이터에 의존한다"면, B를 먼저 해야 합니다.
또한 학습 효과도 고려합니다. "첫 번째 부서에서 도입하면서 조직은 많은 것을 배운다. 이 학습을 이후 부서에 적용할 수 있다"는 효과입니다. 따라서 첫 번째 부서는 신중하게 선택해야 합니다. 시너지와 의존성 분석으로 최적의 추진 순서를 결정할 수 있을 것으로 예상됩니다.
위의 평가 기준들을 종합하여 정량적 스코어를 산정합니다. 예를 들어, 다음과 같은 모델을 사용할 수 있습니다. 최종 점수 = (비즈니스 영향도 × 0.4) + (기술적 실행 가능성 × 0.3) + (조직 준비도 × 0.2) + (시너지 효과 × 0.1). 각 항목은 0-100점으로 평가합니다. 이 공식에서 가중치는 기업의 전략에 따라 조정할 수 있습니다. 비즈니스 성과를 우선하는 기업이라면 비즈니스 영향도의 가중치를 높이고, 조직의 변화 능력을 우선하는 기업이라면 조직 준비도의 가중치를 높입니다.
또한 포트폴리오를 구성합니다. 점수가 높은 것만 선택하면 장기 비전과 맞지 않을 수 있습니다. 따라서 "빠른 성공을 위해 점수 높은 것 3개", "장기 전략을 위해 점수 중간이지만 시너지 높은 것 2개" 같이 포트폴리오를 구성합니다. 정량적 스코어링으로 객관성 있는 의사결정과 균형 잡힌 포트폴리오 구성이 가능해질 것으로 예상됩니다.
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