통합 디지털 역량 구축
- AI 투자 우선순위의 단기화: 응답자의 72%가 운영 자동화를 최우선 과제 중 하나로 꼽는 반면, 확장성, 종단간 역량, 전사 복잡성 감소 등 장기 가치 창출 요소는 낮은 우선순위에 머물러 있음
- 성과 저해 3대 요인: 통합 복잡성(52%), 데이터 이슈(46%), 사용자 수용 문제(43%)가 기술 투자 성과를 저해하는 핵심 원인으로 매년 반복적으로 지목됨
- AI의 균형자 역할: 클라우드, AI 기술은 후발 기업의 도약을 가능하게 하며, 기존 대기업의 규모와 인프라 기반 경쟁우위를 위협하는 요인으로 부상
오퍼레이션 기술 투자 성과 저해 요인
Q. 오퍼레이션 기술에 투자했음에도 기대했던 성과를 충분히 달성하지 못했다면, 이유는 다음 중 무엇입니까? (복수 응답)
출처: PwC
불완전 데이터 환경과 오퍼레이션 역량 구축
- 데이터 기반의 현재: 응답자의 절반(51%)만이 디지털 이니셔티브 확장 전 정제된 데이터 기반을 구축하고 있으며, 30%만이 데이터 품질이 크게 개선됐다고 응답
- 완벽한 데이터의 역설: 많은 리더들은 디지털 이니셔티브 추진 시 데이터의 완전성이 필수적이지 않다고 하면서도, 동시에 낮은 데이터 품질이 성과를 저해할 수 있다는 점 역시 인정
- 선도사의 접근법: 완벽한 데이터를 기다리지 않고 현재 보유 데이터를 기반으로 AI를 실행하며, 거버넌스·정제 프로세스를 전환과 병행하여 점진적으로 개선
산업별 디지털 전환 노력
- 공급망 기업 vs. 서비스 기업: 제품·자산 중심의 공급망 기업과 사람·프로세스·디지털 중심의 서비스 기업은 디지털 전환의 장애 요인과 성과 레버가 근본적으로 상이
- 종단간 통합 격차: 서비스 기업은 종단간 디지털 통합 비율이 공급망 기업을 상회하며, 자율형 에이전트 확산을 저해하는 요인이 없다고 응답하는 비율이 상대적으로 높음
- 산업별 차별화 필요성: 제조업의 운영 자동화가 물리적 공정을 의미하는 반면, 서비스업에서는 청구 처리·리스크 평가 등 디지털 워크플로우를 의미하는 만큼 산업 특화 전략이 필수
AI 시대의 오퍼레이션 모델 재정립
- 사일로 해체의 역설: 응답자의 83%가 AI·자동화가 기능 중심 사일로를 해체할 것으로 전망하지만, 실제 수평적·협업 중심 구조를 운영하는 기업은 41%에 불과
- 전환의 장애요인: 사일로화된 조직 구조(42%), 보안 및 개인정보 보호 이슈(41%), 데이터 단절(39%), 부서 간 기술 도입 수준의 불균형(38%) 등 복합적 장벽이 수평적 조직 전환을 가로막음
- 수평 모델의 성과: 수평적 운영 구조를 도입한 기업은 종단간 디지털 통합(61% vs. 21%)과 데이터 품질 관리 시 AI 활용(87% vs. 65%) 모두에서 사일로 기업을 크게 앞섬
선도사의 5대 차별점
- 선도사 조건: 전사 AI 완전 내재화, 자율형 에이전트 확산 장애 없음, 수평적 운영구조, 기술투자 기대성과 달성이라는 조건을 모두 충족한 기업은 전체의 4%에 불과. 선도사는 종단간 디지털 통합(87%), 전사적 성과 창출(73%), R&D 내 AI 네이티브 플랫폼 활용(74%), 성과 측정 체계 정교화(83%), 데이터 품질 개선(63%) 측면에서 우월
- 시사점: 실험 단계를 넘어 AI·데이터·운영모델 혁신을 전사 전략으로 정렬함으로써 디지털 전환 의지를 측정 가능하고 확장 가능한 경쟁우위로 전환