경영학계 석학인 마이클 포터 미국 하버드대 석좌교수는 2011년 미래 기업의 경쟁 전략으로 ‘디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)’의 중요성을 강조하고 나섰다. 2014년이 되자 다른 경영학자와 각종 리서치 기관도 디지털 트랜스포메이션의 중요성을 설파하기 시작했다. “디지털 성숙도가 높은 기업일수록 매출과 수익성 측면에서 경쟁사에 우위를 점한다”는 게 요지다. 이듬해에는 IDC 같은 대표적 정보기술(IT) 리서치업체가 ‘디지털 트랜스포메이션 시장 전망치’를 발표했다.

“디지털 성숙도 높을수록 매출 우위”

이 무렵 제너럴일렉트릭(GE), 포드, 월마트, 싱가포르개발은행(DBS) 같은 이른바 전통 기업의 디지털 혁신이 국내외 언론에 자주 소개되면서 주목받았다. 이들 기업의 디지털 트랜스포메이션은 대개 클라우드 기반 IT 인프라로 각종 데이터를 효율적으로 분석하는 것이었다. 머신러닝 기술의 발전 덕에 데이터 분석 효율성이 크게 높아지면서 기업마다 가시적 성과가 속속 나오기 시작했다. 이에 따라 많은 기업이 디지털 트랜스포메이션을 중요한 경영 전략으로 도입했다. 코로나19 팬데믹에 따라 비대면 경제 활동이 늘어나면서 디지털 혁신은 지난 수년간 글로벌 기업의 화두로 자리 잡았다.

코로나19 엔데믹과 생성형 인공지능(AI)의 등장으로 디지털 트랜스포메이션은 새로운 전기를 맞았다. 우선 세계 주요 기업은 비대면·원격 업무의 장점과 기존 업무 방식을 결합한 하이브리드 사무 프로세스를 구축하고 있다. 여기서 필수 조건이 디지털 기술을 바탕으로 업무 연속성을 확보하는 것이다. 생성형 AI의 경우 단순히 기존 업무를 효율화하는 정도를 넘어 제품과 서비스 수준을 혁신적으로 높이고 새로운 비즈니스 창출에도 기여할 것으로 기대된다.

코로나19 팬데믹 동안 많은 기업이 비대면 고객 서비스를 강화하고, 재택근무에 필요한 직원 간 협업 툴도 도입했다. 코로나19 사태가 끝나도 기업으로선 이미 거금을 투자한 디지털 트랜스포메이션 효과를 유지할 필요가 있다. 바로 이런 상황에서 혜성처럼 등장한 생성형 AI는 디지털 트랜스포메이션에 혁명적 변화를 가져왔다. 가령 생성형 AI는 통번역이나 문서 작성, 코드 생성 같은 반복 업무를 자동화해준다. 상당수 기업이 지난 10년간 클라우드에 축적해놓은 방대한 데이터를 실시간 분석해 의사결정에 필요한 인사이트를 도출하는 것도 가능하다. 그간 컨설팅업체나 데이터 분석 전문가가 있어야 가능하던 디지털 전략 마련이 생성형 AI로 간편해진 것이다.

생성형 AI 기술 덕에 디지털 트랜스포메이션의 범위 자체가 넓어지는 경향도 있다. 기존에는 기업의 디지털 전략이 사무실과 공장의 업무 효율성 제고에 방점이 찍혔다. 반면 생성형 AI는 고객 경험을 개선하는 데까지 폭넓게 적용되고 있다. 생성형 AI가 챗봇 형태로 처음 등장한 것을 상기해보면 이해하기 쉽다. AI 챗봇은 고객의 질문이나 상담에 즉각적으로 맞춤형 응대를 할 수 있다. 그 과정에서 사용자 니즈를 분석해 상담 서비스 질을 개선하거나 신제품 아이디어를 얻는 것도 가능하다.

일회성 이벤트 아닌, 끊임없는 진화 과정

생성형 AI는 지난 10년간 시도된 디지털 트랜스포메이션을 한 단계 진화시키는 기폭제 역할을 하고 있다. 한동안 디지털 트랜스포메이션은 기업 인프라의 클라우드화와 빅데이터 확보가 중심이었다. AI를 품은 덕에 기업의 혁신 전략은 비즈니스 모델 자체를 디지털화하고 고객과 접점인 프론트엔드(front-end)를 개선하는 데까지 확대되고 있다. 생성형 AI는 단순히 업무 효율성을 높이는 차원을 넘어 제품과 서비스 혁신, 고객 경험 향상, 새로운 비즈니스 모델 창출 등 기업 경쟁력의 본질적 영역까지 변화시키고 있다. 이런 변화의 파고 속에서 기업은 디지털 트랜스포메이션을 단순한 기술 도입이 아닌, 지속가능한 혁신과 성장의 기회로 바라봐야 한다. 이제 디지털 트랜스포메이션은 금방 결착이 나는 일회성 이벤트가 아니라 기업 생존을 위한 끊임없는 진화와 적응의 과정이 됐다.

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