CEO를 위한 클라우드:

가장 성공한 조직들은 보다 빠르고 효율적인 혁신을 통해 경쟁업체를 물리치고 새로운 시장에 진입하고 있습니다. 진정한 혁신 기업이 되려면 디지털 또는 생성형 AI 혁신을 이루어야 할 뿐만 아니라 기업 외부로 비즈니스를 연장하여 고객의 요구를 이해하고 데이터와 사례를 기반으로 그 어느 때보다 빠르게 대응해야 합니다. 기업의 혁신 능력은 기술 채택에 관한 것이 아니라 사람, 프로세스 및 기술의 올바른 조합에서 발휘됩니다. 혁신적인 CEO가 되려면 문화, 기술, 조직 및 데이터라는 네 가지 영역에서 조직의 문제를 극복해야 합니다. 그런 다음, 클라우드 컴퓨팅, 기계 학습 및 생성형 AI와 같은 기술을 활용하여 대규모로 진정한 혁신을 실현할 수 있습니다.

전문가들은 비즈니스의 변혁은 감지하기 어렵다고 토로합니다. "우리는 3,600개의 기업을 연구했습니다. 변혁으로 인해 기업이나 업종이 완전히 사라지는 경우는 사실 드뭅니다”라고 Accenture의 미디어 및 기술 사업부 CEO Omar Abbosh는 말합니다. "훨씬 더 흔한 것은 점차적 변혁입니다. 이로 인해 시간이 지남에 따라 기업의 수익 흐름에 지장을 받게 됩니다…. 그리고 그것은 사실 정상적으로 느껴지기 때문에 큰 문제입니다."

CEO들이 업계에 갑자기 등장하는 혁신 기업에 신경 쓰는 만큼, 핵심 산업 외부에서 창출되는 새로운 경험으로 인해 변화하는 고객의 기대에 부응할 수 있도록 조직을 준비하는 데 더 관심을 쏟는 것이 나을 수 있습니다. 기업이 앞서 나아가고 경쟁력을 유지하는 데 도움이 되는 세 가지 수준의 혁신이 있습니다.

1. 점진적으로 개선되는 서비스(최소의 기능 세트),
2. 격차를 메우는 새로운 가치 창출(시장의 불만 해결),
3. 새로운 비즈니스 모델로 이어질 수 있는 새로운 기술(예상치 못한 오퍼링)에 기반한 완전히 새로운 고객 경험이 이에 해당합니다.

이러한 혁신은 기업에 지속 가능한 이점, 시장 점유율 및 고객 충성도를 지원합니다. 언제나 기업의 가치 창출 시간과 실험 시간은 비즈니스 성공을 예측하는 핵심 지표입니다.

많은 기업에서 '디지털 트랜스포메이션 '이라는 용어는 클라우드로의 이전과 같은 기술 업데이트와 동의어로 사용됩니다. 고객에게 큰 변화를 가져다주는 진정한 비즈니스 혁신은 흔치 않습니다.

CEO에게 그 이유는 디지털 트랜스포메이션이 단순한 기술 업그레이드가 아니라 비즈니스를 성장시키고 경쟁에서 앞서기 위한 전략적 이니셔티브이기 때문입니다. 성장을 촉진한다는 것은 기술을 활용하여 IoT, 소셜 커머스 또는 생성형 AI와 같은 분야에서 혁신적인 제품과 서비스를 통해 수익을 늘리고 새로운 시장에 진출하며 고객 경험을 개선하는 것을 의미합니다. 동시에 경쟁 우위를 확보하려면 운영 효율성을 개선하고 데이터 중심의 의사 결정을 내리며 시장 변화에 신속하게 대응할 수 있는 고급 도구를 사용해야 합니다. CEO는 이러한 두 가지 목표에 집중함으로써 업계 발전에 발맞출 뿐만 아니라 지속적인 성공과 시장 리더십을 위한 발판을 마련할 수 있습니다.

디지털 트랜스포메이션을 수행하려면 많은 혁신을 지원해야 하며, 그 중 많은 부분이 소프트웨어 중심으로 이루어집니다. 물리적 제품의 개발 속도는 상대적으로 느려서 기존 개발 프로세스가 느려지는 경향이 있습니다. 물리적 제품 혁신 주기와 동일한 기존 모델에서 소프트웨어 혁신을 단행하면 뒤처질 것입니다. 디지털 전환의 승자들은 고객 환경을 개인화하고, 고객 분석을 활용하고, 고객에 대한 새로운 직접 채널을 관리하고, 빠른 변화를 수용하기 위해 빠르게 혁신했습니다. 이들은 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 운영의 규모와 글로벌 도달 범위의 큰 확장을 지원했습니다. 중요한 기업 데이터는 클라우드에 보관하므로 기업 전체에서 활용되는 생성형 AI 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있습니다.

조직 문화의 공고한 가치, 관행 및 규범은 혁신에 필요한 디지털 트랜스포메이션에 큰 장벽이 될 수 있습니다. 이러한 저항은 미지의 것에 대한 두려움, 기존 프로세스를 유지하려는 선호도, 직원의 디지털 및 데이터 해독 능력 부족 등에서 비롯됩니다. 조직 문화가 경직되고 변화를 반대하면 혁신과 적응을 방해하여 디지털 이니셔티브를 효과적으로 구현하기 어렵습니다. 이러한 문화적 관성으로 기회를 놓치고 경쟁력이 떨어지며 점점 더 디지털화되는 시장에서 진화하는 고객 기대치를 충족하지 못하게 될 수 있습니다. 따라서 디지털 시대에 성공하려는 조직에서는 문화적 장벽을 해결하는 것이 매우 중요합니다. 그래야 원활한 전환이 가능하고, 지속적인 개선을 위한 사고방식을 조성하며, 비즈니스 성공을 이끄는 디지털 도구의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.

기술의 부족은 기술 채택을 저해합니다. 기술 진보의 속도가 빨라짐에 따라 특정 기술을 기반으로 프로젝트 팀을 구축하는 과정에서 채택하는 고정 자산으로 기술을 바라보는 관점은 실용적이지 않습니다. 신기술이 등장하고 성숙함에 따라 새로운 기술을 탐색하는 개발자 팀에 의해 기술은 지속적으로 개발됩니다. 리더는 당연히 새로운 아이디어를 탐색하고 공유하는 '학습 조직' 문화를 조성해야 합니다. 학습 문화를 조성하기 위해 리더는 직원이 새로운 기술을 배우고 경험을 쌓은 후에도 계속 조직에 남아 있도록 장려하는 인센티브를 제공합니다. 생성형 AI의 급속한 발전으로 이 분야의 기술을 보유하는 것이 특히 중요해졌습니다. 여기에는 AI 모델 훈련에 대한 이해, 데이터 조작, AI 기반 솔루션 배포가 포함됩니다. 현실적인 접근 방식은 생성형 AI와 같이 특정 수요가 있는 기술이 해당 기술을 보유하고 있거나 보유한 사람들에 대한 지속적인 보너스와 연계되도록 하는 기술 인센티브 프로그램을 운영하는 것일 수 있습니다.

Accenture*에 따르면 최고 경영진의 94%는 운영 모델이 조직의 성장과 성과를 위험에 빠뜨린다고 말합니다. 그래서 주요 조직은 기존 프로젝트 팀에서 디지털 조직의 소규모 다기능 제품 팀으로 전환했습니다. 이것은 비즈니스의 새로운 현실을 반영하는 중요한 변화입니다. 제품은 관련성을 유지하기 위해 지속적으로 진화해야 합니다.

개발 팀의 임무는 제품의 지속적인 개선을 책임지는 것입니다. 소프트웨어 서비스를 하루에 여러 번 업데이트하지 못할 기술적인 이유는 없습니다. 기존 조직의 경우 개발 팀에서 종종 아웃소싱되는 운영 팀으로 제품을 넘겨주는 데 너무 오랜 시간이 걸립니다. DevOps는 제품 팀이 구축한 후 이들이 구축한 것을 실행하는 조직 모델입니다. Amazon CTO인 Werner Vogels는 이러한 방식을 "당신이 작성한 내용을 실행하라"라고 말한 바 있습니다. 대부분의 기업에서는 비즈니스와 개발 조직이 서로 분리되어 있지만, 이러한 구조는 디지털 조직에서 존재하지 않습니다. 예를 들어 Amazon Web Services(AWS)에서 각 팀은 자체 로드맵을 보유하며 자체 서비스를 개발하고 운영합니다. 팀별로 인원수, 예산 및 성장 목표가 주어지며 비교적 독립적인 단위로 작동합니다. AWS의 팀은 상당히 작은 규모의 공존하는 '피자 2개 팀'입니다. 밀접하게 관련된 팀 그룹은 통합된 제품 로드맵, 개발 및 운영을 소유하고 리소스를 할당하며 필요에 따라 새 팀을 구성하는 총괄 관리자에게 보고합니다. 제품 기반 팀의 또 다른 이점은 기술 부채를 축적하지 않고 자연스럽게 자체적으로 관리한다는 것이며, 프로젝트가 다른 프로젝트로 즉시 넘어갈 때 발생하는 운영상의 제약이 발생하지 않는다는 점입니다.

조직에 데이터를 효과적으로 사용하는 데 필요한 데이터 해독 능력과 인프라가 부족한 경우 데이터 및 데이터 중심의 의사 결정 영역이 디지털 트랜스포메이션의 걸림돌이 될 수 있습니다. 데이터 해독 능력에 대한 강력한 기반이 없으면 직원이 데이터를 올바르게 해석하고 정보에 입각한 결정을 내리는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 이는 데이터 중심의 전략에 대한 불신으로 이어질 수 있습니다. 데이터 품질과 이해가 핵심인 생성형 AI와 관련해서 이 능력은 특히 더 중요합니다. 고급 데이터 기술을 사용하는 데 능숙한 생성형 AI 네이티브는 혁신적인 솔루션과 사용 사례를 빠르게 개발하여 기존 조직의 역량을 능가할 수 있습니다. 조직이 데이터 해독 능력을 키우고 데이터 중심의 의사 결정을 기업 문화에 통합하지 못하면 경쟁업체에 뒤쳐져 생성형 AI의 혁신 잠재력을 놓치고 궁극적으로 데이터 중심의 비즈니스 환경에서 경쟁 우위를 잃을 수 있습니다. 따라서 디지털 트랜스포메이션과 생성형 AI 기술을 최대한 활용하려면 데이터 해독 능력을 개선하고 데이터 중심의 인사이트를 수용하는 문화를 조성하는 것이 필수적입니다.

오늘날의 급변하는 비즈니스 환경에서 민첩성과 확장성을 유지하려는 조직은 클라우드 우선 전략을 채택해야 합니다. 조직은 클라우드 서비스를 활용하여 기존 온프레미스 인프라의 제약 없이 애플리케이션 및 AI 모델을 신속하게 구축, 배포 및 관리하고, 대량의 데이터를 처리하며, 실시간 분석을 지원할 수 있습니다. 조직은 클라우드 네이티브 서비스를 활용하여 생성형 AI 모델을 개발, 훈련 및 배포하기 위한 최첨단 도구에 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 혁신적인 솔루션의 시장 출시 시간을 단축할 수 있을 뿐만 아니라, 전 세계적 규모로 비즈니스를 효율적으로 확장하여 늘어나는 수요를 충족하고 새로운 기회를 모색할 수 있습니다.

클라우드 기반 도구를 통해 AI 기반 분석을 통합함으로써 조직의 의사 결정 방식이 변화하고 있습니다. 기업은 생성형 AI를 활용하여 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 인사이트를 추출하고, 시장 동향을 예측하며, 공급망을 최적화하고, 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 실시간으로 데이터를 처리하고 분석하는 클라우드의 기능을 통해 기업은 시장, 고객 행동 및 운영 역학의 변화에 신속하게 대응할 수 있습니다. 이러한 실시간 데이터 처리를 바탕으로 최신 관련 정보에 기반해 의사 결정을 내릴 수 있으므로 기업은 동적인 시장에서 상당한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

클라우드 및 AI 기술의 이점을 최대한 효과적으로 활용하려면 지속적인 혁신과 학습 문화를 조성하는 것이 필수적입니다. 조직은 직원이 새로운 기술을 탐구하고 실험하도록 동기를 부여하는 학습 사고방식을 장려해야 합니다. 포괄적인 교육 및 리소스를 제공하면 클라우드 컴퓨팅 및 생성형 AI에 대한 전문 지식을 개발하고 팀 내에서 혁신을 주도할 수 있습니다. 혁신적인 아이디어를 제공하고 AI 기반 솔루션을 성공적으로 배포한 직원에게 보상을 제공하는 인센티브 프로그램을 구현하면 이러한 문화를 더욱 발전시킬 수 있습니다. 부서 간 협업을 장려하면 다양한 관점을 고려하여 더 강력하고 창의적인 솔루션을 만들 수 있습니다. 이러한 관행을 조직 구조에 통합하면 기업은 장기적인 혁신과 적응성을 유지할 수 있습니다.

디지털 트랜스포메이션 또는 클라우드 마이그레이션을 탐색하고 일반적으로 새로운 기술을 채택하기 위해서는 많은 변화가 필요하지만, 가장 중요한 성공 요인은 가치 창출 시간 단축에 초점을 맞춘 제품 기반 조직에서 작은 단위로 많은 변화를 만들어냄으로써 신속한 혁신이 가능하다는 점입니다.

* COVID-19: Busting the myths of agile transformation