칼럼 | CIO가 ‘업무의 미래’를 총괄해야 한다··· 실현 방안 3가지

직원들이 일하는 방법을 검토하고 미래의 작업 방식에 대한 기반을 마련하는 작업을 등한시하는 IT 리더가 흔하다. 하지만 기업의 장기적인 성공을 위해서는 꼭 필요한 작업이다.

“조직의 직원 경험과 업무의 미래를 책임지고 감독하는 인물은 누구인가?” 필자가 CIO와 IT 리더들에게 최근 자주 묻는 질문이다. 이어지는 대화에서는 대개 분명한 단절이 드러난다.

대부분의 IT 리더는 이 질문에 대답하기 전에 잠시 멈칫한다. 어떤 이는 회사의 하이브리드 작업 계획을 장황하게 설명한다. 그러나 이는 업무의 미래의 한 측면이지만, 완전한 범위는 아니다. 용어를 통일시키기 위해, 나는 “미래의 작업이란 기술적, 세대적, 사회적 변화에 영향을 받아 향후 10년간 작업이 어떻게 수행될 것인지에 대한 변화를 설명한다”라는 가트너의 정의를 언급하고 그들에게 이 더 큰 범위를 재고해 줄 것을 요청한다.

다시 침묵이 이어진 후, 어떤 사람들은 이 의제에 대한 소유권이 없다고 말할 것이다. 다른 사람들은 HR 팀이 업무의 미래에 대한 고려사항의 주도하고 부서장이 자신의 팀을 위해 그것을 소유한다고 말한다. 그럴 수도 있지만, 장기적인 조직의 성공을 보장하는 방법은 아니다.
 

미래의 업무를 위한 핵심 드라이버 ‘CIO’
많은 CIO들은 IT가 조직의 미래 업무를 위한 기반을 마련하는 데 관여하지만 대개는 지원 역할을 한다고 말한다. 자동화를 통해 부서를 지원하는 것은 CIO가 IT를 추진 요인으로 여기는 분야 중 하나다. 또는 부서에서 새로운 기술을 조달하는 경우, 구현을 위해서는 IT의 지원이 필요하거나 통합이 필요할 때가 있다.

그러나 조직의 미래 업무 임무에 이러한 조력자적 접근 방식을 취하는 것은 근시안적 시각일 수 있다. CIO는 특히 미래의 업무 이니셔티브가 디지털 혁신의 가속기일 때 리더십 역할을 더 많이 수행해야 한다.

CIO는 기술 변화가 직원의 책임과 경험을 어떻게 변화시킬 것인지에 대한 시각을 유도함으로써 조직의 경쟁력을 향상시키고 혁신 역량을 촉진하며 문화 변화를 유발할 수 있는 기회를 갖게 된다. 다음은 CIO가 집중해야 할 3가지 기술 영역이다.

1. 생성형 AI로 지식 관리를 변혁하라
챗GPT를 비롯한 여러 생성형 AI는 기업에 영향을 미치는 소비자 관심의 폭풍을 일으켰다. 많은 마케팅 부서가 콘텐츠 생성, 이미지 생성 및 비디오 편집을 수용하여 워크플로우를 확장하고 있다. 마이크로소프트는 오피스 제품군에 챗GPT 기능을 추가했으며, 구글은 워크스페이스 전반에 생성형 AI 툴을 추가하고 있다.

미닝의 CEO인 이셰이 카미엘은 “생성형 AI는 우리가 쓰는 콘텐츠에서 우리가 사용하는 창의적인 콘텐츠, 그리고 우리가 서로 대화하는 방식에 이르기까지 업무의 미래를 다시 상상하게 하고 있다. 정확성과 신뢰성에 대한 초기의 도전이 여전히 진입 장벽으로 남아 있지만, 생성 기술은 아직도 기업이 콘텐츠를 생산하고 가치 있는 정보를 신속하고 규모에 맞게 발굴하는 데 가치가 있는 것으로 입증되고 있다”라고 말했다.

생성형 AI가 업무의 미래에 크게 영향을 미칠 것으로 예상하는 한 분야는 지식 관리와 기업 검색 경험이다. 향후 10년간 생성형 및 대화형 AI 기능을 기반으로 검색 및 지식 관리의 소비자화가 이루어질 것으로 예상되고 있다.

오늘날 대부분의 기업은 CRM, CMS, e커머스 플랫폼, 오피스 제품군 및 협업 툴을 포함한 광범위한 툴에서 콘텐츠를 생성, 저장 및 검색하고 있다. 직원들은 자연어 처리 및 대화형 AI 기능 대신 원시적인 키워드 검색 상자를 사용하여 콘텐츠를 검색한다. 이러한 기능은 변혁을 무르익게 했으며, AI 검색은 정보 액세스를 중앙 집중화하고, 부족 지식(tribal knowledge) 위험을 해결하고, 직원 경험을 개인화 할 때 강력한 엔진이 된다.

2. 노 코드 기술로 셀프 서비스 기능을 추진하라
웹 애플리케이션을 구축하기 위한 최초의 노 코드 툴은 20여 년 전에 등장했다. 오늘날 대부분의 조직은 애플리케이션을 구축하기 위해 로우 코드 및 노 코드 툴을 혼합하여 사용하고 있으며, 많은 조직은 IT 직원이 아닌 직원이 수행하는 시민 개발을 지원한다.

노 코드는 단순히 앱을 개발하기 위한 것이 아니다. 파워 BI 및 타블로와 같은 노 코드 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스 툴을 사용하여 데이터 기반 조직을 지원하고 운영 스프레드시트에 대한 의존도를 낮추기 때문이다. 또한 IT 지원을 거의 또는 전혀 받지 않고 기술 솔루션을 구현할 수 있는 인력과 기술을 보유한 마케팅, 운영 및 재무 팀에서 사용하는 노 코드 데이터 준비, 자동화 및 통합 툴도 있다.

CIO는 노 코드 및 시민 개발을 주요 업무 미래 전략으로 받아들여야 한다. 현실은 IT 인력이 항상 부족하고, 작업장에 들어오는 많은 사람들이 노 코드 기술로 작업할 수 있는 충분한 기술적 통찰력을 가지고 있다는 것이다.

CIO가 이니셔티브를 주도하고 IT가 지원 서비스를 제공할 때 노 코드 기술로 직원의 역량을 강화하면 문화 혁신을 추동할 수 있다. IT 부서는 그저 ‘아니오’라고 말하거나 직원이 IT의 도움을 요청할 때까지 기다리지 않아야 한다. IT 부문은 의제를 추진할 수 있는 기술을 보유하고 있다.

셀프 서비스 기능을 추진하는 현실의 과제는 그리 복잡하지 않다. CIO는 시민 개발 거버넌스 모델을 정의하고 시민 데이터 과학을 관리하여 현재 개발된 노 코드 앱과 대시보드가 미래의 기술적 부채가 되지 않도록 해야 한다. 요구 사항 식별, 애플리케이션 버전 지정, 기능 테스트, 보안 액세스 역할 설정, 릴리스 문서화, 기능 재사용 및 표준 정의와 같은 분야는 모두 코드가 있는 앱, 로우 코드 앱 또는 노 코드 앱이든 모두 중요하다.

3. 초자동화 및 실시간 애널리틱스로 의사결정을 가속화하라
셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스와 데이터 카탈로그가 데이터를 민주화하는 데 도움이 된다면, 초자동화와 실시간 애널리틱스를 통해 CIO는 보다 현명한 의사 결정을 가속화할 수 있다.

대기업은 경영진이 주간 및 월간 보고서를 검토하는 배치 데이터 처리에서 더 많이 실시간 애널리틱스로 전환했다. 또한 CIO는 작업 및 워크플로우에서 로봇 처리 자동화(RPA)를 사용하는 것을 넘어 이제는 자동화, 로우 코드 및 머신 러닝 기능의 통합인 초자동화에 초점을 맞춰 보다 현명한 의사 결정을 가능하게 해준다.

이러한 기술이 주류화되고 있으며, 더 많은 중소기업(SMB)이 지능형 자동화를 추진하는 데 더 이상 뒤쳐질 여유가 없다.

Hourly.io의 공동 설립자이자 CEO인 톰 세이지는 “연준이 계속해서 금리를 인상함에 따라, 중소기업들은 돈을 절약할 방법을 찾을 것이다. SMB의 업무 미래는 자동화 및 실시간 애널리틱스와 같은 새로운 기술을 채택하는 능력에 의해 주도될 것이며 시간과 자금을 절약하는 데 중점을 둔 SMB의 혁신의 핵심 동력이 될 것이다”라고 말했다.

여기에는 재무 조직에 실시간 애널리틱스 기능을 제공하거나 초자동화를 사용하여 현장 운영의 리소스 스케줄링을 개선할 수 있는 기회가 포함된다.

그러나 CIO에게 핵심 기회는 “자동화, 실시간 애널리틱스, 머신 러닝 및 로우 코드 기능을 통합하여 워크플로우 X를 다시 상상하는 방법은 무엇인가?”라고 물으면서 구성요소로서 이러한 기술을 이용하는 것이다. 

CIO는 창의적 사고에서 시작하여 혁신적으로 재창조된 워크플로우를 구현하고 직원 경험에 초점을 맞추는 미래 업무의 추동력이 되어야 한다.

* Isaac Sacolick는 애자일, 데브옵스, 데이터 과학을 다룬 ‘Driving Digital: The Leader’s Guide to Business Transformation through Technology’의 저자다. ciokr@idg.co.kr