Benedict Evans
AI 도구, 기업 소프트웨어를 왜 쓸어버리지 못하나
한마디로
AI로 도구 만들기가 쉬워졌다고 해도 어떤 업무를 자동화해야 하는지 알아내고 회사 전체에 도입시키는 일은 여전히 어렵다는 거예요
무슨 내용인가
대기업은 SAP, Workday 같은 대형 시스템부터 수백 개의 버티컬 SaaS, 그리고 부서마다 쓰는 스프레드시트까지 수천 개의 소프트웨어를 안고 있어요. 벤 에반스는 AI 덕분에 도구를 5분 만에 만들 수 있게 됐다고 해서 이 복잡한 소프트웨어 지형이 사라질 거라는 생각은 오해라고 짚습니다. 진짜 어려운 부분은 도구를 만드는 기술적 장벽이 아니라 어디에 자동화가 필요한지 알아채는 일, 그리고 그 해결책을 50명이나 500명, 여러 부서와 규제 체계에 걸쳐 실제로 정착시키는 일이라는 설명이에요. 실제로 지난 3년간 기업들이 Copilot이나 ChatGPT, Claude를 전 직원에게 나눠줬지만 소수만 활발히 쓰고 대부분은 거의 사용하지 않는 현상이 이를 보여준다고 말합니다.
에디터 노트 | FactStack
이 진단, AX 프로젝트 몇 개만 들여다봐도 바로 체감됩니다. 라이선스 구매해서 뿌리는 순간까지가 제일 쉬운 단계고, 그다음부터가 진짜 싸움이에요. 어느 업무를 자동화 대상으로 쪼갤지, 그 결과를 승인 프로세스와 KPI 체계에 어떻게 끼워 넣을지는 프롬프트 몇 줄로 해결되지 않거든요. 마케팅 조직에서 흔히 보는 실패 패턴도 똑같습니다. 콘텐츠 초안 몇 개는 AI로 뽑아내면서 정작 캠페인 기획 회의나 성과 리포팅 방식은 3년 전 그대로인 경우가 대부분이고, 이건 도구 문제가 아니라 조직 설계와 변화관리 문제라는 걸 인정해야 풀립니다. 그래서 AI 전환 예산을 짤 때 라이선스 비용보다 워크플로우 재설계와 사용률 관리에 훨씬 더 많은 시간을 배정해야 한다는 게 제 결론이고, 이 부분을 건너뛴 조직은 1년 뒤 도입률 통계 앞에서 똑같이 당황할 겁니다.
실무 시사점
AI 도구를 마케팅팀 전체에 배포하는 것만으로는 업무가 자동화되지 않으니, 어떤 반복 업무를 자동화할지 구체적으로 찾아내고 팀 전체가 같은 방식으로 쓰도록 정착시키는 별도의 작업이 필요합니다
태그
용어 풀이
- Enterprise AI
- 기업이 업무에 도입해 쓰는 인공지능 기술 전반
- AI 도입
- 기업이 AI 도구나 모델을 실제 업무 프로세스에 적용하는 과정
- SaaS
- 인터넷을 통해 구독 방식으로 이용하는 소프트웨어 서비스
- 기업 소프트웨어
- 회사 업무를 처리하기 위해 쓰는 다양한 시스템과 프로그램들
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