AI, 도구와 전환

AI로 도구를 쉽게 만들거나 업무를 직접 처리할 수 있어도, 어떤 도구가 필요한지 발견하고 조직 전체가 쓰게 만드는 일은 별개임 기업 소프트웨어는 표준화한 전용 시스템과 Excel·이메일을 활용한 즉흥적 업무 처리 사이를 오가며 발전하고, AI는 이 구도를 없애기보다 선택지와 전환 기준을 바꿈 지난 3년간 기업의 AI 도입에서는 일부 직원만 도구를 적극 활용하고, 개별 시범사업도 수백 개 업무 흐름으로 확장하는 데 어려움을 겪음 기업은 구매·구축·배포 방식, 운영 변화의 범위, 사업 경제성과 경쟁에 미칠 영향을 각각 검토해야 하며, 전 직원에게 챗봇을 배포하는 것만으로는 답을 얻을 수 없음 AI는 기존 업무를 더 많이, 더 빠르게 처리하게 하겠지만, 과거 플랫폼 전환에서 실제로 중요했던 것은 이전에는 불가능했고 아무도 상상하지 못했던 새로운 일이었음 도구 제작이 쉬워져도 소프트웨어가 사라지지는 않음 오늘날 미국 대기업은 수백~수천 개의 소프트웨어를 사용하면서도 지루하고 반복적인 업무를 많이 남겨두고 있음 SAP·Workday 같은 대형 범용 기록 시스템, 수백 개의 업종별 SaaS, 각종 업무 흐름·스크립트·자동화·데이터베이스, 부서 운영을 떠받치는 10MB 스프레드시트까지 공존함 기업 스스로도 보유한 소프트웨어의 규모, 실제 사용 현황, 지불 비용을 정확히 모르는 경우가 많음 AI는 10분 걸리는 일을 자동화하려고 한 시간 동안 도구를 만들던 상황을 바꿈 엔지니어가 아니어도 코드를 쓰지 않고 5분 만에 도구를 만들거나, 모델에 업무 자체를 맡길 수 있음 필요에 따라 즉석에서 자유로운 형태로 소프트웨어를 생성할 수 있다면, 훨씬 적은 소프트웨어로 훨씬 많은 업무를 자동화할 수 있다는 기대가 생김 그러나 도구 제작자의 시각만으로는 소프트웨어가 생겨나는 과정, 사람들이 사용하는 방식, 기업이 변화하는 과정을 놓치게 됨 가장 어려운 일은 필요한 도구를 발견하는 것임 대부분의 사람은 도구 제작자가 아니며, 자기 업무를 다른 방식으로 수행할 방법을 본능적으로 고민하지 않음 뛰어난 이혼 전문 변호사는 사건과 의뢰인에 집중하지, 법률 증거개시 소프트웨어의 이상적인 기능을 고민하지 않음 뛰어난 기업 영업 담당자의 관심사도 영업 지원 소프트웨어 설계보다는 제품·고객·경쟁사에 있음 Excel의 온보딩, 도우미, File/New의 템플릿은 가능한 활용법을 알려주지만 완전한 해답은 아님 템플릿 각각의 영역에서도 별도 기업이 탄생했으...