일의 Flywheel을 가속하는 듀얼 엔진: 생성형 AI와 하이퍼오토메이션

현대 비즈니스에서 ‘일의 플라이휠(Flywheel)’이란 무엇인가?

케임브리지 사전[1]에 따르면, 플라이휠(Flywheel)은 기계가 일정한 속도로 작동하도록 도와주는 장치를 말합니다. 이 장치는 한 번 회전하기 시작하면 점점 더 큰 가속을 얻게 되는 관성의 원리를 활용하는데, 이러한 개념은 비즈니스와 업무 환경에서도 강력한 성장 동력으로 작용할 수 있습니다.

‘일의 플라이휠’ 개념은 2001년에 ‘Good to Great’의 저자이자 전략가인 Jim Collins에 의해 제시되었으며, 이를 실제 비즈니스 모델에 성공적으로 적용한 사람은 아마존(Amazon)의 CEO였던 Jeff Bezos입니다.

[그림 1] Jeff Bezos가 직접 메모한 아마존 플라이휠 (출처: Channel Key[2])

아마존은 고객 경험을 향상하고, 가격을 낮추며, 제품의 다양성을 확장하고, 더 많은 판매자를 유입하는 플라이휠을 통해 글로벌 리더로 자리 잡았습니다. 요컨대, 가격이 낮아질수록 고객의 유입이 증가하고, 고객이 증가할수록 판매자가 더 많이 플랫폼에 입점하게 되어 다시 경쟁이 촉진되는 선순환 구조가 형성된 것입니다. 한편, 스타벅스(Starbucks)는 단순한 커피 판매를 넘어, 고객에게 독특한 경험을 제공하는 플라이휠을 만들어냈습니다. 품질 좋은 커피와 편안한 매장 분위기, 친절한 서비스가 결합된 경험을 통해 고객의 충성도를 높였고, 이는 다시 더 많은 고객을 불러오는 선순환으로 이어졌습니다. 더 많은 고객이 몰리면서 매장은 점점 활성화되었고, 그 결과 스타벅스는 일상에서 누구나 찾는 브랜드로 자리 잡게 되었습니다.

[그림 2] Starbucks Digital Flywheel (출처: HBS[3])

Components of Starbucks Digital Flywheel

Rewards

The most compeling rawards program with every relevanc

Personalization

Offters, communications and service tailored to individual customers

starbucks digital flywheel

Payment

The easiest, moost sensible ways to pay at starbucks and beyond

Ordering

The fastest, and most convenient way to oder

그렇다면 이 플라이휠 개념은 비즈니스 전략에서만 유효한 것일까요? 사실 플라이휠은 비즈니스 모델을 넘어 우리의 일상 업무에도 비전을 제공할 수 있는 효과적인 방법입니다. 일의 플라이휠은 업무 과정에서 점진적으로 더 나은 성과와 효율성을 만들어내는 구조를 갖추도록 도와줍니다. 초기에는 작은 변화나 개선으로 시작하지만, 반복을 거듭하며 점차 속도가 붙고, 업무에서 더 큰 성과와 혁신을 이끌어낼 수 있습니다. 즉, 새로운 업무 방식을 도입하거나, 자동화 도구를 활용하여 효율성을 높일 때마다 작은 변화들이 모여 점차 큰 변화를 만들 수 있다는 의미입니다. 이러한 일의 플라이휠은 비즈니스 성장을 촉진할 뿐 아니라, 개인과 팀이 지속적으로 발전할 수 있는 동력으로 작용할 수 있습니다.

현대의 플라이휠은 단순히 전략적인 접근을 넘어서, 기술의 진보를 통한 업무 방식의 혁신에까지 그 의미가 확장되었습니다. 특히 생성형 AI와 하이퍼오토메이션 기술은 이 플라이휠 개념을 더욱 강화하며, 업무의 효율성을 극대화하고 혁신을 촉진하는 데 중추적인 역할을 하고 있습니다. 이 두 기술은 각각의 고유한 방식으로 성장을 촉진하고, 상호보완적인 방식으로 작동하여 성과의 선순환을 강화하기 때문입니다. 생성형 AI와 하이퍼오토메이션은 플라이휠에 가속을 더해주는 핵심 동력으로서, 변화에 신속하게 적응하고 효율적으로 대응할 수 있게 함으로써 기업의 장기적인 성장과 성공을 지속적으로 뒷받침할 것으로 예상합니다.

이 아티클에서는 이러한 플라이휠을 가속할 수 있는 주 엔진으로서 생성형 AI와 하이퍼오토메이션이 어떻게 일상 업무의 혁신을 이끌어낼 수 있는지 살펴보고자 합니다.

주 엔진 1: 생성형 AI의 업무 혁신

생성형 AI는 단순히 데이터를 처리하고 정보를 제공하는 것을 넘어, 복잡한 문제 해결과 창의적인 아이디어 제공에 중요한 역할을 하고 있습니다. 예를 들어, 금융 서비스 분야에서 생성형 AI는 고객 서비스를 개선하기 위해 개인화된 투자 조언을 제공하고, 실시간으로 시장 데이터를 분석하여 맞춤형 금융 상품을 추천합니다. 이러한 기능은 전통적인 데이터 분석과 고객 상호작용 방식을 혁신적으로 변화시키며, 금융기관이 고객 경험을 극대화하고 운영 효율성을 높이는 데 기여합니다.

새로운 창의성의 출현
생성형 AI는 텍스트, 이미지, 동영상 등 다양한 콘텐츠를 빠르게 생성하며 창작 속도를 비약적으로 향상하고 있습니다. AI가 제안하는 독창적 아이디어와 인간의 창의성이 결합되어 새로운 창작 패러다임이 형성되고 있습니다. 디자인에서 AI는 시각 자료를 제공하고, 마케팅에서는 개인화된 콘텐츠 제안이 가능해짐으로써 창작의 폭이 확장되고 있습니다. 신제품 출시 시 AI가 시각적 요소를 빠르게 제안하면, 디자이너는 이를 바탕으로 고유한 브랜드 요소를 강화하는 데 에너지를 쏟을 수 있습니다. 이전에 많은 시간이 걸렸던 콘텐츠 기획, 문서 작성, 디자인 작업 등이 AI의 자동화와 보조로 간소화되고, 직원들은 더 높은 부가가치를 창출하는 일에 집중할 수 있게 되었습니다. Adobe의 Firefly와 같은 생성형 AI는 사용자가 텍스트를 입력하면 원하는 스타일과 형식으로 이미지를 자동 생성합니다. 이를 통해 디자이너는 기초적인 디자인 작업을 자동화하고, 더 고차원적이고 창의적인 작업에 집중할 수 있습니다.

개인화된 업무 지원
생성형 AI가 개인의 업무 스타일과 패턴을 학습함으로써, 그에 맞는 맞춤형 지원을 제공할 수 있습니다. AI 비서와 코파일럿 기술은 일상적인 작업의 자동화는 물론, 각 개인의 업무 흐름에 맞춘 제안과 효율적인 업무 실행을 돕습니다. 이는 직원 만족도와 몰입도를 크게 높이며, 기업 전체의 생산성을 견인하는 데에도 기여할 수 있습니다. 또한 AI는 개인의 업무 성과나 기술 습득을 실시간 분석해, 필요한 기술 교육 자료나 과제를 제안하는 등 학습과 성장을 돕습니다. 이는 맞춤형 학습을 통해 직원들이 빠르게 변화하는 기술 트렌드에 대응할 수 있도록 합니다. GitHub Copilot은 개발자가 코드를 작성할 때 자동으로 관련 코드를 제안하거나, 문법 오류를 수정합니다. 개발 초보자들은 AI의 실시간 코딩 보조를 통해 더욱 신속하게 프로젝트에 적응할 수 있으며, 코드 품질이 높아져 전체 프로젝트의 속도와 안정성을 개선할 수 있습니다.

협업과 커뮤니케이션의 혁신
AI가 이상적인 협업 수단으로 발전한다면, 머지않아 개인의 강점, 작업 패턴을 분석해 이상적인 팀 구성을 제안하고, 각 팀원이 선호하는 소통 방식에 맞춘 의사소통 지원을 제공하여 협업의 효율성을 높일 수 있을 것입니다. 이를 통해 기존의 수직적 커뮤니케이션 구조가 아닌, 진정 유연하고 수평적인 협업 구조를 구축할 수 있을 것입니다. 한편, 글로벌 조직 구조에서는 생성형 AI가 다국어 번역과 문화적 맥락 이해를 지원하여, 서로 다른 배경을 가진 팀원들 간의 원활한 의사소통을 촉진할 수 있습니다. 삼성SDS의 Brity Copilot은 해외 법인에 있는 현지 직원들과 협업하는 환경에서 생성형 AI 기반 번역 도구를 활용해 각국 언어로 작성된 이메일을 번역하거나 회의 중 실시간 자동 번역을 제공합니다. 이를 통해 팀원들은 언어 장벽 없이 글로벌 협업을 진행할 수 있습니다. 또한, 팀원 간의 메시지를 요약하고, 특정 팀원에게 필요한 정보만을 추려주는 기능을 제공하여 불필요한 소통을 줄입니다. 예를 들어, AI가 팀 회의록을 요약하여 중요한 정보만 전달하거나, 개별 팀원의 성향에 맞춘 소통 방식을 제안해 팀원들이 효율적으로 정보를 공유할 수 있도록 지원합니다.

데이터 기반 의사결정의 일상화
생성형 AI는 방대한 양의 데이터를 분석하고 예측을 제공합니다. 이를 통해 관리자뿐 아니라 모든 직원이 데이터 기반으로 신속하게 의사결정을 내릴 수 있는 환경을 조성하고, 정보의 민주화를 실현할 수 있습니다. AI가 실시간으로 다양한 업무 데이터를 수집하고 이를 기반으로 추세를 예측해 줌으로써, 직원들은 상황을 신속하게 파악하고 변동성에 능동적으로 대응할 수 있습니다. 삼성SDS의 디지털 물류 서비스 Cello Square는 AI 기반 데이터 분석을 통해 전 세계 배송망과 재고 상황을 실시간으로 모니터링합니다. 이를 통해 각 물류 센터의 재고 상황이나 배송 예측 데이터를 바탕으로 공급망을 최적화하고, 예기치 않은 공급망의 변동에도 신속히 대응할 수 있습니다.

주 엔진 2: 하이퍼오토메이션 기반의 업무 최적화

하이퍼오토메이션은 다양한 기술을 통합하여 자동화를 넘어서 최적화된 업무 프로세스를 실현합니다. 예를 들어, 제조업에서 하이퍼오토메이션은 제품의 설계부터 생산, 유통에 이르기까지 모든 과정을 연결하고 최적화합니다. IoT 센서를 통해 수집된 실시간 데이터는 AI가 분석하고, 이를 기반으로 생산 라인의 작업 효율을 조정하며 재고 관리를 자동화합니다. 이러한 통합 접근 방식은 오류를 줄이고 생산성을 향상하며, 전체적인 공급망 관리를 최적화할 수 있습니다.

자율적 업무 최적화 시스템 구축
하이퍼오토메이션은 단순한 프로세스 자동화가 아닌, ‘자율적 업무 최적화 시스템’의 구축으로 진화하고 있습니다. 이 시스템은 AI와 머신러닝이 지속적으로 학습하고 예측하며, 실시간으로 업무 프로세스를 자동 조정합니다. 예를 들어, 운영 데이터와 외부 시장 데이터를 융합하여, 시스템이 스스로 목표를 설정하고, 변경 사항에 능동적으로 대응하는 형태로 발전합니다. 이로써 시스템은 미리 정의된 프로세스에 국한되지 않고, 자체 학습을 통해 최적의 결과를 자동으로 찾아가는 형태로 업무를 운영하게 됩니다.

[그림 3] The Active Pattern for Self-Optimization (출처: Jürgen Gausemeier[8])

Principle-Concept

Generally understandable description for the selection of APso

Active Pettern for Self-Optimization APso

Application-Scenario

Applications where APso have been successfuly applied.

Structure

Necessary Participating ststem elements and their relations

Behavior

Specification of selfoptimization-process, in particyular state-changes

Methods

Realization of the specified behavior by methods such as Case=based Reasoning, Neuro-Fuzzy Deduction or Reinforcement Learming

AI 기반 업무 협업 네트워크
하이퍼오토메이션은 조직 내 모든 부서와 외부 파트너까지 포함하여 AI 기반으로 협업 네트워크를 구축합니다. 각 부서와 외부 이해관계자가 단절된 정보가 아닌, 연결된 네트워크 속에서 AI를 통해 실시간으로 상호작용을 합니다. 이를 통해 업무 프로세스는 개별 부서에 국한되지 않고, 전체 조직이 하나의 유기체처럼 움직이며 최적화된 협업을 실시간으로 유지합니다. 예를 들어, 공급망 관리에서 AI가 데이터 패턴을 분석해 변동성을 미리 감지하고, 모든 부서가 실시간으로 최적화된 대응 방안을 선택하도록 합니다. 월마트(Walmart)는 이러한 기술을 활용해 각 지점의 재고 수준과 고객 수요 데이터를 통합, 실시간으로 제품을 공급할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 효율성뿐만 아니라, 운영 전반에 걸친 협업 네트워크가 개선되었습니다.

적응형 인텔리전스 에코시스템
하이퍼오토메이션의 다음 단계는 ‘적응형 인텔리전스 에코시스템’의 구축입니다. 이 에코시스템은 AI와 IoT 센서 네트워크, 프로세스 마이닝을 결합해 기업의 물리적 환경과 디지털 환경을 실시간으로 모니터링하고 조정합니다. 이를 통해 업무 최적화는 변동성을 예측하여 선제적으로 대응하는 적응형 환경으로 진화합니다. 예를 들어, 제조 시설에서 이상 징후가 감지되면 AI가 자동으로 데이터를 분석하고 최적화된 운영 전략을 재설정합니다. 이는 단순한 자동화에서 벗어나 기업 전체의 환경에 능동적으로 적응하는 업무 운영 모델을 구축할 수 있게 합니다.

지속 가능한 생산성의 실현
하이퍼오토메이션은 지속 가능한 생산성을 가능하게 하는 데 중점을 둡니다. 자동화 기술의 무분별한 사용이 아닌, 데이터 기반으로 최적화된 리소스 활용과 생산성 지속성을 목표로 합니다. 예를 들어, 에너지 관리와 리소스 할당에 있어서, 하이퍼오토메이션은 환경적, 경제적 최적화를 동시에 달성할 수 있도록 설계합니다. 기업은 지속 가능한 자동화 시스템을 통해 에너지 소비와 비용 절감에 효과적인 대응을 할 수 있으며, 이는 환경 규제 준수와 기업의 사회적 책임까지 포괄할 수 있습니다. 아마존은 물류 센터에서 에너지 관리와 리소스 활용 최적화를 위해 자동화를 도입하여 운영 비용을 절감하고 있습니다. 이는 단순한 자동화가 아니라, 지속 가능한 방식으로의 전환을 목표로 하고 있습니다.

초연결 지능형 프로세스
하이퍼오토메이션의 궁극적인 목표는 모든 프로세스를 초연결하여 완전히 지능화된 상태로 만드는 것입니다. 이는 클라우드와 엣지 컴퓨팅을 결합해 분산된 업무 환경에서도 중앙 시스템과 동기화되는 초연결 생태계를 조성합니다. 예를 들어, 다양한 부서와 운영 지역이 분산된 글로벌 기업에서 모든 프로세스와 데이터가 연결되어 중앙의 AI가 이를 통합하여 운영을 최적화합니다. 이 초연결 프로세스는 각각의 지점에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집하여 본사와 공유하며, 지역별 맞춤 최적화를 가능하게 합니다.

기술적 통합: 생성형 AI와 하이퍼오토메이션의 협력

생성형 AI와 하이퍼오토메이션은 각각의 강점을 활용하여 업무 프로세스를 혁신할 수 있습니다. 특히, 고객 서비스 분야에서 이 두 기술의 결합은 고객의 문의에 대한 응답 속도를 높이고, 개인화된 해결책을 제공하여 고객 만족도를 향상합니다. AI는 고객의 문의 내용을 분석하여 맞춤형 대응을 생성하고, 하이퍼오토메이션 시스템은 이 대응을 실시간으로 고객 서비스 플랫폼에 적용하여 효율적인 고객 관리를 가능하게 합니다.

또한, 이러한 기술의 결합은 아래의 업무 시나리오에서도 효과를 극대화할 수 있습니다.

고객 서비스 자동화와 개인화
생성형 AI는 고객 데이터를 분석하여 개인화된 서비스 제안을 생성하고, 하이퍼오토메이션은 이러한 제안을 실시간으로 실행하는 고객 서비스 프로세스를 자동화합니다. AI가 고객의 구매 이력과 선호도를 분석하여 맞춤형 제품 추천을 생성하고, 하이퍼오토메이션 시스템이 이를 고객 서비스 플랫폼에 자동으로 통합하여 제안합니다. 이는 고객 만족도를 높이고, 반복 구매를 촉진하는 효과적인 방법입니다.

재고 및 공급망 관리 최적화
하이퍼오토메이션은 공급망 데이터를 지속적으로 모니터링하고 관리하는 반면, 생성형 AI는 시장 변동성과 소비자 수요 예측을 분석하여 최적의 재고 수준을 제안합니다. 이 두 기술의 통합 사용은 재고 부족 또는 과잉 문제를 최소화하고, 공급망 효율성을 극대화합니다.

프로젝트 관리 및 실행
생성형 AI는 프로젝트 기획 단계에서 창의적인 해결책과 혁신적 아이디어를 제시할 수 있으며, 하이퍼오토메이션은 프로젝트의 일정, 리소스 할당, 진행 상황을 자동으로 관리합니다. AI는 마케팅 캠페인의 새로운 컨셉을 제안하고, 하이퍼오토메이션 도구는 이를 기반으로 캠페인의 실행 계획을 자동화하여 일정을 최적화하고 리소스를 효율적으로 배분합니다.

미래의 업무 환경에서 생성형 AI와 하이퍼오토메이션의 결합은 기업 내 업무 방식에 새로운 시너지를 창출하며, 업무의 창의성과 효율성을 동시에 강화하여 다음과 같은 비즈니스 목표를 달성하기 위한 혁신적인 접근 방식을 제공할 것입니다.

첫째, 생성형 AI는 데이터를 기반으로 복잡한 문제에 대한 창의적인 해결책을 제시할 수 있습니다. 이는 하이퍼오토메이션의 자동화 프로세스와 결합되었을 때 더욱 강력한 효과를 발휘합니다. 예를 들어, 생성형 AI가 마케팅 전략을 위한 다양한 아이디어를 빠르게 제안하면, 하이퍼오토메이션은 이를 구체화하고 반복적인 과정을 자동화하여 실질적인 업무 흐름을 최적화합니다. 이렇게 두 기술이 협력하여 창의성과 생산성을 동시에 높이는 새로운 형태의 업무 환경을 구축할 수 있습니다.

둘째, 생성형 AI와 하이퍼오토메이션은 의사결정의 속도와 정확성을 크게 개선합니다. 생성형 AI는 방대한 데이터를 분석하여 중요한 인사이트를 빠르게 제공함으로써 경영진의 전략적 의사결정에 도움을 줍니다. 하이퍼오토메이션은 이러한 인사이트를 바탕으로 필요한 실행을 자동화하여, 실행 속도를 극대화하고 오류를 줄입니다. 이러한 구조는 기업이 변화하는 시장 상황에 민첩하게 대응하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

셋째, 고객 경험을 개선하는 데에도 두 기술의 시너지가 적용됩니다. 생성형 AI는 고객의 행동 패턴과 피드백을 분석하여 개인화된 맞춤형 경험을 제공합니다. 하이퍼오토메이션은 이 분석 결과를 지원하는 여러 백엔드 프로세스를 자동화함으로써 고객 서비스의 일관성과 응답 속도를 높여줍니다. 이를 통해 고객 만족도는 한층 높아지고, 기업은 고객과의 관계를 더욱 견고히 할 수 있게 됩니다.

마지막으로, 두 기술은 기업이 변화하는 비즈니스 환경에 유연하게 대응할 수 있도록 지원합니다. 생성형 AI는 시시각각 변화하는 트렌드를 실시간으로 반영하여 적시에 유용한 예측과 통찰을 제공합니다. 하이퍼오토메이션은 이를 기반으로 조직 내 여러 부서와 시스템을 유기적으로 연결해 업무의 연속성과 민첩성을 강화합니다. 덕분에 기업은 새로운 과제를 효과적으로 수용할 수 있으며, 시장 변화에 따른 유연한 대응 능력을 갖추게 됩니다.

이러한 시너지를 통해 생성형 AI와 하이퍼오토메이션이 주도하는 미래의 업무 환경은 창의성과 효율성, 유연성이 공존하는 방향으로 나아갈 것입니다. 각 기술의 장점을 최대한 활용함으로써 업무 수행 방식의 혁신을 가속하며, 기업은 지속 가능한 성장을 위해 필요한 역량을 강화하게 될 것입니다.

마무리

생성형 AI와 하이퍼오토메이션은 단순히 업무 프로세스를 자동화하고 최적화하는 것을 넘어, 기업의 창의적 가치 창출과 지속 가능한 성장을 촉진하는 핵심 동력입니다. 이 두 기술이 결합된 '일의 플라이휠'은 기업이 예측 가능한 성장을 넘어서, 끊임없이 변화하는 시장 환경에 능동적으로 대응하고, 유연한 업무 문화를 구축할 수 있게 할 것입니다.

이러한 초연결 업무 환경은 직원들에게 창의적이고 가치 있는 일에 집중할 수 있는 기회를 제공하고, 기업에는 지속 가능한 성장을 위한 견고한 기반을 마련해 줄 것입니다. 즉, 직원들의 역량 강화와 창의력 발휘를 가능하게 하면서, 동시에 비즈니스의 민첩성과 적응력을 높여줍니다. 이는 효율성과 창의성이 상호 보완적으로 작용하는 업무 환경을 만들어 지속 가능한 혁신을 가능하게 합니다.

궁극적으로, 생성형 AI와 하이퍼오토메이션이 주도하는 '일의 플라이휠'은 기업과 조직을 새로운 가능성의 세계로 이끌며, 미래의 업무 패러다임을 새롭게 정의할 것입니다. 기업이 이러한 기술을 통해 불확실한 미래에 보다 능동적으로 대처하고, 경쟁력을 지속적으로 강화할 수 있도록, 지금이 바로 새로운 업무 혁신을 시작할 적기입니다.

References
[1] Cambridge Dictionary: https://dictionary.cambridge.org/dictionary/english/flywheel
[2] Amazon Flywheel: The Secret to Success for Earth’s Most Customer-Centric Company: https://channelkey.com/amazon-content-seo-and-optimization/amazon-flywheel-the-secret-to-success-for-earths-most-customer-centric-company/
[3] Friend Not Foe: Starbucks Bets a Latte on Digital: https://d3.harvard.edu/platform-digit/submission/friend-not-foe-starbucks-bets-a-latte-on-digital/
[4] Adobe Firefly: https://www.adobe.com/products/firefly.html
[5] GitHub Copilot: https://github.com/features/copilot
[6] 삼성SDS Brity Copilot: https://www.samsungsds.com/kr/copilot/brity-copilot.html
[7] 삼성SDS Cello Square: https://www.samsungsds.com/kr/digital-forwarding-platform/cello-square.html
[8] A Design Methodology for Self-Optimizing Systems: https://www.hpi.uni-potsdam.de/giese/misc/publications/AAET05.pdf
[9] Using AI and automation for true self-optimization: https://www.okoone.com/spark/strategy-transformation/using-ai-and-automation-for-true-self-optimization/

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