은 직원 요구를 이해��고 개인화된 경험을 제공함으로써 조직 변화 관리의 성공률을 높입니다. AI를 변화 관리에 활용해 효과적인 소통, 맞춤형 교육, 등으로 전환 과정을 원활하게 이끌고, 지속적인 개선 문화를 조성하세요.

글쓴이: 조리트 드 그루트(Jorrit de Groot), 번역: 챗GPT(ChatGPT)

조직 변화�� 그 자체로 어려운 과제이며, 변화 시도의 70%가 실패로 끝난다고 알려져 있습니다. 그 이유�� 무엇일까요? 복잡한 인터페이스, 혼란스러운 프로세스, 부실한 소통이 긍정적 변화를 잠재적으로 생산성 악몽으로 전락시키기 때문입니다. 하지만, 이러한 전환 과정을 더 원활��고, 직관적이며, 심지어 직원들에게 흥미로운 경험으로 바꿀 방법이 있다면 어떨까요?

변화 관리�� 전통적으로 두 가지 도전 과제를 동시에 해결해야 하�� 영역입니다. 첫 번째�� (전사적 자원 관리) 솔루션과 같은 복잡한 신규 시스템을 도입하�� 일이고, 두 번째�� 직원들이 그 변화를 받아들이도록 설득하�� 일입니다. 특히 사용자 경험이 부족한 경우 ERP 도입이 실패로 끝나�� 주요 이유가 됩니다.

바로 이 지점에서 AI가 등장합니다. AI�� 단순히 새로운 기술을 배포하�� 데 그치지 않고, 직원들의 요구를 이해��고, 개인화된 경험을 제공하며, 변화의 이유(“왜”)를 명확히 전달하�� 데 중점을 둡니다.

AI를 활용한 효과적인 소통 – “왜”를 해결하기

AI�� 기술 그 자체를 넘어 변화 관리자가 사용자 수용을 촉진하�� 방식을 혁신��고 있습니다. 전통적으로 변화 관리자들은 새로운 시스템의 세부 사항—”무엇”과 “어떻게”를 설명하�� 데 많은 시간을 할애하며, 기술적인 용어를 사용해 직원들의 흥미를 잃게 만듭니다. 이 접근법은 직원들이 진정으로 궁금해하�� 핵심 질문, 즉 “이 변화가 나에게 어떤 이익을 줄까?”를 해결하지 못합니다.

베스트셀러 ‘나�� 왜 이 일을 하��가?(Start With Why)’의 저자이자 동기부여 연설가인 사이먼 시넥(Simon Sinek)은 목적을 중심으로 리드하�� 것이 중요하다고 강조합니다. 그�� 애플의 제품 출시 사례를 언급하며, 대부분의 기업이 “무엇”—예를 들어 더 빠른 프로세서를 갖춘 새 휴대폰—에 초점을 맞추�� 반면, 애플은 “왜”에서 시작한다고 설명합니다. 애플은 혁신적인 사용자 경험과 사랑하�� 사람들과 더 깊이 연결될 수 있�� 능력을 강조합니다. 이 감정적 연결이 고객들에게 진정으로 공감과 수용을 이끌어냅니다.

AI 기반 도구�� 변화 관리자들이 이러한 접근법을 모방할 수 있도록 도왶�줍니다. 직원마다 “왜”를 구체적으로 다루�� 맞춤형 커뮤니케이션 전략을 세울 수 있게 해주�� 것입니다.

예를 들어, HR 프로세스를 개인화��고 간소화하�� AI 기반 변화 관리 도구가 있다고 가정해봅시다. 이를 배포할 때 AI를 활용해 자연어 처리 기술로 직원들의 감정을 분석할 수 있습니다. 이를 통해 변화 관리자�� 이러한 감정에 대응하며 변화의 “왜”를 더 잘 전달할 수 있고, 이�� 궁극적으로 더 높은 수준의 직원 참여로 이어질 수 있습니다.

사용자 경험을 넘어: 더 부드러운 전환을 위한 비즈니스 AI

AI�� 단순히 사용자 인터페이스에 국한되지 않습니다. 변화 관리의 계획 및 실행 단계에서도 중요한 역할을 할 수 있습니다. AI�� 데이터 기반 통찰과 자동화 기능을 제공함으로써 변화 관리자들을 지원합니다. 다음은 AI가 변화 관리를 혁신하�� 몇 가지 방법입니다:

• 개인화된 교육
  스트리밍 플랫폼이 사용자의 콘텐츠 소비 패턴을 이해��고 적합한 추천을 제공하�� 것처럼, AI�� 직원 개개인의 데이터(학습 스타일, 과거 성과 등)를 분석해 새 프로세스나 기술에 맞�� 맞춤형 학습 경로를 제안할 수 있습니다. 이를 통해 직원들이 가장 적합��고 효과적인 교육을 받게 되어 변화의 빠른 수용과 성과 개선이 가능합니다. 델타항공(Delta Airlines)은 직원의 현재 기술과 역량을 AI 알고리즘을 통해 학습 기회왶� 연결하�� 개념 증명을 진행 중입니다.
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  AI 알고리즘은 과거 데이터를 분석하여 패턴과 추세를 파악��고, 변화 시도의 잠재적 결과를 예측할 수 있습니다. 예를 들어, AI�� 새로운 소프트웨어 도입이 직원 생산성에 미칠 영향을 예측��고, 변화 실행 시점과 추가 지원이 필요한 영역을 식별하�� 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 성공 측정
  AI�� 변화 시도왶� 사용자 수용 성공 여부를 측정하�� 데도 사용됩니다. 로그인 횟수, 작업 완료 시간, 사용자 피드백과 같은 주요 지표를 추적하여 직원들이 변화에 어떻게 적응��고 있��지에 대한 유용한 통찰을 제공합니다. 이를 통해 개선이 필요한 부분을 파악할 수 있습니다.

변화 관리의 미래: 인간과 AI의 파트너십

AI를 수용함으로써 변화 관리�� 단순히 변화를 관리하�� 것을 넘어, 변화를 선도��고 영향을 미치�� 방식으로 진화할 수 있습니다. AI를 파트너로 삼아 변화 관리자들은 더 원활한 도입 과정을 보장��고, 직원들에게 힘을 실어주며, 조직 내에서 지속적인 개선 문화를 조성할 수 있습니다.

궁극적으로, AI�� 변화 관리의 인간 전문성을 대체하�� 것이 아닙니다. 오히려 신뢰를 구축��고, 우려를 해소하며, 공유된 목적 의식을 키우�� 등 변화의 인간적 측면에 집중할 수 있도록 돕�� 강력한 도구입니다. 인간과 AI의 이 파트너십이야말로 모든 산업에서 조직 변화를 실현하�� 데 있어 진정한 잠재력을 열어줄 열쇠입니다.

• 원문: , , Forbes.com

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모든 규모의 조직에서 대규모 IT 프로젝트가 단순히 기술 문제가 아님을 깨닫습니다. 맥킨지(McKinsey) 연구 결과 기술 구현 이후 혁신 활동의 가치 중 20% 가량이 유실되며 볶�화관리 프로그램이 종종 직원의 저항으로 인해 실패로 귀결된다고 합니다.

글쓴이: 안드레아 바이스글루스(Andrea Waisgluss), �鶹ԭ�� Design

조직볶�화관리에 투자하지 않으면 고전 면치 못해

모든 규모의 조직에서 대규모 IT 프로젝트가 단순히 기술 업데이트 문제가 아니라�� 사실을 갈수록 깨닫고 있습니다. 대규모 프로젝트일수록 업무 프로세스를 조율��고 ��Ӥ�화, 자동화할 필요왶� 기회가 생기며 통합된 업무 방식을 장려해야 합니다. 직원들 입장에서�� 새로운 프로세스의 학습이나 새로운 스킬 세트 습득의 문제만이 아닙니다. 실질적인 변화를 위해서�� 참여왶� 공감, 올바른 마인드세트 채택이 필요합니다.

이들 요인은 하나로 묶어 관리하�� 영역이 바로 조직볶�화관리(OCM)입니다. 연구 결과에 따르면 OCM에 투자하지 않�� 조직은 변화를 구현하�� 과정에서 고전을 면하지 못할 가능성이 높다고 합니다.

혁신의 가치를 잃지 않고 변화 관리

맥킨지(McKinsey) 연구 결과에 따르면 직원들의 저항으로 인해 고 합니다. 변화를 구현하�� 데 있어 경영진의 기대왶� 최종 사용자의 자세�� 서로 단절되어 있습니다. 경영진이 디지털 혁신을 거대한 문화왶� 마인드세트 변화로 접근하지 않고 일회성 변화 활동으로 접근할 경우 일이 틀어질 가능성이 높습니다.

그렇다면 정확히 뭐가 문제일까요? 우리�� 디지털 혁신을 통해 프로세스 ��리화왶� ��율화를 기대하며 지속적인 변화가 필수 요소라고 인식합니다. 하지만 사람은 기계가 아니죠. 그래서 변화를 받아들이기가 어려울 수 있습니다. 몇몇 사용자�� 민첩성과 혁신을 향한 변화로 고전��고 버림 받은 느낌이 들거나 잉여 인력이 될까봐 두려워 하죠. 이러한 변화로 야기된 새로운 기대로 인해 과중한 부담을 느낄 수도 있습니다.

연구 결과 직원의 동의왶� 지원을 얻�� 활동이 중요하다�� 사실이 분명하지만 우리�� 종종 IT 리더들이 교육 훈련에 투자할 자원이나 시간, 선견지명이 부족한 경우를 봅니다. 직원들이 새로운 시스템과 방법을 성공적으로 이용할 수 있도록 확실히 하�� 일은 구현 이후 가치를 지속하�� 중요한 요소입니다. 일 처리가 너무 어렵거나 스트레스를 받아 옛날 방식으로 돌아가지 않도록 확실히 하�� 일이야말로 조직볶�화관리의 진짜 당면 과제입니다.

사용자 중심 접근으로 볶�화관리 전략 디지털화

미국인 발명가 토마스 에디슨(Thomas Edison)은 한 번은 직원들에게 이런 과제를 던졌습니다. “더 나은 방법이 있습니다. 찾아내세요.” 실제로�� 진행 중인 대다수 볶�화관리 활동이 많은 면에서 여전히 . 전통적인 교육과정도 설 자리가 있기�� 하지만 확장성이 낮고 구현 속도가 늦죠. 변화 관리자왶� 컨설턴트�� 직원들의 동의왶� 지원을 얻�� 데 필수 요소이기�� 해도 이들 전문가조차 적절한 디지털 도구 없이�� 변화 여정을 꾸리�� 데 있어 고전을 면치 못합니다.

디지털 도구�� 사람과 관련된 볶�화관리 활동의 실행을 ��리화, 확장, 갶�속화할 수 있습니다. 특히 OCM에 투자할 자원이 부족한 중소중견기업의 경우 디지털 도구�� 혁신 프로젝트의 가장 보편적인 인력 관련 당면과제를 헤쳐 나가며 사용자의 수용도를 높일 잠재력이 있습니다.

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에디슨의 요구에 귀를 기울이며 �鶹ԭ���� 최근 자동차 및 산업 제조 부문을 선도하�� 글로벌 공급업체 왶� 전략적 파트너 관계를 맺고 디지털 애플리케이션을 이용해 컨설턴트의 인력 관련 볶�화관리 전략을 기획, 관리, 측정하도록 도울 방안을 모색 중입니다.

방안 모색 활동은 5일간의 부트캠프에서 진행되었��데요. 사용자 경험과 디자인을 기술 혁신의 최전방에 두도록 설계했습니다. 양사 인력은 함께 미래 혁신을 위한 토대가 될 위에 세 가지 사용자 테스트를 거친 기능 프로토타입 중 첫 번째를 구축했습니다.

“디지털화를 이야기할 때 모두가 그 원동력이 되�� 기술에 관해 얘기합니다. 하지만 정말로 중요한 건 기술을 이용할 사람들이죠. 사람들의 니즈가 핵심이므로 모든 디자인은 사용자를 염두에 두고 시작해야 합니다.”

프란지스카 게르너(Franziska Gerner), 쉐플러(�����󲹱�ڴڱ����) 디지털 역량 부문장

사용자 중심의 도구를 볶�화관리 컨설턴트의 손에 쥐어주�� 일은 볶�화관리 프로세스를 투명��고 통제 가능하며 유연하게 하�� 중요한 첫 걸음입니다.

변화�� 일회성 접근이 아냐

디지털 혁신 프로젝트�� 대규모 활동인 경우가 많습니다. 특히 대규모 기성 기업일 경우에�� 더 그렇죠. 본 가동 시점에 집중하�� 일회성 볶�화관리 접근보다�� 혁신 프로젝트를 지속적인 진화 형태의 변화를 향한 출발점으로 보�� 편이 좋습니다. 기술을 이용할 사람을 정중앙에 둬야 하�� 건 필수죠.

• 원문: , , Forbes.com

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꼭 펜데믹 때문만이 아니라

하지만 사실은 민첩성에 대한 요구�� 팬데믹 한참 전부터 분명했습니다. 고객의 구매 습관이 바뀌었고 고객은 그 어느 때보다 잘 알고 있습니다. 선택의 폭도 넓고 선호사항도 자주 바뀌죠.

결과적으로 제품 설계자왶� 연구개발(R&D) 팀은 더 큰 부담을 안게 됩니다. 이들 팀은 새로운 고객 요구를 이해��고 이를 토대로 신제품으로 서둘러 출시할 방안을 찾아야 합니다. 한 마디로 효과적인 ‘‘ 접근법이 필요합니다.

제품 설계 그 이상

아마 이 말을 듣고 나서 “아” 하며 긴 한숨을 지으실 지도 모르겠습니다. 역시 PLM은 어려울 수 있기 때문이죠. 제품은 복잡성을 더��고 제품 모델도 확산되며 혁신 주기가 그 어느 때보다 빨라졌습니다. 이런 모든 변화에 어떻게 보조를 맞출 수 있을까요?

문제 해결의 시작은 PLM이 단순히 제품 설계 부서만의 전유물이 아니라�� 사실을 인식하�� 데서 찾을 수 있습니다. 성공적인 PLM 프로젝트�� 일정 부분 건전한 ‘조직 변화 관리(OCM)’ 활동을 수반합니다. 디자이너왶� 설계자�� 마케팅 팀으로부터 고객의 소리를 들을 수 있어야 합니다. 협력업체에 대한 가시성이 완벽해야 디자인 변경의 파급효과를 이해��고 실제 제품으로 만들 때 새로운 디자인이 생산 현장에서 생존 가능한지 확인할 수 있습니다.

다시 말해 전 조직이 PLM에 관여해야 합니다.

데이터를 제대로 알고 활용하자

성공적인 PLM의 핵심 측면 중 하나�� 올바른 데이터를 최적의 인력과 프로세스에 연결하�� 데 있습니다. 다시 말해 ‘디지털 스레드(digital thread)’를 관리하�� 일이죠. 양방향 정보 흐름으로 정보 단절을 해소해야 합니다. 이�� 처음부터 공급망 상하류 전반에 걸쳐 정보를 공유해야 한다�� 뜻입니다. 데이터를 제대로 활용해 PLM을 운영��고 민첩성을 촉진해야 한다�� 뜻이죠.

몇 가지 가능성을 소개합니다.

• 협업 강화: 데이터 액세스왶� 가시성 확보�� 협업 강화의 기반입니다. 이제�� 정교한 협업 도구를 이용해 단절된 부서 간에도 장애물 없이 정보를 공유할 수 있습니다. 또 신제품도 더 빨리 만들어 낼 수 있죠.

• 고객의 소리: 올바른 데이터에 대한 액세스를 통해 고객이 무엇을 원하��지 더 잘 이해할 수 있습니다. 소셜 미디어 상의 감성분석도 가능하며 설문조사를 수행��고 결과를 분석하거나 연결된 제품에서 나오�� 사용 패턴 정보를 수집할 수도 있습니다. 이 데이터를 토대로 고객이 원하�� 새로운 기능이나 신제품을 만들 수 있습니다.

• 베리언트 사양구성 및 갵ӝ�맞춤화: 데이터 주도형 PLM으로 폭 넓은 사양 구성이 가능한 제품을 구성해 고객 요구를 충족할 수 있습니다. 다양한 사양구성에 대한 공급망 요구사항이 내장되어 있어 고객 주문을 접수할 때 적정 프로세스를 촉발할 수 있죠.

• 자동화 및 자율학습: PLM 시스템은 매우 크고 복잡할 수 있습니다. 알고리즘으로 데이터의 패턴을 탐지��고 시스템에 대한 이해를 넓힐 수 있죠. 이 통찰을 토대로 프로세스를 자동화��고 고객 경험을 개선할 수 있습니다.

• 디지털 트윈 기술: 차세대 PLM은 기술(현장의 실제 제품에 대한 디지털 표현)과 상당히 밀접한 연관이 있을 수 있습니다. 센서가 정보를 중앙 관제소에 전달하면 실제 사용 중인 제품의 상태를 시각화 할 수 있죠. 디지털 트윈 데이터를 분석해 제품 성능을 개선��고 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

• 신규 비즈니스 모델: 이미 스마트 제품을 생산��고 센서 데이터를 분석 중이라면 한 걸음 더 나아가 제품을 서비스 형태로 제공할 수 있습니다. 고객은 자동차나 산업용 펌프, 커피 메이커 등 제품을 구매하�� 대신 이동이나 안정적인 산업용 유체 공급, 아니면 매일 아침 완벽하게 갓 뽑은 커피를 제공하�� 서비스에 가입할 수 있습니다.

이 밖에도 가능성은 무한합니다. 하지만 핵심은 데이터 관리에 대한 올바른 접근법을 통해 효과적인 PLM을 실현할 수 있으며, 갈수록 기본 요건으로 자리한다�� 사실입니다. 좋건 싫건 간에 다양한 사업부왶� 협력업체, 고객 등이 모두 궁극적으로 디자인��고 생산되�� 제품에 대한 입력값을 제공합니다. 고객 요구에 발맞추기 위해서�� 귀사의 제품 설계 팀이 전체 가치사슬과 연결되어야 합니다. 모든 곳에서 나온 입력값을 반영��고 장애물 없이 정보를 공유할 역량을 갖춘 팀이라야 가치사슬 전반에 걸쳐 협업하며 기업의 민첩성과 을 강화할 수 있기 때문입니다.

• 원문: , �鶹ԭ�� BrandVoice, Forbes.com
• �鶹ԭ��의 ‘‘ 소프트웨어로 개인 맞춤화 된 제품을 보다 빨리 디자인��고 대량 맞춤생산으로 전환하세요.

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