Microsoft는 회사 내부에서 인공지능을 활용한 경험을 통해 한 가지 핵심 결론에 도달했다고 말한다. 도구에 대한 접근권이나 높은 사용률이 업무 방식의 전환을 반드시 의미하는 것은 아니라는 것이다. Microsoft는 인공지능을 전통적인 기술 배포 과정으로 다루는 대신, 비즈니스 성과, 업무 흐름 설계, 직원 역량, 지속적인 학습 능력에 다시 초점을 맞췄다.
Microsoft는 이 경로에서 성공하는 조직을 ‘선도 기업’ 또는 Frontier Firms라고 부른다. 이러한 조직은 사람이 이끌지만 인공지능에 점점 더 의존한다. Microsoft는 고객에게 교훈과 프레임워크를 제공하기 전에 먼저 자체 환경에서 전환을 시험하는 ‘제로 고객’ 역할, 즉 Customer Zero를 채택했다고 말한다.
Microsoft 내부에서 실제로 무엇이 달라졌는가?
Microsoft는 여러 내부 사례를 근거로 제시한다. 여기에는 특정 영업팀의 거래 성사율 20% 상승, 일부 공급망 절차 소요 시간 최대 75% 단축, 9명으로 구성된 엔지니어링팀이 35일 만에 제품의 초기 버전을 출시한 사례가 포함된다.
그러나 Microsoft는 이러한 결과가 모든 업무에 적용되는 일반적인 기준은 아니라고 설명한다. 영업 데이터는 2024년 1월부터 6월까지 Microsoft 365 Copilot을 사용한 영업 직원 687명을 대상으로 했으며, 공급망 수치는 2025년 9월부터 2026년 8월까지 150명 이상으로 구성된 다기능 팀에 대한 내부 분석에서 나왔다. 35일이라는 결과는 전담팀이 수행한 하나의 프로젝트에 해당하며, 제품 개발의 종합적인 기준을 나타내지는 않는다.
전환을 위한 다섯 가지 원칙
- 기술이 아니라 비즈니스 성과에서 시작하라: Microsoft는 20만 명이 넘는 사람에게 도구 사용권을 부여한다고 해서 업무 수행 방식이 자동으로 바뀌지는 않는다는 사실을 발견했다. 영업팀은 ‘사용량 증가’라는 목표에서 고객 가치 향상과 거래 성사 같은 목표로 전환하면서 더욱 유용한 사용 사례를 찾아냈다. 팀은 영업 파이프라인 분석에 Analyst, 거래 패키지 준비에 Deal, 고객 이해에 Researcher 같은 도구를 사용했다. 동료가 주도하는 주간 세션 이후 우선순위가 높은 사용 사례의 활용은 3배로 증가했고, 계정 관리자 1인당 매출은 9.4% 상승했으며 거래 성사율도 20% 높아졌다.
- 업무 흐름 전체를 재설계하라: Microsoft는 결함이 있는 과정에 지능형 에이전트를 추가하면 한 단계는 빨라질 수 있지만 근본적인 문제는 남는다고 본다. 이에 따라 공급망팀은 절차를 단순화하고 처음부터 끝까지 업무를 도식화한 뒤, 계획, 조달, 실행, 물류를 담당하는 100개 이상의 전문 에이전트를 배포하기 전에 통합 데이터 원천을 구축했다. 그 결과 일부 업무 주기의 소요 시간은 약 10영업일에서 2.5일 미만으로 줄었고, 수요 계획의 일부 변화를 해석하는 데 걸리는 시간도 5~7일에서 몇 시간으로, 때로는 20분 미만으로 단축됐다.
- 전환의 중심에 직원을 두라: Microsoft는 해당 업무를 수행하는 사람들이 어떤 지점에서 업무가 막히고 인간의 판단이 필요한지 어떤 절차 지도보다 더 잘 알고 있다고 강조한다. 이에 따라 경력 초기 엔지니어가 인공지능의 지원을 받아 학습하도록 돕는 PRAISE와, 실제 과제를 중심으로 업무를 재설계하도록 다기능 팀을 교육하는 Camp AIR 같은 프로그램을 개발했다. 이 프로그램은 관련 부문에서 3,000명 이상의 엔지니어를 대상으로 확대됐다. 또한 Microsoft는 관리자가 인공지능을 사용하는 모습을 보이는 것이 보고된 에이전트형 인공지능의 가치 증가 17포인트, 신뢰도 상승 30포인트와 연관됐다고 밝혔다.
- 인공지능을 활용해 역량을 확장하라: Microsoft는 업무를 자동화하거나 시간과 비용을 줄이는 데 그치지 않고, 인간과 인공지능의 강점을 결합해 과거에는 실용적이지 않았거나 가능하지 않았던 결과를 달성하는 ‘역량 추가’ 개념, 즉 Capability Add를 제시한다. 최신 Work Trend Index에 따르면 인공지능 사용자 중 58%는 도구가 이전에는 할 수 없었던 일을 수행하는 데 도움을 준다고 답했으며, 고급 사용자 사이에서는 그 비율이 80%로 높아졌다.
- 지속적으로 학습하는 조직을 구축하라: Microsoft는 학습이 한 방향으로만 이루어지지 않는다고 본다. 인간은 요구사항을 정하고, 결과를 수정하며, 인간의 판단이 언제 필요한지 결정하고, 인공지능의 적용에 대한 책임을 계속 맡는다. 반면 지능형 시스템은 직원이 업무 중에 학습하고 새로운 아이디어를 탐색하도록 돕는다. 이러한 순환이 축적되면 개인의 경험은 조직 지식으로 전환된다. Microsoft는 이를 하나의 모델 제공업체에만 전적으로 연결되지 않고 조직의 통제 아래 유지되어야 하는 경쟁 우위로 본다.
이 소식이 중요한 이유는 무엇인가?
Microsoft의 경험에서 실질적인 가치는 새로운 도구를 내놓는 데 있지 않다. 인공지능의 수익이 발생하기 전에 필요한 조직적 조건을 규정하는 데 있다. 여기에는 명확한 비즈니스 성과, 처음부터 끝까지의 업무 재설계, 공유 데이터, 명확하게 정해진 권한과 승인 한계, 직원의 실질적인 참여가 포함된다. 또한 이 경험은 성공을 측정할 때 라이선스 수나 사용량에만 머물러서는 안 된다는 점을 보여준다. 더 중요한 지표에는 의사결정의 질, 고객과 직원의 경험, 성장, 혁신, 위험 감소, 그리고 조직이 과거에는 할 수 없었던 일을 해낼 수 있는지가 포함된다.
Microsoft는 자신의 경험을 조정해 적용할 수 있는 세 가지 경로로 요약한다. 특정 역할을 맡은 한 사람의 성과를 가속하는 것, 인공지능의 지원을 받는 프로세스를 재설계하는 것, 인공지능을 처음부터 기반으로 삼는 새로운 기회를 구축하는 것이다. 그러나 출처는 이러한 결과를 회사의 내부 경험과 자체 데이터로 제시한다. 따라서 다른 조직은 동일한 도구를 반복하기만 하면 결과가 보장된다고 간주하지 말고, 자신의 업무와 측정 지표 안에서 이를 시험해야 한다.