비즈니스를 측정하는 방법
AI의 영향력 - 단순히 사용량만이 아닌

중요한 것을 측정하세요

활성 사용자 수, 전송된 알림 수, 사용된 기능 등의 지표를 통해 직원들이 AI를 사용하고 있는지 여부를 알 수 있지만, 사용률이 높다고 해서 업무나 사업 성과가 반드시 개선된 것은 아닙니다.

다음 단계를 결정하려면 업무 방식의 변화를 살펴보고, 이를 더 광범위한 비즈니스 목표와 연결하고, 근거의 타당성을 평가해야 합니다. 그런 다음 효과적인 부분을 확장하고, 효과적이지 않은 부분을 조정하거나, 충분한 가치를 제공하지 못하는 워크플로에 대한 투자를 중단하는 등 보다 정보에 입각한 권장 사항을 제시할 수 있습니다.

워크플로 결과부터 시작하세요

비즈니스에 미치는 영향을 측정하기 전에, 워크플로 자체가 개선되었는지 여부를 먼저 알아야 합니다.

만약 당신이 사용해 왔다면 AI 리더 전략 평가표, 이미 시작점을 가지고 있다면, 그렇지 않다면 다음과 같은 기본 정보가 필요합니다.

• 테스트하신 워크플로
• 추적 중인 지표
• 당신의 출발점
• 당신이 달성하고자 했던 결과

이제 시작점과 실제 결과를 비교해 보세요. 예를 들어, 영업 사원들이 이전에는 주당 11.5시간을 판매 활동에 할애했고 목표가 그 시간을 14시간으로 늘리는 것이었다면, 새로운 워크플로우를 도입한 후 실제로 어떤 결과가 나왔을까요?

그 답은 CRM, 운영 보고서 또는 기타 기록 시스템과 같이 이미 업무를 추적하는 비즈니스 시스템에서 찾아야 합니다. 가능하면 기준선과 동일한 소스와 방법론을 사용하여 동일한 조건에서 비교하십시오.

워크플로 변경 사항을 비즈니스 가치와 연결하세요.

워크플로가 개선되었다는 것을 아는 것은 중요한 첫걸음이지만, 그 개선이 비즈니스에 어떤 의미를 갖는지는 여전히 알 수 없습니다.

영업 담당자의 주당 판매 시간, 초안 작성 소요 일수, 업데이트된 기록 수와 같은 지표를 통해 업무 방식의 변화를 파악할 수 있습니다. 다음으로, 이러한 변화를 조직이 중요하게 생각하는 결과와 연결해 보세요.

• 판매 시간을 늘리면 추가적인 판매 기회를 창출할 수 있습니다.
• 초안 작성 속도가 빠르면 자산 제작 비용을 절감할 수 있습니다.
• 보다 완벽한 기록은 후속 조정 작업을 줄여 운영 비용을 절감할 수 있습니다.

목표는 AI 단독으로 비즈니스 성과를 창출했다고 주장하는 것이 아닙니다. 워크플로 개선과 성과 사이의 신뢰할 만한 연관성을 증거를 통해 입증하는 것입니다.

100시간을 절약했다는 것은 의미 있는 것처럼 들리지만, 그 시간이 어떻게 활용되었는지에 따라 사업적 영향이 달라집니다. 영업 담당자들이 고객과 더 많은 시간을 보냈을까요? 팀의 업무량이 증가했을까요? 고객 서비스 담당자들이 문제를 더 빠르게 해결했을까요?

완료된 평가가 어떻게 보이는지 확인해 보세요.

고객 미팅 준비 및 후속 조치에 Copilot를 사용하는 영업팀을 가정해 보겠습니다. 90일 후, AI 책임자는 해당 워크플로를 영업 조직 전체로 확장할 만큼 충분한 근거가 있는지 판단해야 합니다.

이 예시는 전략 성과표 결과와 예시적인 재무 가정을 결합한 것입니다. 실제 평가에서는 재무팀에서 검증한 전환율과 비용을 사용하십시오.

영업 사원 한 명당 주당 판매 시간이 2.3시간 증가했습니다. 40명의 영업 사원을 기준으로 하면 주당 약 92시간의 추가 판매 시간이 확보된 셈입니다.

이는 업무 흐름이 개선되었다는 증거이지만, 추가된 시간이 곧 수익으로 이어지는 것은 아닙니다. 추가적인 판매 활동의 재정적 가치를 추정하려면, 이를 사업 성과와 연결하는 합의된 방법이 필요합니다.

이 예시에서는 재무 부서에서 추가 판매 시간당 $50의 예상 기여금을 승인했다고 가정합니다. 46주 근무를 기준으로 계산하면 다음과 같습니다.

판매 시간 증가는 측정되며, 연간 공헌이익과 회수 기간은 재무 승인을 받은 예시적인 이자율을 사용하여 모델링됩니다. 이 추정치는 추가 생산능력의 가치를 보여주지만, Copilot가 $211,600의 실현된 공헌이익을 창출했다는 것을 입증하는 것은 아닙니다.

이러한 증거를 바탕으로, 워크플로 소유자가 추가 시간이 고객 대면 업무에 소요되었음을 확인하고 재무 부서에서 변환 방법을 승인하는 경우 워크플로를 확장하는 것이 권장될 수 있습니다. 판매 시간과 실제 비즈니스 결과를 지속적으로 추적하면 모델링된 가치가 실현되는지 여부를 확인할 수 있습니다.

증거에 근거한 권고안을 제시하십시오.

추천을 하기 전에 다음 세 가지 질문에 답할 수 있어야 합니다.

• 이 결과는 어디에서 나온 것인가요? 어떤 비즈니스 시스템이나 보고서가 워크플로 변경 사항을 측정했습니까? 그 결과를 재정적 가치로 환산했을 때, 전환율은 어디에서 나온 것입니까?
• 결과에 영향을 미친 요인은 무엇이었습니까? 실제로 어떤 점이 바뀌었으며, 다른 어떤 요인들이 해당 지표에 영향을 미쳤을까요? 증거가 뒷받침되지 않는 한, 개선의 모든 원인을 AI 탓으로 돌리는 것은 피해야 합니다.
• 무엇이 불확실한가요? 재무 추정치에는 어떤 가정이 포함되어 있으며, 이러한 가정을 검증하기 위해 다음에 무엇을 측정해야 할까요?

모든 불확실성을 해결하지 않고도 다음 단계로 나아갈 수 있습니다. 유망한 운영 결과가 나온다면, 비즈니스 성과를 지속적으로 측정하면서 워크플로우를 확장하는 것이 타당할 수 있습니다. 반대로 불확실성 때문에 다음 단계를 축소하는 것이 더 나을 수도 있습니다.

증거가 불충분할 때

모든 워크플로가 원래 검토일까지 명확한 결과를 내놓는 것은 아니지만, 결론이 나지 않았다고 해서 워크플로가 자동으로 실패한 것은 아닙니다. 다음과 같이 질문해 보세요.

기준선이 정확했습니까? 기준선이 약하면 실제 개선 사항이 가려지거나 정상적인 변동이 의미 있는 것처럼 보일 수 있습니다.

워크플로가 실제로 변경되었나요? 직원들은 업무 속도나 효율성을 결정하는 단계를 변경하지 않고도 AI를 사용할 수 있습니다.

충분한 시간이 지났나요? 운영 개선은 예상되는 사업 성과보다 먼저 나타날 수 있습니다.

예를 들어, 한 팀이 AI를 사용하여 제안 요청에 대한 답변 초안을 더 빠르게 작성할 수 있지만, 전체적인 응답 시간은 거의 변하지 않을 수 있습니다. 만약 법률 검토가 여전히 병목 현상이라면, 초안 작성 워크플로를 확장하는 것만으로는 근본적인 문제를 해결할 수 없을 수도 있습니다. 오히려 해당 프로세스 부분을 재구성하는 것이 더 나은 다음 단계일 수 있습니다.

때로는 증거가 개선이 거의 없거나 전혀 없음을 보여줄 수도 있습니다. 하지만 그것 또한 유용한 정보입니다. 업무 흐름을 변경하거나 중단하면 기대했던 가치를 제공하지 못하는 작업에 대한 추가 투자를 막을 수 있습니다.

결과를 비즈니스 영향 보고서로 전환하세요

이 시점에서 여러분은 워크플로가 개선되었는지, 그 개선이 비즈니스 가치와 어떻게 연결되는지, 잠재적인 재정적 영향은 무엇인지, 그리고 증거를 얼마나 확신할 수 있는지 알게 됩니다.

AI 리더 ROI 워크시트를 사용하면 이러한 요소들을 종합하여 비즈니스 영향 보고서를 작성할 수 있습니다. 전략 스코어카드를 사용해 왔다면 워크플로, 지표, 기준선 및 목표를 그대로 사용하고, 실제 결과, 재정적 가치, 비용 및 투자 회수 기간을 추가하세요. 그렇지 않다면 평가에 사용했던 시스템과 팀에서 해당 정보를 직접 수집하세요.

워크시트의 예시를 참고하되, 예시에서 사용된 가정들을 조직의 실제 데이터와 재무 부서에서 승인한 방법으로 대체하십시오.