인공지능을 활용하여 생산성을 높이는 것만으로는 지속 가능한 경쟁 우위를 확보하기 어려울 것입니다. 인공지능의 진정한 가치는 경쟁사보다 먼저 제품 및 서비스, 비즈니스 모델, 시장 구조를 재편하는 데 있을 것입니다.
| 본 자료는 글로벌 전략 컨설팅 업체 McKinsey & Company(맥킨지)가 2026년 4월 29일 맥킨지 웹사이트에 영어로 게재한 내용을 AI기계 번역한 후 Biz & Pro가 일부 보완한 것입니다. 따라서 본 번역은 맥킨지가 작성한 것이 아니며, 공식적인 번역이 아닙니다. 정확한 영어 원문 확인을 위해서는 아래 링크하는 원문 사이트를 참조하시기 바랍니다. |
이미지 출처 : McKinsey & Company 웹사이트
작성자: Antoine Montard, Dago Diedrich, and Tanguy Catlin
비즈니스 세계는 인공지능의 역설에 직면해 있습니다. 생성형 및 에이전트형 인공지능의 도입은 증가하고 투자도 가속화되고 있지만, 성과에 대한 지속적인 영향은 불확실합니다. 이러한 현상은 경제학자 로버트 솔로우의 “컴퓨터 시대는 도처에서 볼 수 있지만 생산성 통계에서는 찾아볼 수 없다”는 말에서 영감을 받은 “솔로우의 역설”을 떠올리게 합니다.1최근 조사에 따르면 2025년 말까지 기업의 거의 90%가 최소 한 가지 사업 기능에 인공지능(AI)을 도입했지만, 응답자의 94%는 이러한 투자에서 “중요한” 가치를 얻지 못했다고 답했습니다.2많은 경영진이 AI를 회사의 미래 경쟁력에 필수적인 요소로 보고 있지만, 현재까지는 심층적인 변화보다는 점진적인 생산성 향상을 목표로 하는 시범 사업에 주로 초점을 맞춰왔습니다.
이러한 괴리는 AI가 경제적 가치를 창출하고 재분배하는 방식에 대한 오해를 시사합니다. 생산성 향상만으로는 이윤을 확대하거나 기업에 지속적인 경쟁 우위를 제공하기 어렵습니다. 경쟁이 심화되면서 생산성 향상 효과는 점차 사라지고, 결과적으로 생산성을 도입한 기업보다 고객에게 더 큰 이익이 돌아가기 때문입니다. AI의 진정한 가치는 제품 및 서비스, 비즈니스 모델, 시장 구조를 재편하여 이윤을 확대하거나 재분배하는 데서 비롯됩니다. 가장 중요한 것은 AI가 업계를 어떻게 변화시킬 것인가가 아니라 경쟁의 경제적 구조를 어떻게 변화시킬 것인가입니다.
철도, 전기, 컴퓨터와 같은 과거 혁명적 기술의 발전 경로는 그러한 혁신이 어떻게 전개될 수 있는지에 대한 시사점을 제공합니다. 범용 기술은 드물게 단 한 번의 물결로 가치를 창출합니다. 초기 생산성 향상은 효율성을 높이지만, 진정한 경제적 영향은 나중에 새로운 제품이 등장하고, 비즈니스 모델이 변화하고, 가치 사슬이 재구성될 때 나타납니다. 이러한 변화는 가치를 균일하게 증가시키기보다는 업계 참여자들 간에 가치를 재분배하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 전기가 처음 공장에 도입되었을 때 많은 기업은 증기 기관을 전기 모터로 교체하여 효율성 향상을 얻었지만, 생산 라인의 배치는 그대로 유지했습니다. 진정한 혁신은 그 이후에 소형 모터가 개발되어 관리자들이 작업 흐름에 맞춰 기계를 재배치할 수 있게 되었고, 궁극적으로 기업들이 전기를 중심으로 공장을 재설계하여 새로운 운영 모델을 구축했을 때 이루어졌습니다.
기업 리더들이 던져야 할 질문은 다음과 같습니다. 인공지능(AI)은 어떤 메커니즘을 통해, 그리고 어떤 속도로 수익 구조를 창출, 확장, 또는 변화시킬 것인가? 그리고 이는 우리의 전략에 어떤 의미를 갖는가? 이 글에서는 생산성 향상, 차별화, 거래 비용 절감이라는 세 가지 중첩되는 변화의 흐름을 살펴봅니다. 생산성 향상은 중요하지만, 그것만으로 승자를 가를 수는 없습니다. 경영진은 효율성 너머로 제품 및 서비스 혁신을, 그리고 궁극적으로 AI가 산업 구조를 어떻게 재편하고 수익을 재분배할지를 내다봐야 합니다.
생산성 향상: 빠르게 기본 조건으로 자리 잡고 있습니다.
인공지능이 가장 즉각적으로 미치는 영향은 생산성 향상에 있습니다. AI 도구는 작업을 자동화하고 워크플로를 간소화함으로써 속도, 정확성, 품질을 크게 향상시키면서 비용을 절감할 수 있습니다.
현재 인공지능의 대부분은 기존 업무 속도를 높이는 도구로 활용되고 있습니다. 예를 들어, JP모건 체이스는 인공지능을 사용하여 실시간으로 거래에서 사기 징후를 탐지합니다.3BMW는 컴퓨터 비전(인간의 시각을 모방하는 인공지능의 한 형태)을 사용하여 생산 라인의 품질 검사를 자동화합니다.4이러한 애플리케이션은 수작업을 줄이고 일관성을 향상시키지만, 기본적인 워크플로는 대체로 그대로 유지합니다.
인공지능(AI)을 전체 프로세스에 통합하면 더 큰 효과를 얻을 수 있습니다. 지멘스에서는 AI를 활용하여 예측 유지보수와 생산 계획 및 흐름을 조율함으로써 운영 변동성과 가동 중지 시간을 줄입니다.5이 회사는 개별 작업을 최적화하는 대신 AI를 사용하여 시스템 수준의 성능을 향상시킵니다.
생산성 향상의 최첨단에서 인공지능(AI)은 실행을 역동적이고 대규모로 조율하기 시작했습니다. 아마존의 물류 센터는 AI를 사용하여 로봇 군집 관리, 경로 설정, 재고 배치 및 용량 결정에 활용하고 있습니다.6항공사와 호텔은 수요 예측, 가격 책정, 승무원 스케줄링, 자산 활용도를 통합하여 처리 시간을 단축하고 탑승률을 높이고 있습니다. 이러한 환경에서 인공지능(AI)은 단순히 의사 결정을 지원하는 데 그치지 않고 복잡한 시스템을 지속적으로 조율하며, 인간은 점차 감독 및 예외 관리 역할에 집중하게 됩니다.
생산성 향상은 가치 있는 것이지만, 수익 증대로 이어지는 경우는 드뭅니다. 일반적으로 생산성 향상은 업계 성과의 최저 수준에만 영향을 미칠 뿐, 최고 수준에는 미치지 못합니다. 생산성의 전략적 역할은 주로 방어적이고 촉진적인 성격을 지닙니다. 즉, 비용, 속도, 품질에 대한 기대치를 재설정하고, 다른 곳에 투자할 수 있도록 자원을 확보해 줍니다. 인공지능(AI)의 경우, 생산성 향상으로 인해 단위 경제성이 대규모로 변동비에서 고정비로 전환될 때 예외적인 상황이 발생합니다. 이러한 상황에서는 비용 절감으로 생산량을 늘릴 수 있고, 이는 다시 단위 비용을 더욱 낮추어 선순환적인 이점을 창출합니다.
이러한 역동성을 활용하려면 기업은 선점 효과를 누려야 합니다. 선발 기업은 더 빠르게 규모를 확장하고, 낮은 비용 구조를 확보하며, 이점이 누적되기 시작하면 경쟁업체가 따라잡기 어렵게 만들 수 있습니다. 이러한 패턴이 비교적 작은 규모로 나타나더라도, 경쟁업체보다 먼저 생산성 향상을 달성한 기업은 일시적으로 마진을 확대하고, 얻은 이익을 재투자하며, 업계의 비용 기준을 자사에게 유리하게 재설정할 수 있습니다. 이러한 이점은 도입이 확산됨에 따라 약화되지만, 특히 비용 우위가 가격 결정력과 투자 여력을 좌우하는 산업에서는 매우 중요할 수 있습니다.
차별화: 성장을 촉진하다
제품, 서비스 및 비즈니스 모델 혁신은 AI가 업무 방식 개선을 넘어 새로운 성장의 문을 여는 영역입니다. 이전의 혁신적인 기술들과 마찬가지로, 가장 큰 가치는 AI 자체에서 나오는 것이 아니라 보완적인 혁신, 즉 재설계된 프로세스, 새로운 제품 및 비즈니스 모델, 그리고 핵심 기술을 중심으로 구축된 새로운 생태계 구조에서 비롯될 것입니다.
AI 기반 혁신을 통해 막대한 가치를 창출하는 조직은 시너지 효과를 내는 몇 가지 강점을 구축하여 새로운 경쟁 우위의 기반을 마련하는 경향이 있습니다. AI 기능이 확산됨에 따라 경쟁 우위는 고정된 제품 기능, 가격 경쟁력 또는 브랜드에서 벗어나 사용함에 따라 더욱 강화되는 AI 기반 강점으로 이동합니다. 이러한 강점에는 시간이 지남에 따라 성능을 향상시키는 독점 데이터, 네트워크 효과 또는 고객 워크플로에 AI를 직접 통합하여 창출되는 고객 혜택으로 인한 전환 동기 감소, 그리고 더 빠른 학습 및 반복 주기가 포함됩니다.
공장 사례로 돌아가 보면, 전기의 도입은 효율성을 향상시켰지만, 분산형 전기 모터가 도입되어 공장을 전력 공급원과의 근접성이 아닌 작업 흐름에 따라 재편성할 수 있게 되면서 조립 라인, 대량 생산, 그리고 새로운 산업 공급망이 가능해졌습니다. 마찬가지로, 전기화는 냉장 기술을 가능하게 하여 식품 소매업과 글로벌 공급망을 재편했고, 도시 기반 시설에 전력을 공급하여 도시를 변화시켰습니다. 전기는 필수적이었지만, 수익 창출의 가장 큰 확대는 새로운 에너지 형태를 중심으로 산업을 재편한 보완적인 혁신에서 비롯되었습니다.
인공지능(AI) 역시 비슷한 궤적을 그리고 있는 것으로 보입니다. 기초 모델(대규모 언어 모델 포함)은 강력한 도구입니다. 그러나 지속적인 차별화는 이러한 기술에 대한 접근성에서 비롯되는 것이 아니라(이러한 기술은 점점 더 범용화될 것입니다), 조직이 이러한 기술을 활용하여 제품 및 서비스를 재설계하고, 비즈니스 경제를 혁신하고, 생태계를 재구성하는 방식에서 비롯될 것입니다.
이러한 발전은 단계적으로 진행되는 경향이 있습니다. 첫 번째 단계는 기존 산업 구조 내에서 고객 경험을 개선하는 것입니다. 예를 들어 차량 호출 서비스를 생각해 보세요. 전통적인 택시 네트워크는 주로 물리적 대기열, 즉 택시 줄에서 다음으로 이용 가능한 운전자를 통해 차량을 배정했습니다. 우버나 리프트 같은 회사는 알고리즘을 통해 고객에게 가장 가까운 이용 가능한 운전자에게 차량을 배정하여 대기 시간을 줄이고 투명성을 높이며 자산 활용도를 개선합니다. 기본 자산인 운전자가 있는 차량 자체는 변하지 않았지만, 조정 방식과 고객 경험이 달라졌습니다. 이제 AI는 이러한 논리를 더욱 확장하여 배정, 가격 책정, 경로 설정 및 인센티브를 실시간으로 최적화함으로써 사용자 경험과 시스템 경제성을 지속적으로 개선할 수 있습니다.
두 번째 단계는 제품의 영역을 확장하는 것입니다. 일부 차량 호출 서비스를 중심으로 구축된 플랫폼은 동일한 조정 로직을 통해 레스토랑, 배달원, 고객 간의 상호 작용을 조율하여 새로운 온디맨드 소비 패턴을 만들어내는 음식 배달과 같은 인접 분야로 모델을 확장했습니다. 다음 단계는 인공지능 기반 자율주행 택시가 될 수 있습니다. 인간 운전자를 없애면서 서비스의 비용 구조와 확장성을 근본적으로 변화시키고 도시 이동성의 경제성을 혁신적으로 바꿀 가능성이 있습니다.
더 넓게 보자면, AI는 이전에는 불가능했던 서비스 제공을 가능하게 합니다. 금융 서비스 분야에서 아메리칸 익스프레스는 AI를 활용하여 거래 행태와 위험 신호를 기반으로 거의 실시간으로 맞춤형 상품과 추천을 제공합니다.7생명과학 분야에서 AI가 설계한 분자는 제약 회사들이 신약 개발 속도를 높일 수 있도록 해줍니다.8이러한 경우 AI는 단순히 배송 방식을 개선하는 데 그치지 않고, 제공할 수 있는 것 자체를 변화시킵니다.
세 번째이자 가장 중요한 단계, 그리고 수익 풀 확대를 위한 가장 큰 촉매제는 비즈니스 모델의 재창조입니다. 여기서 AI는 경쟁의 경제 구조 자체를 재편합니다. 새로운 AI 기반 비즈니스들이 이러한 변화를 잘 보여줍니다. 예를 들어, 하비(Harvey)는 차세대 AI를 자체 개발한 법률 워크플로우 및 데이터와 결합하여 전통적으로 변호사 팀이 필요했던 서비스를 제공함으로써 법률 서비스를 재정의하고 있으며, 소프트웨어와 서비스의 경계를 허물고 있습니다. 마찬가지로, 칸미고(Khanmigo)는 AI 기반 튜터링을 통해 개인 맞춤형 상시 학습을 제공하여 교육 방식을 혁신하고 있으며, 교실 기반 및 일대일 교육 모델의 경제성에 도전하고 있습니다. 두 사례 모두 경쟁 우위는 AI를 핵심 서비스에 통합하여 비용 구조를 바꾸고 접근성을 확대하며 새로운 가치를 창출하는 데 있습니다.
아마존 프라임은 상호보완적인 혁신을 통해 구조적 차별화를 이뤄낸 또 다른 사례입니다. 이 서비스는 경쟁 구도를 거래 중심에서 관계 중심의 경제로 전환시켰습니다. 구독 모델은 구매 빈도와 수요 예측 가능성을 높였고, AI 기반 개인화 및 물류 최적화는 고객 경험을 개선했습니다. 쇼핑, 스트리밍, 스토리지까지 프라임 서비스를 확장하면서 고객 참여도를 심화시키고 다른 서비스로 전환하는 데 드는 비용을 높였습니다. 시간이 흐르면서 행동 데이터, 광범위한 생태계, 다양한 고객 접점이 서로를 강화했습니다. 알고리즘도 중요했지만, 지속적인 경쟁 우위는 데이터, 생태계 통합, 그리고 고객 평생 가치를 중심으로 비즈니스 모델을 재설계한 데서 비롯되었습니다.9
생산성과 달리 제품, 서비스 및 비즈니스 모델 혁신은 수익 풀을 확대할 수 있지만, 이러한 혁신이 강력한 경쟁 우위로 보호될 때만 가능합니다. 경쟁에서 앞서 나가고, 동종 업계보다 빠르게 학습하며, AI 기반 관행이 업계 표준이 되더라도 지속적으로 강화되는 역량을 구축하는 조직은 불균형적으로 유리한 위치를 차지하게 됩니다.
거래 비용 절감: 심층적인 시스템적 변화를 주도
최근의 변화 물결은 가장 큰 영향을 미치면서도 가장 직관적이지 않습니다. 인공지능은 제품이나 운영 방식뿐만 아니라 거래 비용을 획기적으로 줄여 시장 구조까지 변화시킬 잠재력을 지니고 있습니다.
많은 산업은 마찰을 기반으로 구축됩니다. 고객은 여러 옵션을 비교하는 데 어려움을 겪고, 여러 공급업체 간의 조정은 복잡하며, 전환 비용은 높고, 중간업체는 정보 비대칭이나 운영 복잡성을 관리함으로써 번창합니다. AI(특히 에이전트 시스템)는 정보를 투명하게 만들고, 조정을 자동화하며, 의사 결정을 거의 즉각적으로 처리함으로써 이러한 기반을 약화시킵니다. 결과적으로 가치는 마찰 관리에서 벗어나 고객 인터페이스 또는 데이터 소유권, 수요에 대한 우선 접근권, 복잡한 생태계를 조율하는 능력과 같은 새로운 기술적 또는 전략적 통제 지점에 집중됩니다. 어떤 통제 지점이 가장 강력한 영향력을 발휘할지는 산업별로 다르지만, 기본적인 패턴은 일관적입니다. 거래 비용이 감소함에 따라 마찰이 적은 가치 사슬에서 핵심적인 위치를 차지하는 기업으로 이점이 이동합니다.
두 가지 시나리오를 통해 이러한 시스템적 혁신이 어떻게 일어날 수 있는지 살펴보겠습니다. 에너지 산업에서는 AI 에이전트가 고객을 에너지 공급업체와 직접 연결하여 가격과 사용량을 자동으로 최적화하고, 기존 소매 중개업체의 역할을 축소하거나 완전히 없앨 수 있습니다. 은행업에서는 AI 에이전트가 예금을 재배분하거나 최적의 금리를 제공하는 금융기관으로 전환하여 고객의 저축을 늘릴 수 있습니다. 이는 고객이 은행을 바꾸지 못하게 하는 관성을 극복하고 금융기관의 핵심 가치 풀에 압력을 가할 수 있습니다. 맥킨지 분석에 따르면 전 세계 소비자 예금 70조 달러 중 3분의 1이 거의 제로에 가까운 금리의 당좌 예금 계좌에 예치되어 있는데, 만약 이 중 5~10%가 가장 높은 금리를 제공하는 곳으로 재배분된다면 은행의 예금 수익은 20% 이상 감소하여 소매 금융 경제 구조를 재편할 수 있습니다. 물론 규제, 소비자 불신, 그리고 기관의 관성 등이 이러한 변화의 속도와 방향을 늦출 수 있지만, 이러한 변화는 고객에게 더 간단한 선택과 더 나은 결과를 가져다줄 것이므로 이러한 방향으로의 전환은 지속될 가능성이 높습니다.
인공지능(AI)이 고객 접점 상호작용에 접목되어 불편함을 해소함에 따라, 시장을 근본적으로 세 가지 방식으로 재편할 가능성이 있습니다. 첫째, 고객이 서비스 제공업체를 발견하고 선택하는 방식이 바뀔 수 있습니다. AI 에이전트가 고객의 의도와 선호도를 분석하여 맞춤형 추천을 제공하기 때문입니다(아마존의 AI 기반 비서 루퍼스처럼).10이러한 변화는 경쟁의 초점을 가시성 및 마케팅 투자에서 AI 기반 생태계 내에서의 관련성 및 포지셔닝으로 옮깁니다. 일시적이고 제한된 주의력에 의해 제약되는 인간의 의사 결정과는 달리, 에이전트는 지속적으로 탐색, 평가 및 선택 사항을 개선합니다. 발견은 일회성이 아닌 지속적이 되며, 경쟁은 브랜드 인지도보다는 알고리즘 순위 및 구조화된 제품 데이터에 점점 더 좌우됩니다. 이러한 환경에서 가치는 순위를 지속적으로 형성하거나 영향을 미치는 주체에게 집중됩니다. 에이전트가 상호 작용을 통해 학습하고 개선됨에 따라 관련성 또는 데이터 품질의 작은 이점이 누적되어 소수의 공급업체에 수요가 집중되고 이러한 위치를 대체하기가 어려워집니다.
둘째, 구매 결정에 AI를 도입하면 거래 및 전환 비용이 크게 절감됩니다. AI 에이전트는 비교, 가입 및 이전을 자동화하여 고객의 관성에서 비롯된 이점을 약화시킵니다. 이는 이미 Taupia와 같은 스타트업에서 확인할 수 있는데, 이 회사는 중소기업과 가정이 더 나은 조건을 제공하는 서비스 제공업체로 원활하게 전환할 수 있도록 지원합니다.
셋째, AI는 고객 인터페이스가 웹사이트, 콜센터, 중개업체에서 대화형 에이전트 및 플랫폼으로 이동함에 따라 중개 방식을 재편합니다. 결과적으로 일부 기존 중개업체의 역할이 축소될 가능성이 높습니다. 예를 들어, OpenAI는 Klarna와의 파트너십을 통해 내장된 가격 비교 기능을 갖춘 대화형 제품 검색을 지원하여 기존 비교 웹사이트와 제휴 기반 플랫폼의 필요성을 없애는 것을 목표로 합니다.
이러한 세 가지 변화를 고려할 때, 기존 기업들은 가치 사슬 전반에 걸쳐 마찰이 점차 줄어드는 상황에서 경쟁 방식과 장소를 재고해야 할 수도 있습니다. 일부 기업은 AI 플랫폼과 협력하여 제품 발견이 전통적인 채널에서 벗어나는 추세에 발맞춰 시장 점유율을 유지할 것입니다. 또 다른 기업들은 전문성을 더욱 강화할 것입니다. 예를 들어, 신뢰, 판단력, 그리고 인간의 책임감이 여전히 중요한 분야에서 AI는 전문성을 대체하는 것이 아니라 보완하는 역할을 할 수 있습니다. 의료 분야에서는 AI가 진단을 지원하는 동안 의료진은 환자에게 공감적인 치료를 제공하고 치료 결정에 대한 책임을 질 수 있습니다. 또한, 일부 기업은 원활한 엔드투엔드 솔루션을 제공하는 생태계를 구축하거나 참여하여 고객 경험을 간소화하고 다른 기업으로 전환할 동기를 줄일 것입니다.
이러한 전략들은 기술적 우위를 확보하기보다는 시장 구조 변화에 따른 지속적인 수익성 확보에 더 중점을 두고 있습니다. 변화에 단순히 적응하는 기업은 적어도 당분간은 수익성을 유지할 수 있을 것입니다. 하지만 인공지능이 고객 경험을 근본적으로 어떻게 변화시킬 수 있는지 파악하고, 차별화된 방식으로 그러한 경험을 제공하는 데 투자하는 기업은 훨씬 더 큰 가치를 창출할 수 있습니다.
인공지능의 영향은 시스템적 파괴라는 측면에서 가장 불균등하고 결정적입니다. 거래 비용이 감소함에 따라 수익 풀은 단순히 확대되는 것이 아니라 재분배되며, 가치는 발견, 조정 및 고객 관계의 새로운 통제 지점으로 이동합니다. 진입 장벽이 무너지고 공급자-중개자-구매자 간의 힘의 균형이 바뀌며 대체재가 더 쉬워짐에 따라 전통적으로 매력적이었던 시장은 축소되거나 완전히 사라질 수 있습니다. 기존의 경쟁 우위 요소에 계속 의존하는 기업은 더 좁고 상품화된 역할로 밀려날 위험이 있습니다. 가치가 집중될 가능성이 높은 곳에 미리 자리 잡는 기업은 마찰이 적은 새로운 산업 구조가 자리 잡기 전에 역할을 재정의할 수 있습니다.
인공지능으로 재편된 경제에서 경쟁하기: 리더를 위한 시사점
인공지능(AI) 혁신은 경쟁 우위를 확보하고 유지하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 이러한 변화를 주도하기 위해 CEO는 생산성 향상에만 초점을 맞춘 시범 사업을 넘어 AI가 비즈니스 경제에 어떤 변화를 가져올 수 있는지에 대한 심층적인 이해가 필요합니다. 리더는 다음 네 가지 단계를 통해 시작할 수 있습니다.
- AI가 수익 구조에 미치는 영향을 평가해야 합니다. 리더들은 AI가 산업 경제를 어떻게 재편할지, 즉 가치가 창출되거나, 손실되거나, 이동하는 방식을 구체적으로 파악해야 합니다. 또한 AI 기반 생산성 향상과 더 나아가 혁신 및 거래 비용 절감이 매출, 비용, 마진에 미치는 영향도 평가해야 합니다.
- AI 기반 경쟁 우위를 구축하거나 강화하십시오. AI 도입이 확산됨에 따라 기업들은 모방하기 어려운 경쟁 우위를 어떻게 구축하고 결합하느냐에 따라 차별화를 꾀해야 합니다. 기업 리더는 독점 데이터, 네트워크 효과, 구조적 비용 우위 등 AI 중심 환경에서도 유지될 수 있는 경쟁 우위 요소를 평가해야 합니다. 최우선 과제는 자사의 입지에 맞는 맞춤형 경쟁 우위 시스템을 개발하고, 경쟁사보다 먼저 또는 다른 곳에서 경쟁 우위가 공고해지기 전에 이를 강화하는 것입니다.
- 속도를 구조적 이점으로 전환하십시오. 경쟁사보다 빠르게 테스트하고, 학습하고, 확장할 수 있는 능력은 AI 기반 경제에서 핵심적인 경쟁 우위 요소입니다. 실험 주기가 단축되고 반복 비용이 감소함에 따라, 빠르게 움직이는 조직은 더 높은 속도로 개선됩니다. 빠른 실험은 더 많은 데이터를 생성하고, 더 많은 데이터는 모델과 의사결정의 질을 향상시키며, 더 나은 성과는 더 많은 사용자와 활동을 유치합니다. 시간이 지남에 따라 이러한 시너지 효과는 선두 기업과 후발 기업 간의 격차를 더욱 벌립니다. 따라서 CEO는 조직의 속도를 높이는 데 투자해야 합니다. 즉, 병목 현상을 제거하고, 배포 속도를 높이며, 지속적인 학습을 지원해야 합니다. 경쟁 우위는 단순히 무엇을 만들어내는가뿐만 아니라 얼마나 빠르게 개선하는가에서 비롯된다는 점을 인식해야 합니다.
- 비즈니스 구조를 재편해야 합니다. AI 기회를 포착하려면 확장 가능한 AI 기반을 중심으로 비즈니스 부서와 기능을 근본적으로 재편해야 합니다. 여기에는 엔드투엔드 프로세스 재설계, 데이터 및 기술 인프라 현대화, 의사 결정 및 운영에 AI 통합, 역할, 거버넌스 및 업무 방식 재정립이 포함됩니다. 선도적인 기업들은 단순히 AI를 실험하는 데 그치지 않고, AI가 모든 기능에 걸쳐 확장 가능하고 지속적으로 성과를 개선할 수 있도록 비즈니스 운영 방식을 재구축하고 있습니다.
시간이 흐르면서 인공지능(AI)은 모든 산업에 영향을 미치겠지만, 모든 곳에서 또는 모든 사람에게 동일한 방식으로 가치를 창출하지는 않을 것입니다. 이러한 변화에 가장 잘 대비할 수 있는 기업들은 AI를 전략적 전환점으로 여길 것입니다. 생산성 향상을 통해 경쟁 우위를 확보하고, 혁신을 통해 수익 기반을 확대하고 방어하며, 선제적이고 신중한 선택을 통해 새로운 시장 구조와 그 안에서의 자신들의 역할을 만들어 나갈 것입니다.
경영진에게는 불편한 진실이지만, 인공지능(AI)은 생산성 혁명이 아니라 경쟁 구도의 재편입니다. 효율성을 경쟁 우위로 착각한 기업들의 사례는 역사 곳곳에 넘쳐납니다. 어떤 기업들은 최적화에만 매달리는 동안 다른 기업들은 혁신을 거듭했습니다. 비용 절감에만 급급한 반면, 다른 기업들은 시장 점유율과 그에 따른 수익을 확보했습니다. 결국 승자는 기술을 가장 빨리 도입한 기업이 아니라, 가치가 어디로 이동하는지 가장 먼저 파악하고 그 가치를 포착할 수 있도록 포지셔닝한 기업이었습니다.
AI는 가치를 균등하게 창출하지 않습니다. 오히려 많은 경우 가치를 재분배할 뿐입니다. 행동할 수 있는 기회는 생각보다 훨씬 짧습니다. AI 중심 경제에서는 초기부터 이점이 누적되고, 가치 확보가 빠르게 고착됩니다.
저자 소개
앙투안 몽타르는 맥킨지 리스본 사무소의 고객 역량 담당 이사이며, 다고 디드리히는 뒤셀도르프 사무소의 선임 파트너이고, 탕기 카틀린은 보스턴 사무소의 선임 파트너입니다.
저자들은 이 논문에 기여해 주신 캐서린 델라와 스테파노 데 니콜라에게 감사를 표합니다.
이 기사는 토론토 지사의 편집장인 조애나 파크너가 편집했습니다