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Tag: 디지털전환

  • AI 기능을 붙였는데 왜 경쟁력이 생기지 않을까

    AI 기능을 붙였는데 왜 경쟁력이 생기지 않을까

    많은 한국 기업이 AI 도입을 선언하고 있습니다. 그런데 왜 사업 구조는 바뀌지 않는가 — AI 전환 전략의 문제

    지금 일어나고 있는 일

    나이키의 전 마케팅 데이터 부사장은 AI 프로젝트 실패의 원인을 명확하게 지목했습니다. 자동화에만 집중했기 때문입니다.

    AI 자동화는 기존에 하던 일을 더 빠르게, 더 저렴하게 만드는 것입니다. 마케팅 문구를 AI로 생성하거나, 고객 데이터를 AI로 분류하는 방식입니다. 단기적으로 효율은 올라갑니다. 그러나 경쟁사도 동일한 방식을 6개월 안에 따라 할 수 있습니다.

    자동화는 결국 모든 기업이 갖춰야 할 기본 조건이 됩니다. 기본 조건은 경쟁 우위가 아닙니다.

    과거 방식의 한계

    과거에는 디지털 플랫폼을 구축하는 것 자체가 차별화였습니다. 앱을 만들고, 결제 시스템을 붙이고, 사용자 데이터를 쌓는 것만으로도 선발 우위가 생겼습니다.

    지금은 다릅니다. 플랫폼은 누구나 만들 수 있습니다. 앱 출시는 진입장벽이 아닙니다. 기능의 유무보다 플랫폼이 어떤 구조로 설계됐는가가 중요해졌습니다.

    그런데 대부분의 기업은 여전히 과거 방식의 질문을 던지고 있습니다. “어떤 기능을 추가할까?”

    변화의 흐름

    나이키는 스니커즈 앱을 구축하면서 한정판 구매 방식을 오프라인 줄 서기에서 디지털 추첨으로 전환했습니다. 문제는 그 다음이었습니다. 앱으로 전환하자 수요 예측 오차가 급격히 커졌고, 공정성에 대한 불만이 쌓였습니다.

    나이키는 이 문제를 해결하기 위해 앱 안에서 사용자 취향 데이터를 직접 수집하는 구조를 만들었습니다. 게임, 설문, 참여 행동을 통해 개인화 데이터를 누적했고, 수요 예측 오차를 1년 만에 44% 줄였습니다. 공정성 점수와 참여도 점수를 기반으로 당첨 확률을 설계함으로써 만족도가 높아진 고객이 전체 매출에 기여하는 구조를 만들었습니다.

    핵심은 AI 기능 자체가 아닙니다. 데이터를 수집할 수 있는 플랫폼 구조를 먼저 설계했다는 것입니다.

    구조적 해석: 진짜 질문은 무엇인가

    한국 IT 스타트업 기획 회의실에서 화이트보드에 플랫폼 데이터 흐름을 설계하는 장면, PM과 기획자가 데이터 수집 구조를 논의 중
    어떤 데이터를 어디서 수집할 것인지는 개발이 아니라 기획의 문제입니다. 이 결정이 플랫폼의 AI 전환 가능성을 좌우합니다.

    AI 자동화와 AI 전환은 근본적으로 다른 질문에서 출발합니다.

    자동화는 “이 일을 어떻게 더 빠르게 할 수 있을까?”를 묻습니다. 전환은 “이 비즈니스를 아예 다른 방식으로 작동시킬 수 있을까?”를 묻습니다.

    유통 플랫폼을 예로 들면, 단순히 견적서 작성을 자동화하는 것은 자동화입니다. 반면 누가 어떤 거래에 반복적으로 참여하는지, 어느 카테고리에서 성사율이 높은지, 어떤 조건이 갖춰졌을 때 거래가 완결되는지를 플랫폼이 학습하도록 설계하는 것은 전환입니다.

    이 두 접근은 초기 기획 단계에서 갈립니다. 데이터 구조, 사용자 행동 설계, 관리자단 설계 방식이 처음부터 달라집니다.

    실행 관점에서의 의미

    AI 전환을 가능하게 하려면 플랫폼이 처음부터 학습 가능한 구조로 만들어져야 합니다.

    구체적으로는 다음과 같은 설계 판단이 필요합니다. 사용자 행동 로그를 어떻게 수집하고 어디에 적재할 것인가. 어떤 사용자 인터랙션이 핵심 데이터가 되는가. 관리자단은 단순 운영 도구인가, 아니면 데이터 기반 의사결정 도구인가.

    이런 질문은 기획 단계의 질문입니다. 개발이 완료된 이후에 AI를 추가하는 방식은 구조적 한계에 부딪힙니다.

    나이키의 사례가 보여주는 것도 이것입니다. 나이키가 데이터 제휴를 통해 구매 패턴을 연결하고 개인화 마케팅을 가능하게 한 것은 플랫폼 기획 단계에서 데이터 흐름을 설계했기 때문입니다. AI는 그 구조 위에 얹힌 것입니다.

    디비컨설팅의 관점

    디비컨설팅은 100개 이상의 IT 프로젝트를 수행하면서 플랫폼 기획과 개발을 동시에 진행하는 구조를 유지하고 있습니다. 한국 PM팀이 기획을 주도하고, 인도 개발팀이 R&D를 병행합니다. 이 구조는 단순히 속도를 높이기 위한 것이 아닙니다.

    기획과 개발이 분리되면 데이터 수집 구조, 사용자 행동 추적, 확장성을 고려한 아키텍처 설계가 후순위로 밀립니다. 기획자는 기능 목록을 만들고, 개발자는 그것을 구현하는 방식으로는 AI 전환을 위한 플랫폼을 만들 수 없습니다.

    Stylemate(인플루언서 협찬 플랫폼)에서 소셜미디어 API를 연동해 협찬 완료 데이터를 플랫폼에 자동 연결하는 구조를 설계한 것, 패밀리(식품 성분 분석 플랫폼)에서 사용자의 식습관과 관심 식단 데이터를 수집하는 개인화 시스템을 기획 단계에서 설계한 것이 그 실제 사례입니다. 이런 플랫폼은 추후 AI 기능을 붙일 때 구조적 기반이 이미 갖춰져 있습니다.

    결론: 플랫폼을 짓기 전에 먼저 이 질문을 해야 합니다

    “이 플랫폼이 시간이 지날수록 더 똑똑해질 수 있는 구조인가?”

    AI 기능 추가는 나중의 문제입니다. 데이터를 쌓을 수 있는 구조, 사용자 행동이 의미 있는 신호가 되는 설계, 학습이 가능한 관리자단이 먼저입니다.

    자동화로는 현재의 비용을 줄일 수 있습니다. 전환은 미래의 경쟁 구조를 바꿉니다. 그 차이는 기획 단계에서 이미 결정됩니다.

  • 채용이 아니라 ‘구조’를 설계하는 시대 — AX 조직이 바뀌는 방식

    채용이 아니라 ‘구조’를 설계하는 시대 — AX 조직이 바뀌는 방식

    성장이 막힐 때, 기업은 대부분 같은 선택을 합니다

    채용을 더 합니다. 더 나은 사람을 뽑거나, 팀을 추가하거나, 역할을 세분화합니다. 이 방식은 오랫동안 효과가 있었습니다. 그런데 지금은 그렇지 않은 경우가 늘고 있습니다.

    인원은 늘었는데 속도는 그대로입니다. AI를 도입했는데 업무는 바뀌지 않았습니다. 이런 상황이 반복된다면, 문제의 위치를 다시 봐야 합니다.

    문제는 사람이 아니라 구조에 있습니다.

    채용 모델은 어떤 환경을 전제로 설계됐는가

    기존 채용 구조는 단순한 가정 위에 서 있습니다. 역할을 정의하고, 사람을 채우고, 성과를 관리한다. 업무가 반복적이고, 역할이 안정적일 때 잘 작동하는 방식입니다.

    AI와 자동화가 확산되면서 그 전제가 흔들리고 있습니다. 반복 실행은 자동화로 대체됩니다. 예측 가능한 직무는 점점 좁아집니다. 사람이 담당해야 할 영역과 구조가 담당해야 할 영역이 분리되기 시작했습니다.

    이 변화가 채용 중심 운영 방식의 효율을 떨어뜨리고 있습니다.

    AX 조직 구조 설계: 직무가 아니라 책임으로 보다

    AX 컨설팅 조직 구조 설계 책임 단위 전환
    직무 중심에서 책임 단위 중심으로 전환되는 AX 조직 구조

    AX(AI Transformation) 관점에서 조직을 재해석하면, 질문 자체가 달라집니다. “이 일을 누가 할 것인가”가 아니라, “이 결과는 어디에 연결돼야 하는가”입니다.

    이 전환의 핵심 개념이 **책임 단위(Unit of Ownership)**입니다. 직무를 중심으로 조직을 구성하는 대신, 결과를 중심으로 책임을 분해하는 방식입니다.

    “백엔드 개발자 채용”은 직무입니다. “결제 시스템 안정성 유지”는 책임입니다. “마케터 채용”은 직무입니다. “리드 전환율 3%에서 7%로 개선”은 책임입니다.

    이 차이가 구조 설계의 출발점이 됩니다.

    책임이 정의되면, 실행 방식이 달라집니다

    책임 단위가 명확해지면 다음 질문은 실행 구조입니다. 어떤 책임을 AI가 수행할 것인지, 어떤 부분을 외부 계약으로 연결할 것인지, 무엇을 내부에서 통제할 것인지를 설계합니다.

    이 과정을 거치면 조직의 구성이 바뀝니다. AI 에이전트, 외부 계약자, 내부 PM이 하나의 실행 구조 안에서 연결됩니다. 인원 수가 아니라 구조의 정밀도가 성과를 결정합니다.

    채용 없이도 실행 역량이 확장되는 구조가 만들어지는 것입니다.

    AI 도입 이후에도 성과가 연결되지 않는다면

    AI 도구를 도입했는데 실질적인 변화가 없다는 경우가 많습니다. 대부분 이 문제는 KPI와 계약 구조에서 발생합니다.

    시간 기준 계약은 결과를 측정하지 않습니다. 역할 기반 KPI는 실행 책임의 소재를 흐립니다. 도구는 바뀌었지만 구조가 그대로이면, 성과는 연결되지 않습니다.

    AX 전환의 실질은 자동화 도구 도입이 아닙니다. 책임을 결과 단위로 재정의하고, 그 책임을 계약으로 연결하는 것입니다.

    격차는 도구가 아니라 구조에서 만들어집니다

    AI 도구에 대한 접근성은 높아졌습니다. 같은 도구를 쓰는 기업이 늘어나고 있습니다. 그런데 결과의 격차는 오히려 커지고 있습니다.

    이유는 구조에 있습니다. 같은 도구를 쓰더라도, 어떤 구조 안에 배치하느냐에 따라 결과가 달라집니다.

    구조를 설계한 조직은 빠르게 실험하고 수정합니다. 사람을 채운 조직은 실험 전에 협의부터 시작합니다. 이 차이는 시간이 지날수록 누적됩니다.

    지금 전환이 필요한 신호

    다음 상황 중 하나라도 해당된다면, 구조를 점검해야 할 시점입니다.

    채용을 계속 늘리고 있는데 생산성은 정체돼 있습니다. AI를 도입했지만 실제 업무 흐름에 연결되지 않습니다. 외주나 프리랜서를 활용하고 있지만 결과 관리가 어렵습니다.

    이런 상황에서 필요한 것은 더 나은 사람이 아닙니다. 더 잘 설계된 구조입니다.

    이 문제는 정보의 문제가 아니라, 해석과 적용의 문제에 가깝습니다.

    같은 상황을 어떻게 보고, 어떤 구조로 풀어내느냐에 따라 결과가 달라집니다.

    관련된 고민이 있으시다면, 함께 정리해보셔도 좋습니다.

    https://dev-wp.divii.com/estimate/

  • 리조트 디지털 전환 사례 — 엘리시안 리조트 웹·앱 구축에서 배운 핵심 인사이트

    리조트 디지털 전환 사례 — 엘리시안 리조트 웹·앱 구축에서 배운 핵심 인사이트

    GS E&C가 운영하는 엘리시안 리조트(강촌·제주) 웹&앱 리뉴얼 프로젝트. 단순 리뉴얼이 아니라 리조트 운영 전체를 디지털로 전환한 프로젝트였습니다. 이 경험으로 배운 호스피탈리티 산업 디지털 전환의 핵심을 정리합니다.

    리조트가 디지털 전환을 해야 하는 이유

    MZ세대 여행객은 리조트에서도 “앱으로 다 되는” 경험을 원합니다. 체크인 대기줄, 프론트 전화, 종이 안내문 — 이것들이 경험을 방해합니다.

    디지털 전환은 고객 경험만의 문제가 아닙니다. 직원 업무 효율, 매출 증대, 데이터 기반 운영이 모두 연결됩니다.

    엘리시안 프로젝트는 이 모든 것을 하나의 웹&앱으로 통합하는 것이 목표였습니다.

    프로젝트 규모와 범위

    리뉴얼 대상:

    • 기존 웹사이트 → 반응형 웹사이트
    • 기존 모바일 앱 → 완전히 새로운 iOS/Android 앱
    • 관리자 어드민 시스템

    핵심 도입 기능:

    • 비대면 체크인
    • 블루투스 도어락
    • 스마트 오더 (인앱 F&B 주문)
    • GS POINT 포인트 연동
    • 사용자 맞춤 버튼 (현재 상황에 따라 다른 화면)

    가장 어려웠던 것 1 — 다양한 서비스 유형 통합

    엘리시안은 단일 시설이 아닙니다.

    • 숙박 (강촌 리조트, 제주 리조트)
    • 스키장
    • 골프장
    • 레스토랑
    • 스파

    각 서비스마다 예약 방식, 취소 정책, 포인트 적용 방식이 다릅니다. 이것들을 하나의 앱에서 일관된 UX로 통합하는 것이 가장 큰 설계 과제였습니다.

    결국 “서비스 유형”을 추상화하여 예약 로직의 공통 부분과 서비스별 특수 로직을 분리하는 방식으로 설계했습니다.

    가장 어려웠던 것 2 — 블루투스 도어락 연동

    하드웨어 연동은 항상 예상보다 복잡합니다.

    블루투스 도어락 구현 시 마주친 문제들:

    • iOS와 Android에서 블루투스 동작 방식이 다름
    • 앱이 백그라운드에 있을 때 블루투스 연결 유지 문제
    • 객실 번호와 도어락 UUID 매핑 관리
    • 체크아웃 후 키 자동 비활성화
    • 와이파이가 약한 객실에서의 안정성

    특히 제주 리조트처럼 건물이 넓어 와이파이 음영지역이 있는 경우, 블루투스만으로 작동하는 오프라인 모드를 구현해야 했습니다.

    가장 어려웠던 것 3 — GS POINT 연동

    GS그룹 통합 포인트 시스템 GS POINT와 연동하는 것은 단순한 API 연동이 아니었습니다.

    • 포인트 적립: 예약 완료 후 실시간 적립
    • 포인트 사용: 결제 시 포인트로 일부 또는 전액 결제
    • 포인트 취소: 예약 취소 시 사용한 포인트 환원 처리
    • 유효기간 만료 포인트 처리

    특히 “포인트 사용 후 예약 취소” 케이스에서 롤백 처리 로직이 복잡했습니다. 포인트가 환원되는 시점, 적립 포인트 회수 방식 등을 GS 포인트 운영팀과 긴밀히 협의하며 개발했습니다.

    성과: 스마트 리조트 전환

    프로젝트 완료 후 엘리시안 리조트에서 얻은 변화:

    운영 측면:

    • 프론트 데스크 체크인 대기 시간 감소
    • 스마트 오더로 F&B 주문 처리 효율 향상
    • 고객 행동 데이터 수집 가능 (어떤 시설을 주로 이용하는가)

    고객 경험 측면:

    • 앱 하나로 예약부터 체크아웃까지 완결
    • “비대면”이라는 프리미엄 경험 제공
    • 포인트 실시간 확인으로 재방문 동기 부여

    리조트 디지털 전환 프로젝트의 교훈

    하드웨어 업체 선정을 먼저 하라: 소프트웨어 개발 일정이 하드웨어 업체의 API 개발 일정에 종속됩니다. 소프트웨어 개발 전에 하드웨어 업체를 선정하고 API 스펙을 확정해야 합니다.

    기존 시스템 교체 vs 연동: 이미 운영 중인 예약 시스템, 포인트 시스템과 새 앱을 연동해야 합니다. 연동 방식과 데이터 동기화 주기를 초기에 명확히 정의해야 중간에 충돌이 생기지 않습니다.

    단계적 출시: 모든 기능을 한 번에 오픈하면 리스크가 큽니다. 비대면 체크인 → 스마트 오더 → 블루투스 도어락 순으로 단계적으로 출시하고, 각 단계에서 충분히 안정화한 후 다음으로 넘어가는 것이 좋습니다.

    마치며

    리조트 디지털 전환은 “앱 하나 만드는 것”이 아닙니다. 리조트 운영의 전 과정 — 예약, 체크인, 시설 이용, 식사, 체크아웃 — 을 재설계하는 것입니다.

    이 과정에서 IT팀뿐 아니라 운영팀, 현장 직원, 하드웨어 업체, 포인트 운영팀이 모두 참여해야 합니다. 프로젝트 관리자의 역할이 “기술 조율”보다 “이해관계자 조율”에 더 많이 쏠리는 것이 이 종류의 프로젝트 특성입니다.