소의 길을 닦지 마세요: 식민지 시대 보스턴에서 디지털 혁신까지

17세기 도시 계획의 교훈으로 AI 전략을 구하는 방법

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모든 것을 바꾼 역사

1630년의 보스턴을 상상해 보세요. 아직 도로가 존재하지 않고 소들이 초원과 언덕을 자유롭게 돌아다니는 바위 반도에 펼쳐진 젊은 청교도 식민지. 소들은 실용적인 동물적 지혜를 발휘하여 바위를 우회하고 늪을 피하며 목초지와 물웅덩이를 연결하는 등 저항이 가장 적은 길을 따라 자연스러운 경로를 따라 이동합니다.

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수십 년 후, 도시 건국의 아버지들은 도로 시스템을 만들어야 할 필요성에 직면했을 때 논리적이고 정돈된 격자를 처음부터 설계하는 대신 이미 소가 지나간 길을 포장하는 합리적인 결정을 내렸습니다.

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결과는? 보스턴 시내의 특징인 구불구불한 거리의 혼란스러운 미로, 워싱턴 스트리트가 미친 강처럼 구불구불하고 아무리 정교한 GPS도 가끔은 좌절감에 포기하는 곳. 이 곳은 여전히 보스턴 시내의 특징입니다.

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역사적 출처: 이 이야기는 송아지가 지나간 길이 나중에 도시의 거리가 된 이야기를 담은 샘 월터 포스(1858~1911)의 시 '송아지 길'에 기록되어 있습니다.¹

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효율이 비효율로 변할 때

보스턴의 이야기는 지역적으로 즉각적으로 효과가 있는 것이 더 큰 규모와 장기적으로 재앙을 초래할 수 있다는 역설을 완벽하게 보여주기 때문에 흥미롭습니다. 소들은 당장의 목적을 위해 저항이 가장 적은 길을 택했지만, 그 길은 카트, 자동차, 트럭, 시내버스를 위해 설계된 길이 아니었습니다.

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유기적으로 발전하는 모든 것이 미래를 위해 최적인 것은 아니라는 교훈을 얻을 수 있습니다.

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비즈니스 비유: 프로세스가 경로가 될 때

현대 농장에서는 '소의 길'이 어디에나 있습니다. 이는 시간이 지남에 따라 유기적으로 발전한 프로세스입니다. 짐 하이스미스는 다음과 같이 설명합니다. "IT 세계에서 '소의 길을 닦는다는 것'은 비즈니스 프로세스의 효과나 효율성을 크게 고려하지 않고 있는 그대로 자동화하는 것을 의미합니다."².

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양식을 인쇄, 서명, 스캔 및 이메일로 회신할 수 있습니다.
왜 시작했는지는 아무도 기억하지 못하지만 '우리는 항상 이런 식으로 해왔다'는 주간 회의
회사의 '데이터베이스' 역할을 하는 15명이 공유하는 Excel 파일입니다.
7명의 다른 사람을 거치는 승인 프로세스, 그 중 3명은 왜 서명해야 하는지조차 모릅니다.

이러한 과정은 소가 태어나는 특정 순간에 저항이 가장 적은 경로를 따라가는 소의 길처럼 형성되었습니다. 하지만 디지털 시대인 지금, 이러한 경로를 계속 따라가는 것은 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다.

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위대한 유혹: 소의 길 닦기

기업이 '디지털화'를 결정할 때 보스턴의 창업자들과 같은 함정에 빠지는 경우가 많습니다. 기존 프로세스를 기술로 '포장'하는 것입니다:

디지털화: 길을 닦다

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"이 양식을 항상 수기로 작성했었나요? 완벽하네요, 채울 수 있는 PDF를 만들어 보겠습니다!"

실질적인 변화 없이 아날로그를 디지털로 변환하는 것이 바로 디지털화입니다. 가트너는 디지털화를 다음과 같이 정의합니다 . "디지털화는 아날로그 정보를 디지털 형식으로 변환하는 과정입니다. 이는 소의 길을 닦는 것과 같아서 더 매끄러워지지만 여전히 구불구불하고 비효율적입니다.

관성의 숨겨진 비용

제가 아는 한 제조 회사에는 1980년대와 1990년대에 점진적으로 개발된 14가지 단계의 품질 관리 프로세스가 있었습니다. 이 회사는 '디지털화'를 통해 14개 단계를 모두 태블릿으로 옮겼습니다. 프로세스는 더 빨라졌지만 근본적으로 비합리적이었습니다. 그 중 8개 단계가 중복되거나 쓸모없어졌기 때문입니다.

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진정한 혁신: 디지털화 대 디지털화

디지털화: 미래 도시 디자인하기

진정한 디지털화는 보스턴이 했어야 할 일을 하는 것, 즉 최종 목표를 바라보고 이를 달성하기 위한 최선의 방법을 처음부터 다시 설계하는 것을 의미합니다.

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가트너 용어집에 따르면 '디지털화는 디지털 기술을 사용하여 비즈니스 모델을 변화시키고 새로운 가치와 수익의 기회를 제공하는 것으로, 디지털 비즈니스로 전환하는 과정'⁴이라고 정의합니다 .

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실제 디지털화의 예

넷플릭스는 비디오 대여를 디지털화한 것이 아니라 홈 엔터테인먼트에 대해 완전히 새롭게 생각했습니다.
아마존은 종이 카탈로그를 디지털화한 것이 아니라 상거래를 재창조했습니다.

결정적인 차이점

디지털화: "우리가 하는 일을 어떻게 하면 디지털 방식으로 할 수 있을까요?"
디지털화: "우리가 진정으로 달성하고자 하는 것은 무엇이며, 디지털 시대에 이를 달성하는 가장 좋은 방법은 무엇일까요?"

인공지능과 초지연성의 유혹

오늘날 우리는 인공지능으로 '소의 길을 닦는' 새로운 물결을 목격하고 있습니다. 기업들은 비효율적인 프로세스를 AI로 개선하여 '초탄력성'이라고 부를 수 있는 성과를 창출하고 있습니다.

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하버드 비즈니스 리뷰에서 지적했듯이 '비즈니스 프로세스 리엔지니어링이라는 개념이 이번에는 인공지능에 의해 다시 부상하고 있습니다. 1990년대에는 ERP 시스템과 인터넷의 도입으로 비즈니스 프로세스의 변화가 가능했지만, 급진적인 변화에 대한 기대는 종종 충족되지 못했습니다. 그러나 인공지능은 더 빠르고, 더 정확하고, 더 자동화된 의사결정을 가능하게 합니다."⁵.

AI 소 경로 포장의 예:

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간단한 결정을 내리는 데 12개의 이메일이 필요한 커뮤니케이션 프로세스에서 ChatGPT를 사용하여 이메일을 더 빠르게 작성하기
아무도 읽지 않는 보고서를 분석하기 위해 AI 구현하기
존재해서는 안 되는 승인 프로세스를 머신러닝으로 자동화하기

결과

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이제 비효율적인 프로세스를 더 빠르고 정확하게 처리할 수 있습니다.

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광우병 경로 방지 방법론

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1. 삭제 → 통합 → 자동화

기술을 구현하기 전에 마이클 해머⁶ 방법론에 따라 다음 순서를 따르세요:

삭제: 실제 가치를 추가하지 않는 모든 것을 제거합니다.

통합: 나머지 프로세스를 논리적 흐름으로 연결합니다.

자동화: 마지막에만 기술을 적용합니다.

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해머의 말처럼 '이제는 소가 다니는 길을 닦는 일을 멈춰야 할 때입니다. 쓸모없는 프로세스를 실리콘과 소프트웨어에 통합하는 대신 이를 없애고 다시 시작해야 합니다'⁷.

2. 그린필드와 브라운필드 접근 방식

도시 계획과 소프트웨어 공학에서 차용한 이 용어는 근본적으로 다른 두 가지 접근 방식⁸을 정의합니다:

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브라운필드 (길 포장):

기존 기술 유지 및 추가 기술
단기간에 더 빠르게
비효율성 유지

그린필드 (처음부터 디자인):

화이트보드로 시작하기
더 위험하지만 잠재적으로 혁신적인
새로운 가능성을 최대한 활용할 수 있습니다.

맥킨지는 '90%의 기업이 어떤 형태로든 디지털 트랜스포메이션을 시작했지만, 기대했던 매출 효과의 1/3만이 실현되었다'⁹고 지적합니다.

3. 올바른 질문

기술을 구현하기 전에 먼저 물어보세요:

"왜 이 시험을 하는 건가요?"
"이걸 그만두면 어떻게 될까요?"
"만약 우리가 지금 처음부터 다시 디자인한다면 어떤 모습일까요?"
"과거의 어떤 제약이 더 이상 존재하지 않나요?"

사례 연구: 경로를 피하는 것이 효과가 있을 때

사례 1: 대출에 대해 다시 생각한 은행

한 유럽 은행의 대출 승인 프로세스는 45일 동안 12가지 단계로 진행되었습니다. 이 은행은 기존 프로세스를 '디지털화'하는 대신 완전히 새롭게 설계했습니다:

이전: 45일, 12회 통과, 파일 승인 비율 73%
이후: 24시간, 3번의 통과, 81%의 파일이 승인됨

비결은 무엇일까요? 그들은 제어의 90%가 중복되어 있고 AI가 6개의 다른 사무실보다 더 정확하게 위험을 평가할 수 있다는 것을 깨달았습니다.

사례 2: 대기열을 없앤 병원

이탈리아의 한 병원은 응급실 대기 시간이 4시간에 달했습니다. 이 병원은 대기열 시스템을 '디지털화'하는 대신 환자 흐름을 완전히 재검토했습니다:

AI 기반 예측 분류
유형별 차별화된 경로
워크로드 실시간 모니터링

결과: 대기 시간 80% 감소, 환자 만족도 +60%.

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소의 길의 세 가지 현대적 함정

1. 익숙한 함정

"우리 직원들은 이런 일에 익숙하다"는 생각은 혁신의 가장 교활한 킬러입니다. 이는 마치 소가 자신의 길에 익숙해졌다고 말하는 것과 같습니다.

2. 침체된 투자 함정

"우리는 이미 이 시스템에 많은 투자를 했다"는 생각은 잘못된 길을 계속 가면 오류가 증폭된다는 사실을 무시하는 것입니다.

3. 잘못된 복잡성의 함정

"모든 것을 바꾸기에는 너무 복잡하다"는 말은 종종 현재 프로세스가 합리적이지 않다는 것을 인정하는 것에 대한 두려움을 숨기고 있습니다.

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디지털 트랜스포메이션을 위한 ANTI-COW 프레임워크

분석- 원하는 결과 분석하기

기술부터 시작하지 말고 비즈니스 목표부터 시작하세요.

탐색- 현재 제약을 뛰어넘는 탐색하기

"내가 오늘 태어난 회사라면 이 문제를 어떻게 해결하겠는가?"라고 자문해 보세요.

변환- 번역이 아닌 변환

프로세스를 디지털로 전환하는 것이 아니라 디지털 시대에 맞게 재설계하세요.

구현- 단계별 구현

점진적인 접근 방식을 사용하지만 근본적인 비전을 가지고 있습니다.

확인- 효과 확인

효율성뿐만 아니라 전반적인 효과를 측정합니다.

최적화- 지속적인 최적화

혁신 과정은 결코 끝나지 않습니다.

시계- 새로운 경로를 위한 관찰

새로운 자발적인 '소의 길'이 형성되지 않도록 주의하세요.

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일꾼이 아닌 설계자로서의 AI

인공지능은 소의 길을 닦는 최고의 도구(매우 효율적이지만 근본적으로 잘못된 길)가 될 수도 있고, 미래의 도시를 설계하는 최고의 건축가가 될 수도 있습니다.

세계경제포럼은 'AI가 잠재력을 최대한 발휘하려면 비즈니스 언어를 구사해야 하고, 업무 흐름을 이해해야 하며, 프로세스 인텔리전스가 필요하다'¹⁰고 지적합니다.

차이점은 접근 방식에 있습니다:

일꾼으로서의 AI (소의 길 닦기):

"이 프로세스를 더 빠르게 수행하려면 어떻게 하면 AI를 사용할 수 있을까요?"
기존 활동의 자동화
점진적 개선

건축가로서의 AI (도시 계획):

"어떻게 하면 이 비즈니스 결과를 완전히 재고할 수 있을까요?"
문제 자체의 재정의
급진적 혁신

철거를 위한 용기

보스턴 사례의 가장 심오한 교훈은 기술적인 것이 아니라 심리적인 것입니다. 우리가 따르는 길이 반드시 최선의 길이 아니라는 것을 인정하는 용기가 필요하다는 것입니다.

비즈니스에서 이는 다음과 같은 의미입니다:

'신성한' 프로세스에 의문 제기하기
'우리는 항상 이런 식으로 해왔다'는 것을 받아들이는 것은 정당화되지 않습니다.
당장 성과가 나지 않을 수 있는 변화에 투자하기
빠른 해결의 유혹을 뿌리치기

결론: 미래를 위한 도로 설계

오늘날 AI와 디지털화의 무한한 가능성에 직면한 우리에게는 선택권이 있습니다. 보스턴의 창립자들이 그랬던 것처럼 기존의 길을 닦을 수도 있고, 미래의 도시를 설계하는 용기를 가질 수도 있습니다.

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다음에 "이 프로세스를 디지털화하자"라는 말을 들으면 멈추고 "우리가 지금 현대식 도로를 설계하는 건가요, 아니면 소의 길을 포장하는 건가요?"라고 물어보세요.

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미래는 기존의 길을 떠나 새로운 길을 설계하는 용기를 가진 자의 것입니다. 비록 이것이 소가 아무리 현명하더라도 도시 계획가가 아니라는 것을 인정하는 것을 의미하더라도 말입니다.

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"이제는 소가 다니는 길을 닦는 일을 멈춰야 할 때입니다. 구식 프로세스를 실리콘과 소프트웨어에 통합하는 대신 이를 없애고 다시 시작해야 합니다. 현대 정보 기술의 힘을 이용해 비즈니스 프로세스를 근본적으로 재설계하여 성과를 획기적으로 개선하는 등 회사를 '리엔지니어링'해야 합니다." - 마이클 해머, 하버드 비즈니스 리뷰, 1990¹¹

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출처 및 참고 자료

스택 교환 영어 언어 및 사용법: https://english.stackexchange.com/questions/44800/what-does-don-t-pave-the-cow-path-mean-in-this-context
애자일커넥션 - 소의 길 닦기: https://www.agileconnection.com/article/paving-cow-paths
SAP - 디지털화 대 디지털화: https://www.sap.com/products/erp/digitization-vs-digitalization.html
SAP - 디지털화 대 디지털화(가트너 정의): https://www.sap.com/products/erp/digitization-vs-digitalization.html
하버드 비즈니스 리뷰 - AI가 기업의 프로세스 재설계를 돕는 방법: https://hbr.org/2023/03/how-ai-is-helping-companies-redesign-processes
디지털 리더 - 귀사의 AI 계획은 소의 길을 닦고 있을 뿐인가요? https://thedigitalleader.substack.com/p/is-your-ai-plan-just-paving-the-cow
하버드 비즈니스 리뷰 - 리엔지니어링 작업: 자동화하지 말고 없애기: https://hbr.org/1990/07/reengineering-work-dont-automate-obliterate
Synoptek - 그린필드 대 브라운필드 소프트웨어 개발: https://synoptek.com/insights/it-blogs/greenfield-vs-brownfield-software-development/
맥킨지 - 경쟁 우위를 위한 리와이어드: https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/rewired-to-outcompete
세계 경제 포럼 - 프로세스 인텔리전스와 AI를 사용하여 비즈니스를 재구성하는 방법: https://www.weforum.org/stories/2024/01/process-intelligent-ai-rewire-business-sustainable-transformation/
하버드 비즈니스 리뷰 - 업무 리엔지니어링: 자동화하지 말고 삭제하라(1990): https://hbr.org/1990/07/reengineering-work-dont-automate-obliterate