무엇을 자동화할 것인가 — 개인의 생산성을 조직의 생산성으로 잇는 설계

01비용이 내려간 것은 지능이지, 판단이 아니다

몇 해 전만 해도 문서를 읽고 분류하고 초안을 쓰는 일을 기계에 맡기려면 프로젝트가 필요했습니다. 요건을 정의하고, 데이터를 모으고, 모델을 학습시키고, 시스템에 붙였습니다. 몇 달과 적지 않은 예산이 들었고, 그래서 무엇을 자동화할지는 저절로 정해졌습니다 — 그만한 비용을 들일 만큼 큰 일만 후보가 되었기 때문입니다.

지금은 같은 일을 몇 문장으로 지시합니다. 구현의 문턱이 사라지자 자동화의 비용 구조가 뒤집혔습니다.

	예전	지금
구현 비용	높다 — 프로젝트 단위	낮다 — 지시 한 번
기획 비용	낮다 — 후보가 몇 개뿐	높다 — 후보가 수백 개
잘못 고른 비용	한 번에 크게 드러남	여러 곳에서 조용히 샘
병목	어떻게 만들 것인가	무엇을 만들 것인가

내려간 것은 지능을 한 번 쓰는 비용입니다. 내려가지 않은 것은 그것을 어디에 쓸지 정하는 판단입니다. 오히려 비싸졌다고 보는 편이 정확합니다 — 시도할 수 있는 후보가 백 배로 늘었으므로, 잘못 고르는 비용도 백 배가 되었기 때문입니다.

길을 가는 비용이 공짜가 되었다고 해서, 목적지가 저절로 정해지지는 않습니다.

유명소프트가 오래전부터 프로세스를 먼저 그린다고 말해 온 이유가 여기서 한 겹 더 분명해집니다. 예전에는 프로세스를 그리는 일이 구현을 잘하기 위한 준비였습니다. 지금은 무엇을 구현할지 고르기 위한 유일한 근거입니다.

0288%가 쓰는데 81%는 남는 것이 없다

이 진단은 저희만의 관찰이 아닙니다. 맥킨지가 2026년 4월에 낸 「The State of Organizations 2026」은 같은 자리를 숫자로 보여 줍니다. 다수의 기업이 AI를 도입하여 사용하고 있지만, 대부분의 기업에서 그 사용이 손익 개선으로 이어지지는 않고 있습니다.

88%AI를 어떤 형태로든 쓰고 있는 조직

81%그럼에도 손익에 유의미한 변화가 없다고 답한 조직

72%다가올 변화에 충분히 준비되지 않았다고 본 리더

14%명확한 전략으로 AI를 일관되게 이끄는 리더를 보유한 조직

같은 조사에서 맥킨지는 앞으로 현재 업무의 약 75%가 다시 짜여야 한다고 보면서도, 2년 안에 AI가 자율적인 팀원 역할을 하리라 본 리더는 25%에 그친다고 보고합니다. 한편 55%는 AI를 능숙하게 쓰는 직원을 길러 내는 일이 생산성의 도약을 열 것이라 답했습니다. 종합하면 기대는 사람과 조직 쪽에 있고, 실제 지출은 도구 쪽에 있는 상태입니다.

전년도 조사 「The state of AI」의 결론도 방향이 같았습니다. 응답 조직의 80% 이상이 생성형 AI로 전사 영업이익(EBIT)에 체감할 만한 변화를 얻지 못했다고 답했습니다. 1년이 지나 도입률은 올랐지만, 간격 자체는 좁혀지지 않았습니다.

이 숫자들을 어떻게 읽어야 하는가?

88과 81은 서로 다른 시각에서 측정한 숫자입니다. 88은 개인과 팀이 도구를 쓰는 비율이고, 81은 조직 전체의 손익에서 변화를 확인하지 못한 비율입니다. 도입은 아래에서 일어나는데 효과는 위에서 측정하고 있고, 그 사이를 잇는 연결구조가 비어 있습니다.

맥킨지가 같은 보고서에서 전략의 명확도를 직급별로 나눠 측정한 대목이 그 공백을 정확히 가리킵니다 — 경영진에서는 56%가 전략적 우선순위를 이해한다고 답했지만, 중간관리자로 내려오면 27%로 떨어집니다. 위에서 정한 방향과 아래에서 벌어지는 도입이 서로 다른 지도를 보고 있는 것입니다.

보고서의 처방

맥킨지의 결론은 도구를 더 사는 쪽이 아닙니다. 전사의 프로세스를 근본적으로 단순화하고 통일하라는 것, 그리고 업무의 처음부터 끝까지(end-to-end)를 AI 에이전트를 전제로 다시 설계한 조직이 가장 큰 성과를 얻었다는 것입니다. 바꿔 말하면, 효과는 도구를 붙인 곳이 아니라 흐름을 다시 그린 곳에서 나타났습니다.

03개인의 생산성은 왜 조직의 생산성이 되지 않는가

현장에서 이 간격은 아주 구체적인 모습으로 나타납니다. 직원 개개인은 분명히 빨라졌다고 말하는데, 부서장은 납기가 그대로라고 말하고, 대표는 비용이 그대로라고 말합니다. 세 사람이 모두 사실을 말하고 있습니다.

누수 지점은 대개 셋입니다. 그리고 셋 다 업무 프로세스 내부가 아니라 업무 프로세스가 연결되는 경계선에 있습니다.

LEAK 01

경계에서 멈춘다 — 빨라진 업무 프로세스와 연결된 다음 프로세스가 그대로다

하나의 업무 프로세스가 빨라졌다고 해도 전체 소요 시간에는 큰 변화가 없습니다. 앞은 빨라졌어도 뒤에서 정체되는 시간은 그대로입니다.

제안서 초안이 사흘에서 10분으로 줄었습니다. 그런데 그 초안을 검토·승인하는 절차는 여전히 나흘이 걸립니다. 고객이 체감하는 납기는 하루도 줄지 않았습니다. 줄어든 사흘은 회사 안 어딘가에서 대기 시간으로 바뀌었을 뿐입니다.

LEAK 02

아낀 시간이 회수되지 않는다 — 도착지가 정해져 있지 않다

개인이 아낀 시간은 도착지가 설계돼 있지 않으면 조직의 성과가 되지 않고 흩어집니다.

직원 40명이 하루 30분씩 아꼈다면 산술적으로는 하루 20시간, 두 명 반의 인력입니다. 그러나 그 30분은 40개의 조각으로 흩어져 있습니다. 조각들이 어느 산출로 모이는지가 정해져 있지 않으면 손익계산서에는 아무것도 나타나지 않습니다.

LEAK 03

빨라진 산출을 아무도 믿지 않는다 — 판정 기준이 밖에 없다

산출을 판정할 기준이 문서로 나와 있지 않으면, 자동화된 결과는 반드시 사람이 다시 확인합니다. 그러면 검증이 두 번이 되어 일이 오히려 늘어납니다.

“쓰긴 쓰는데, 결국 담당자가 다시 확인해요.” — 도입 1년 뒤에 가장 흔히 듣는 문장입니다. 담당자가 게을러서도 의심이 많아서도 아닙니다. 무엇을 통과로 볼지가 그의 머릿속에만 있기 때문에, 그가 보지 않으면 통과 여부를 아무도 말할 수 없는 것입니다.

구분	확실히 좋아진 것	그대로인 것
개인	작성·검색·요약에 드는 시간, 초안의 품질, 일의 피로도	—
팀	산출물의 양	인수인계 시점, 승인 대기, 재작업 횟수
조직	—	납기, 원가, 인력, 손익

이 표가 말하는 바는 단순합니다. 개인 생산성 도구는 업무 프로세스 내부를 개선하고, 조직의 성과는 업무 프로세스 사이에서 결정됩니다. 그래서 아무리 좋은 도구를 개인에게 많이 쥐여 주어도, 업무의 연결구조를 손보지 않으면 조직의 성과는 나타나지 않습니다.

04「무엇을」은 목록이 아니라 위치다

자동화 후보를 정하는 가장 흔한 방식은 브레인스토밍입니다. 부서별로 모여 “반복적이고 귀찮은 일”을 적어 냅니다. 그러면 대개 수십 개의 목록이 나오고, 투표로 상위 몇 개를 고릅니다.

이 방식의 문제는 목록에 적힌 일들이 저마다 자기 자리에서만 평가되었다는 점입니다. 적어 낸 사람은 그 일을 하는 사람이고, 그는 자기 업무의 내부만 봅니다. 그래서 나오는 답은 거의 언제나 부분 최적입니다 — 그 자리에서는 분명히 나아지지만 전체로는 티가 나지 않는 개선.

「무엇을 자동화할 것인가」는 업무의 목록을 묻는 질문이 아니라, 업무의 좌표를 묻는 질문입니다.

같은 일이라도 전체 흐름의 어디에 놓여 있느냐에 따라 자동화의 가치가 완전히 달라집니다. 병목 위에 있으면 최우선 후보이고, 병목 뒤에 있으면 아무리 자동화를 잘 해도 전체는 그대로입니다. 그러니 후보를 고르려면 먼저 좌표계가 있어야 합니다.

좌표계는 어디서 오는가?

IDEF0 활동 모델이 그 좌표계입니다. 조직이 하는 일 전체를 한 상자(A-0)로 놓고, 그것을 3~6개의 활동으로 나누고(A0), 각 활동을 다시 같은 방식으로 나눕니다. 이 계층 분해가 끝나면 모든 활동이 「부모의 어느 자리에 속하고, 형제와 무엇을 주고받는지」로 위치를 갖게 됩니다.

「활동」에 관하여 — IDEF0는 이 상자를 「기능(Function)」이라 부르고, 국내에서는 흔히 「활동」으로 옮깁니다. 다만 기업 조직에서 기능이란 결국 하는 일이므로, 이 백서에서는 읽기 쉬운 쪽인 「업무」·「업무 프로세스」로 적고 모델의 구조를 가리킬 때만 「활동」을 씁니다. 셋은 같은 것을 부르는 다른 이름입니다.

그리고 여기서 결정적인 것이 하나 드러납니다. IDEF0는 활동을 그릴 때 반드시 네 면 — 입력·통제·산출·수단 — 을 함께 적게 합니다. 그러면 하나의 활동의 산출이 어떤 활동의 입력으로 이어지는지가 그림에서 정확하게 드러나 보입니다. 앞 절에서 말한 「경계」가 처음으로 관찰 가능한 대상이 되는 순간입니다.

IDEF0가 무엇이고 어떤 표준에 근거하는지는 IDEF0란 무엇인가에서, 그것을 정형 언어로 다루는 방법론은 IDEF0 기능 모델링 백서에서 다룹니다. 실제 모델이 어떻게 생겼는지는 모델링 사례에서 보실 수 있습니다.

05ICOM 네 면으로 읽는 자동화 판단

모델이 그려지면 「무엇을 자동화할 것인가」는 토론의 문제에서 판독의 문제로 바뀝니다. 저희는 각 활동에 네 개의 질문을 던집니다 — 활동의 네 면에 하나씩입니다.

면	물어야 할 질문	답이 「아니오」일 때
C통제	이 판단의 기준이 문서로 적혀 있는가?	자동화보다 기준의 명문화가 먼저다. 통제 없는 활동을 자동화하면 빨리 틀린다
I입력	들어오는 것의 형태가 정해져 있는가?	자동화 앞단에 정규화 단계가 하나 더 필요하다. 그 비용까지 계산해야 한다
O산출	받는 쪽의 합격 기준이 정해져 있는가?	아무리 빨라져도 사람의 재확인이 붙는다. 효과가 손익까지 오지 않는다
M수단	이 일에 사람의 손이 들어가 있는가?	이미 정보시스템이 처리하고 있다. 자동화로 더 얻을 것은 없다

네 개의 질문 중 통제(C)와 산출(O)이 자동화의 성패를 가릅니다. 입력과 수단은 대개 손으로 고칠 수 있지만, 판단 기준과 합격 기준이 없는 업무는 기술로 메울 수 없기 때문입니다. 수단(M)에 「예」가 나왔다고 곧바로 후보인 것도 아닙니다 — 7절의 세 가지를 먼저 확인해야 합니다.

경계에서 읽는 네 개의 신호

활동을 하나하나 보는 것만으로는 3절의 「누수 지점」이 잡히지 않습니다. 그것은 형제 활동 사이에서만 보입니다. 모델이 있으면 다음 네 개의 신호를 눈으로 찾을 수 있습니다.

SIGNAL 1산출과 입력이 어긋난다

앞 활동이 내놓는 것과 뒤 활동이 받는 것의 이름·단위·시점이 다릅니다. 그 차이는 사람이 매번 손으로 메우고 있으며, 대개 아무도 그것을 일이라고 부르지 않습니다.

SIGNAL 2되돌아가는 화살표가 있다

뒤 활동의 산출이 앞 활동의 입력으로 되돌아갑니다. 재작업 고리입니다. 여기를 손대지 않고 앞단만 빠르게 하면 같은 자리를 더 자주 돌 뿐입니다.

SIGNAL 3통제가 비어 있다

활동 위쪽에 아무것도 걸려 있지 않습니다. 그 판단은 담당자의 경험 안에만 있습니다. 사람이 바뀌면 결과가 바뀌는 자리이자, 자동화가 가장 먼저 실패하는 자리입니다.

SIGNAL 4같은 산출을 둘이 만든다

서로 다른 두 활동이 사실상 같은 것을 각자 만들고 있습니다. 조직도로는 정상이지만 흐름으로는 중복입니다. 자동화 이전에 지울 수 있는 일입니다.

핵심

이 네 개의 신호는 구조적으로 개인 생산성 도구로는 보이지 않습니다. 개인은 자기 업무의 내부를 보는데, 신호는 업무 프로세스가 연결되는 경계선에 있기 때문입니다. 맥킨지가 관측한 88%와 81%의 간격이 벌어지는 곳이 바로 이 경계선입니다.

06개인과 조직을 잇는 네 개의 이음매

경계가 보이면 이을 수 있습니다. 저희가 AX(AI 전환) 설계에서 반드시 다루는 이음매는 네 개입니다.

이음매 1 — 받는 쪽의 판정 기준을 앞으로 당긴다

자동화할 활동을 정했으면, 그 산출을 받는 다음 활동이 무엇을 통과로 보는지를 먼저 문서로 확정합니다. 이것이 없으면 3절의 세 번째 누수 지점이 그대로 남습니다. 순서가 중요합니다 — 만들고 나서 기준을 정하면 이미 늦습니다.

이음매 2 — 통제를 사람 머릿속에서 꺼낸다

판단 기준을 문서로 적는 일은 자동화의 준비 작업이 아니라 그 자체로 조직의 자산이 되는 일입니다. 이 과정은 암묵지를 명시지로에서 따로 다룹니다. 실무에서는 “규정이 없다”기보다 여러 곳에 흩어져 서로 다르게 적혀 있는 경우가 훨씬 많습니다.

이음매 3 — 수단만 바꾸고 구조는 지킨다

사람이 하던 일을 AI가 맡는 것은 IDEF0의 관점에서 수단(M)의 교체입니다. 입력·통제·산출 세 면이 그대로 유지되면 인접한 활동을 다시 설계할 필요가 없습니다. 반대로 이 세 면이 함께 흔들리면 그것은 자동화가 아니라 프로세스 변경이며, 영향 범위를 다시 계산해야 합니다. 무엇이 바뀌고 무엇이 그대로인지 구분할 수 있다는 것 — 이것이 모델을 두고 일하는 실질적 이득입니다.

이음매 4 — 아낀 시간의 도착지를 정한다

“30분이 남는다”로 끝내지 않고 그 30분이 어느 활동의 산출로 바뀌는지를 모델 위에 적습니다. 미뤄 두었던 개선, 늘리지 못하던 검사, 하고 싶었으나 손이 없던 일 — 도착지가 지정되어야 개인의 여유가 조직의 결과가 됩니다. 이것을 정하지 않은 자동화는 효과가 없는 것이 아니라 측정되지 않는 것입니다.

07자동화하면 안 되는 세 가지

「무엇을 자동화할 것인가」에 답하는 일의 절반은 「무엇을 자동화하지 않을 것인가」를 정하는 일입니다. 지능이 싸졌다는 사실은 하지 말아야 할 자동화도 쉽게 할 수 있게 되었다는 뜻이기도 합니다.

CASE 1판단 자체가 가치인 일

그 활동의 존재 이유가 사람이 책임지고 결정하는 것인 경우입니다. 채용의 최종 판단, 거래처와의 신뢰 조정, 안전에 관한 최종 승인. 여기서 자동화는 속도를 얻고 책임의 소재를 잃습니다.

CASE 2반복이 실은 검증인 일

겉보기에는 같은 일을 매번 되풀이하는 것 같지만, 그 반복이 앞 단계의 오류를 걸러 내는 그물인 경우가 있습니다. 없애면 오류가 그대로 흘러갑니다. 반복은 자동화 후보의 신호일 뿐, 근거는 아닙니다.

CASE 3통제가 아직 안에만 있는 일

판단 기준이 담당자의 머릿속에만 있는 활동입니다. 이것은 “하면 안 된다”가 아니라 “아직 이르다”입니다. 기준을 꺼내 적는 순간 가장 좋은 후보로 바뀌는 경우가 많습니다.

여기에 하나를 덧붙입니다 — 예외가 본류인 일. 표준 절차는 한 장인데 실제로는 열에 일곱이 예외로 처리되는 활동이 있습니다. 이런 자리를 자동화하면 예외를 처리하는 새로운 수작업이 생겨납니다. 먼저 물어야 할 것은 자동화 가능 여부가 아니라, 왜 예외가 본류가 되었는가입니다.

08실행 — 「무엇을」에 답하는 순서

유명소프트의 AX 컨설팅은 위의 판단을 네 단계로 진행합니다. 첫 단계가 끝나기 전에는 어떤 도구도 도입하지 않습니다.

프로세스 정형화 — 공정·업무를 IDEF0로 모델링해 「현재 어떻게 일하는가」를 몇 장의 그림에 담습니다. 산출물은 다이어그램과 활동별 ICOM 그리고 용어집입니다. 이 단계에서 4절의 좌표계가 생깁니다.
AI 전환 진단 — 모델 위에서 5절의 네 개의 질문과 신호를 판독해 자동화 후보를 위치와 함께 뽑습니다. 산출물은 우선순위가 매겨진 AI 기회 리포트이며, 7절에 해당해 제외한 활동과 그 사유가 함께 적힙니다.
로드맵 · PoC — 6절의 네 개의 이음매를 설계에 반영하고, 가장 앞선 후보 한둘을 실제로 검증합니다. 이때 측정 대상은 개인이 아낀 시간이 아니라 인수인계 시간·반려 비율·재확인 비율입니다.
구축 · 내재화 — 실행하고, 직원이 모델을 스스로 갱신하며 이어 가도록 정착시킵니다. 모델이 낡으면 판단의 근거도 함께 낡기 때문입니다.

측정에 관하여

「AI를 쓰고 있는가」를 물으면 대부분의 조직이 그렇다고 답하고, 「손익이 나아졌는가」를 물으면 대부분이 아니라고 답합니다. 두 질문 사이를 측정하는 숫자가 없어서, 도입과 성과 사이에 무슨 일이 있었는지 아무도 설명하지 못합니다. 저희는 그 사이를 세 개의 지표로 측정합니다.

① 인수인계 시간 — 앞 업무가 산출을 내놓은 시점부터 다음 업무가 그것을 받아 착수하기까지 걸린 시간. 3절 LEAK 01이 남아 있는지가 여기서 드러납니다.

② 반려 비율 — 다음 업무가 받아 보고 되돌려 보낸 산출의 비율. 5절 SIGNAL 2의 되돌아가는 화살표가 실제로 몇 번 도는지입니다.

③ 재확인 비율 — 자동화된 산출 가운데 사람이 다시 열어 본 비율. 3절 LEAK 03이 해소됐는지를 그대로 보여 줍니다.

셋 다 하나의 업무 안이 아니라 업무와 업무 사이에서 측정하는 숫자입니다. 그래서 측정하기 전에 「어디와 어디 사이인가」가 먼저 정해져야 하고, 그것을 정해 주는 것이 모델입니다. 모델이 없어도 숫자는 나옵니다. 다만 그 숫자가 어느 자리의 것인지 알 수 없어 서로 비교되지 않습니다.

09결론 — 지능이 흔해질수록 구조가 비싸진다

AI가 값싸고 흔해진 시대의 역설은 이것입니다. 기계가 잘하게 될수록, 무엇을 시킬지 정하는 사람의 일이 더 어려워집니다. 그리고 그 판단은 개인의 총명함이 아니라 조직이 자기 일을 얼마나 정확히 적어 두었는가에서 나옵니다.

맥킨지가 2년 연속 같은 간격을 관측하고 내린 처방이 「도구를 더 사라」가 아니라 「흐름을 다시 그려라」였던 것은 우연이 아닙니다. 개인의 생산성은 도구로 오릅니다. 조직의 생산성은 구조로만 오릅니다.

지능의 비용이 0에 가까워질수록, 가치가 오르는 것은 지도입니다.

유명소프트는 그 지도를 국제표준 IDEF0로 그립니다.

순서를 지키십시오. 업무 프로세스를 먼저 그림으로 드러내고, 그다음에 AI를 넣을 자리를 고릅니다. 이 순서가 뒤집히면 AI는 손대기 쉬운 자리, 곧 업무 프로세스의 내부에 놓입니다. 조직의 성과가 결정되는 곳은 그 바깥 — 업무와 업무가 연결되는 경계선입니다.

참고 문헌

The State of Organizations 2026 — Three tectonic forces that are reshaping organizations McKinsey & Company, People & Organizational Performance, 2026년 4월. 이 백서에서 — 2절의 88%·81%·72%·14%·75%·25%·55%, 경영진 56% 대 중간관리자 27%의 전략 명확도 격차, 그리고 「전사 프로세스의 단순화·통일」과 「에이전트를 전제로 한 end-to-end 재설계」라는 처방. 수치는 해당 보고서의 공개 발표 내용에 따른 것입니다.
The state of AI: How organizations are rewiring to capture value McKinsey & Company, QuantumBlack AI by McKinsey, 2025년. 이 백서에서 — 2절의 「응답 조직의 80% 이상이 전사 영업이익(EBIT)에 체감할 만한 변화를 얻지 못했다」. 2026년 조사와 나란히 놓으면 도입률은 올랐으나 간격은 좁혀지지 않았음이 드러납니다.
Information technology — Modeling Languages — Part 1: Syntax and Semantics for IDEF0 ISO/IEC/IEEE 31320-1:2012. First edition, 2012년 9월 15일. 이 백서에서 — 4·5절이 쓰는 활동·계층 분해·ICOM 네 면의 국제표준 근거. 이 표준이 IDEF0를 규칙이 명확한 정형 언어로 규정합니다.
Integration Definition for Function Modeling (IDEF0) Federal Information Processing Standards Publication 183 (FIPS PUB 183). National Institute of Standards and Technology, 1993년 12월 21일. 이 백서에서 — 입력·통제·산출·수단의 정의와 활동 분해 규칙의 원형. 5절의 판독 질문은 이 네 면의 정의에 그대로 대응합니다.

외부 조사 결과의 인용은 해당 기관의 공개 발표 내용에 근거하며, 해석과 결론은 유명소프트의 것입니다.

무엇을 자동화할 것인가개인의 생산성을 조직의 생산성으로 잇는 설계

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