오늘날의 비즈니스 환경에서 성공하기 위해서는 목표에 맞춰 기술과 문화적 기반을 조정해야 한다. 그리고 이를 위해서는 근본적인 질문을 물어야 한다. ‘당신의 비즈니스가 왜 존재하는가?‘ 이 질문에 답을 구하는 과정에서 혁신을 운영에 통합하고 장기적인 성공을 거두는 방법을 알아갈 수 있다.
브라운 앤 브라운에서는 기술이 비즈니스 성과 측면에서 어떤 가치를 창출하는 지를 명료화하는 데 끈질기게 집중한다. 이 부분에 집중하지 않으면 정말 중요한 것을 놓칠 위험이 있다.
일단 핵심 사명을 기억하는 것이 중요하다. 즉, 고객의 사업과 삶을 보호할 수 있는 위험 관리 및 보험 솔루션을 제공한다는 미션이다. 어떤 책상에 앉아 있든, 어떤 부서에 있든 상관없이, 우리가 내리는 모든 결정과 채택하는 모든 기술이 그 목적에 부합해야 한다.
‘모든 회사는 기술 회사다’라는 말이 자주 등장하는데, 그게 실제로 무슨 의미일까? 우리에게 이 문구는 기술 회사처럼 생각한다는 의미를 지닌다. 성공적인 기술 회사들은 단순히 기존 사업을 개선하는 데 그치지 않고, 다음에 올 일을 예상하면서 스스로를 재창조한다. 그들은 5년 또는 10년 후에 어디에 있어야 할지 과감하게 묻는다. 그리고 나서, 그들은 변화하는 시장에 적응할 수 있는 유연성을 유지하면서 그 방향으로 움직이기 시작한
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반도체 산업이 좋은 예시다. 퀄컴과 같은 회사들은 칩 생산 주기를 예측하면서 동시에 엄청난 속도로 혁신을 이뤄내야 한다. 그들은 변화에 반응하는 것이 아니라 변화를 설계해야 한다. 이것이 바로 모든 사업에 적용해야 하는 사고방식이다. 보험이든 금융 서비스이든, 또는 완전히 다른 어떤 업종에 속해 있든 마찬가지다.
그래서 우리는 세 가지 상호 연결된 렌즈를 통해 기술을 바라본다.
- 집을 보호하라 – 우리의 기술과 데이터를 안전하게 보호하라.
- 불을 켜라 – 우리가 매일 사용하는 시스템이 계속 원활하게 작동하도록 하라.
- 혁신하고 탐구하라 – 기술을 사용하여 더 나은 결과를 이끌어 내고 미래에 대비하는 비즈니스를 준비하라.
진정한 도전 과제는 이 세 가지를 모두 균형 있게 조율하면서도 혁신을 지향하는 것이다. 오늘날 그보다 더 큰 시험은 없다.
다가올 미래에 대비하기 (AI)
AI는 이미 우리 곁에 있으며, 비즈니스 운영 방식을 변화시키고 있다. 그러나 우리는 아직 AI가 우리 산업에 어떤 의미를 가지는지 파악하는 초기 단계에 있다. 우리는 위험, 기회, 교육의 균형을 맞추는 체계적인 접근 방식을 통해 AI에 대비하고 있다.
1. AI 지침 및 정책 수립
우리가 스스로에게 가장 먼저 던진 질문 중 하나는 ‘AI가 우리에게 어떤 의미인가?’였다. 회사 차원에서 AI를 정의하지 않으면, 개별 팀들이 AI를 정의할 것이기에 일관성 결여, 위험, 심지어 법적 책임 문제가 불거질 수 있다. 우리는 다음 사항을 설명하는 명확한 관리 정책을 개발했다.
• 우리 비즈니스에서의 AI와 생성형 AI에 대한 정의
• 책임감 있는 AI 사용을 위한 원칙
• 구조화된 관리 프로세스
• 지역별 준수 기준(AI 규정은 유럽과 미국 주마다 크게 다르기 때문)
스스로가 AI에 대한 접근 방식을 적극적으로 구성하지 않으면, 시장이 구성하는 바에 따라 끌려가게 된다. 명확한 자체 AI 정책의 수립은 위험을 줄일 뿐 아니라 빠르게 진화하는 이 분야에서 우리 자신의 운명을 통제한다는 의미를 가진다.
2. 팀 교육 및 훈련
맥킨지의 연구에 따르면, 생성형 AI의 채택율이 작년의 50%에서 72%로 급증했다. 마이크로소프트의 한 보고서에 따르면 2024년 초 직원의 75%가 직장에서 AI를 사용했으며, 그 중 80%는 고용주가 승인하지 않은 도구를 사용했다.
이러한 통계는 우리가 팀을 규제하는 것뿐만 아니라 교육해야 한다는 것을 깨닫게 했다. 그래서 우리는 다음과 같은 교육을 개발했다.
• AI와 생성형 AI를 정의한다.
• 잠재적 이점과 위험을 설명한다.
• 책임감 있는 사용을 강화하기 위해 현실의 사례를 사용한다.
승인되지 않은 AI 사용을 부추기는 주요 요인 중 하나는 직장에서의 압력이다. 사람들은 압박감을 느끼고, 빠른 해결책을 필요로 한다. 그리고 기업이 적절한 도구를 제공하지 않으면, 스스로 해결책을 찾아나선다. 따라서 우리의 목표는 직원이 처한 상황을 파악하고, 실용적이면서도 따르기 쉬운 지침을 제공하는 것이다.
3. 위험 관리에 대한 접근 방식 확대
위험 관리는 우리 회사의 DNA의 일부이지만, AI는 새로운 유형의 위험을 제시한다. 우리는 바퀴를 재발명하는 대신, AI 위험 관리를 기존 프로세스에 어떻게 통합할 수 있을지 물었다. 예를 들어, 제3자 벤더를 평가할 때, 우리는 이제 다음과 같은 질문을 한다.
• 이 벤더가 AI 관련 데이터 보호를 준수하고 있는가?
• 이 벤더가 AI 모델 훈련에 우리 회사의 독점 데이터를 사용하는가?
• 이 벤더의 기본 계약서가 책임감 있는 AI 사용을 반영하고 있는가?
몇 년 전과 달리 이전 질문은 이제 필수적이다. 우리는 다양한 파트너의 계약서에서 매우 다양한 AI 조항을 확인했고, 우리 스스로를 보호하기 위해 자체 기준을 설정할 필요성을 인식했다. AI 관련 위험은 점점 더 보편화될 것이며, 지금 적응하지 않는 기업은 분명 뒤처질 것이다.
4. AI 참여 기회 제공
우리는 AI를 통제하는 것뿐만 아니라 조직이 AI를 효과적으로 사용할 수 있도록 돕고자 한다. 마이크로소프트 365 코파일럿과 같은 도구를 시작으로, 체계적이고 위험이 낮은 환경에서 AI를 실험할 수 있는 파일럿 프로그램을 만들었다. 또한, 직원들이 다음을 할 수 있는 내부 AI 사용자 커뮤니티를 시작했다.
• 모범 사례 공유
• 신속한 라이브러리 구축
• 실제 활용 사례에 대한 토론
일부 기업들은 보안 위험을 우려하여 AI를 완전히 차단했다. 그러나 이러한 접근은 AI 도입이 비즈니스의 필수 요소가 되었을 때, 따라잡기 위해 막대한 자원을 소비해야 한다는 것이다. 우리는 오히려 앞서 나가고자 한다.
미래를 위한 올바른 인재 채용
우리의 기술이 아무리 뛰어나더라도 궁극적으로 성공의 열쇠는 사람에 달려 있다. 그리고 우리는 사고 방식이 기술 세트보다 더 중요하다고 판단했다. 인턴 직원들을 대상으로 AI 개념 증명 프로젝트를 시작했을 때, 우리는 기술적 통찰력을 바탕으로 채용하지 않았다. 대신, 호기심이 많고, 스스로 시작하고, 실험하고 배우려는 의지가 있는 사람들을 찾았다.
그 결과, 참여한 인턴들은 AI에 대한 사전 경험이 거의 없었음에도 불구하고 잘 적응하고 성장했다. 왜 그랬을까? 그들은 훌륭한 질문을 하고, 빠르게 적응했으며, 탐구하는 것을 두려워하지 않았기 때문이다. 이러한 결과는 다음의 믿음에 대한 우리의 자신감을 더해줬다.
• 적응성은 기술적 능력보다 더 가치 있다.
• 전문 지식만으로는 더 나은 결과를 얻을 수 없다. 호기심이 더 나은 결과를 이끌어 낸다.
• 공감은 필수적이다. 우리는 기술을 구현하는 것이 아니라 비즈니스 문제를 해결하고 있다.
우리 업계는 빠르게 변화하고 있다. 그 변화에 발맞추는 데에는 기꺼이 배우고, 시도하고, 성장하고자 하는 사람들을 고용하는 것이 해법이다.
미래에 대한 투자
지금은 다가올 일에 대비하기 위해 필요한 자원을 투자해야 할 때다. 변화의 속도는 느려지지 않는다. 문화, 프로세스, 기술 전략을 조율하면 핵심 목적에 충실하면서 빠르게 변화하는 환경에 적응할 수 있다. 혁신 문화를 조성하고, AI와 같은 신흥 기술을 수용하고, 미래 지향적인 팀을 구성함으로써, 조직은 선도하고, 적응하고, 번영할 수 있는 좋은 위치에 설 수 있다. 미래는 빠르게 다가오고 있다. 미래를 정면으로 맞이할 준비가 필요하다.
Mike Vaughan은 브라운 & 브라운 인슈어런스 의 최고 데이터 책임자다. 그는 비즈니스 리더, 분석 리더, 데이터 과학자, 데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 기술 팀원들과 전략적으로 협력하여 의미 있고 확장 가능한 방식으로 실제 비즈니스 과제와 기회를 해결하는 솔루션을 제공하는 역할을 수행한다. 또 조직이 의사 결정과 제품 개발에 데이터를 효과적으로 활용할 수 있도록 데이터 중심적이고 혁신에 중점을 둔 문화를 조성하는 데 앞장서고 있다.
Arti Deshpande는 브라운 & 브라운 인슈어런스의 선임 기술 솔루션 비즈니스 파트너다. 그녀는 전사적으로 데이터, 분석, AI를 도입하여 비즈니스 성과를 달성하고 성장을 촉진할 수 있도록 지원하는 역할을 담당한다. 또한 임베디드 데이터 전달, 분석, 데이터 과학 및 비즈니스 팀의 컨설턴트 겸 파트너로서 AI 기반 기술 솔루션의 전략적 개발과 구현을 주도하고 있다.
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