How AI is transforming strategy development

AI, 전략 수립의 5가지 역할: 연구자, 해석자, 사고 파트너, 시뮬레이터, 커뮤니케이터

기업 전략 수립 방식이 급변하고 있다. 과거 데이터 분석을 기반으로 전략적 선택을 결정하던 방식에서, 이제는 인공지능(AI)이 핵심적인 역할을 수행하며 기업 의사결정을 지원하고 있다. 맥킨지의 보고서에 따르면, AI는 전략 수립의 전 과정에서 활용되며 기업이 더 정교하고 신속하게 결정을 내릴 수 있도록 돕고 있다.

AI는 기업 전략가들이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 다섯 가지 핵심 역할을 수행한다. 연구자, 해석자, 사고 파트너, 시뮬레이터, 커뮤니케이터로서의 AI의 역할은 기업의 의사결정 과정을 혁신적으로 바꾸고 있다.

1. 40만 개 기업 데이터를 분석해 M&A 기회를 포착하는 AI 연구자

AI는 방대한 데이터를 빠르게 수집하고 요약할 수 있는 강점을 가지고 있다. 특히, 기업 인수·합병(M&A) 전략 수립에서 AI는 40만 개 이상의 기업 데이터를 분석하여 적절한 인수 후보를 추천할 수 있다. 한 글로벌 금융 기업은 AI 기반 엔진을 활용해 다국적 기업들의 연례 보고서, 특허 데이터, 업계 동향을 분석하고, 특정 기업이 M&A 후보로 적합한지를 평가했다. 기존에는 시장 이해도와 네트워크에 의존하던 인수 후보 발굴이 AI를 통해 더욱 객관적이고 체계적으로 이루어지고 있다.

이 기업이 도입한 AI 시스템은 다국적 기업의 웹사이트, 공개된 재무 보고서, 시장 평가 자료, 특허 등록 현황을 수집해 10배 이상의 속도로 인수 타겟을 분석했다. AI는 단순한 재무 건전성 평가를 넘어, 기업 문화의 유사성, 시장 내 입지, 성장 가능성을 함께 고려하는 정교한 모델을 적용했다.

예를 들어, AI는 한 헬스케어 기업이 유망한 스타트업을 인수할 수 있도록 지원하는 과정에서, 기존의 투자자 네트워크에서는 발견하지 못했던 중소 바이오테크 기업을 발굴했다. 이 기업은 시장에서 상대적으로 인지도가 낮았지만, AI가 특허 등록 빈도, 연구개발 성과, 업계 전문가 리뷰 등을 종합적으로 분석한 결과 인수 가치가 높은 기업으로 평가되었다.

이를 통해 해당 헬스케어 기업은 전략적으로 중요한 기술을 확보하고, 기존 대비 30% 낮은 비용으로 M&A를 성사시킬 수 있었다. 또한, AI는 전통적인 M&A 리서치 방식보다 80% 더 적은 인력 비용으로 실행 가능하다는 점에서, 기업의 비용 절감과 신속한 의사결정을 돕는 핵심 기술로 자리 잡고 있다.

2. 10년간 특허 데이터 분석으로 신사업 기회를 발굴하는 AI 해석자

AI는 경쟁사의 움직임과 신시장 트렌드를 분석하고, 기업이 새로운 기회를 발견할 수 있도록 돕는다. 예를 들어, 지속 가능한 건축 자재 시장의 성장성을 분석하는 AI 모델은 10년간의 특허 출원 데이터를 활용해 경쟁사들이 연구하고 있는 신기술을 도출했다. 이를 통해 한 건축자재 기업은 미래 시장을 선점하기 위한 최적의 R&D 투자 방향을 설정할 수 있었다.

특히, AI는 단순히 특허 등록 수를 확인하는 것이 아니라, 특허 간의 연관성, 인용 빈도, 경쟁사들의 연구 집중도 등을 분석하여 5~10년 후 가장 영향력이 클 가능성이 높은 기술을 예측할 수 있다. 예를 들어, 한 글로벌 에너지 기업은 AI를 활용하여 10만 건 이상의 신재생 에너지 관련 특허 데이터를 분석했다.

AI는 특정 국가에서 태양광 에너지의 효율성을 개선하는 기술이 급격히 증가하고 있으며, 대형 전력 회사들이 관련 특허를 다량 등록하고 있음을 포착했다. 이에 따라, 해당 기업은 전략적으로 태양광 발전 관련 기술을 강화하고, 특정 시장에서 조기 진입하는 전략을 선택했다.

또한, AI는 경쟁사의 최근 연구 흐름을 실시간으로 추적할 수 있다. 한 전자 기업은 AI를 통해 경쟁사의 연구개발(R&D) 데이터를 수집하고, 해당 기업이 차세대 배터리 기술에 집중 투자하고 있다는 사실을 파악했다. 이를 바탕으로 기업은 R&D 예산의 20%를 배터리 기술 개발로 전환하여, 경쟁사보다 빠르게 신제품을 출시하는 데 성공했다.

3. 글로벌 은행, AI 기반 분석으로 실패한 진출 전략 재설정하는 사고 파트너

AI는 기업이 실행하려는 전략이 과거 유사 사례에서 실패했는지 분석하고, 예상치 못한 리스크를 사전에 경고하는 역할을 한다. 한 글로벌 은행은 AI를 활용해 디지털 금융 서비스 확장을 검토하는 과정에서, 과거 10년간 유사한 전략을 실행한 은행들의 실패 원인을 분석했다. AI는 법규 변화, 소비자 반응, 경쟁사의 대응 전략 등을 평가하여 최적의 전략적 방향을 제시했다.

이 은행은 처음에는 인도네시아 시장을 최우선 진출 지역으로 고려했지만, AI 기반 분석 결과 해당 시장에서 이전에 실패했던 사례들이 다수 발견되었다. 특히, 경쟁사의 과거 진출 사례를 평가한 결과, 로컬 핀테크 기업들과의 협업 없이 독자적인 디지털 금융 플랫폼을 출시한 기업들의 성과가 저조했던 것으로 나타났다.

AI는 이 패턴을 식별하고, 성공 확률을 높이기 위해 로컬 기업과의 파트너십 전략을 권장했다. 이를 통해 은행은 기존 전략을 수정하고 최적화된 방식으로 시장에 진출할 수 있었다.

4. 5개국 소비자 데이터를 분석해 최적의 시장 진출 전략 도출하는 시뮬레이터

AI는 전략적 의사결정에서 다양한 시장 시나리오를 시뮬레이션할 수 있다. 한 글로벌 소비재 기업은 AI 기반 시뮬레이션을 통해, 신흥 시장에서 신제품을 출시할 경우 예상되는 매출 변화와 주요 리스크 요인을 분석했다.

AI 모델은 5개국에서의 소비자 반응 데이터를 종합하여, 최적의 시장 진입 전략을 설계하는 데 기여했다. 특히, AI는 각국의 경제 성장률, 소비 트렌드, 경쟁사 활동, 정부 규제 등 20가지 이상의 요인을 고려하여 최적의 진출 시장을 추천했다. 기존의 전략 팀이 3~6개월 동안 수행해야 할 분석 작업을 AI는 단 2주 만에 완료할 수 있었다.

결과적으로 AI가 도출한 최적의 시장은 기업이 처음 고려했던 지역과 달랐다. 초기에는 동남아 시장을 타깃으로 했으나, AI 분석 결과 중동과 아프리카 지역에서 더 높은 성장 가능성이 있다는 결론이 도출되었다. 이를 바탕으로 기업은 전략을 수정하고 새로운 시장 진출을 성공적으로 실행할 수 있었다.

5. 투자자 보고서 자동 생성으로 경영진 소통 방식을 혁신하는 커뮤니케이터

AI는 기업 전략이 성공적으로 실행되기 위해 중요한 요소인 커뮤니케이션 과정에서도 핵심적인 역할을 수행한다. 한 다국적 기업은 AI를 활용하여 투자자 대상 발표 자료를 자동 생성했다. AI는 방대한 재무 데이터를 분석하고, 가장 중요한 KPI를 요약하여 직관적인 보고서를 생성함으로써 CEO와 CFO가 더욱 효율적으로 투자자와 소통할 수 있도록 했다.

AI는 단순한 숫자 나열이 아니라, 투자자들이 가장 궁금해하는 질문에 대한 답변을 미리 생성하고, 기업의 재무 건전성을 강조하는 핵심 포인트를 자동 도출했다. 또한, AI는 과거 발표된 연례 보고서와 경쟁사의 투자자 보고서를 비교 분석하여 기업이 강점으로 내세울 수 있는 요소들을 추천하는 기능도 수행했다.

이러한 자동화된 전략 커뮤니케이션 도구는 기업 경영진이 보다 명확한 메시지를 전달할 수 있도록 돕고, 주주 및 이해관계자들과의 효과적인 소통을 가능하게 한다.

AI의 편향성과 설명 가능성 문제 해결이 필수적

AI가 기업 전략 수립에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있지만, 그 과정에서 해결해야 할 리스크도 존재한다. AI 모델이 학습하는 데이터가 편향되어 있다면, 전략적 판단이 왜곡될 가능성이 크다. 예를 들어, AI가 과거 특정 시장에서 성공한 전략을 학습했더라도, 당시의 시장 환경과 현재의 시장 환경이 다르다면 잘못된 결론을 도출할 수 있다. 한 금융 기관의 AI 기반 리스크 평가 모델이 특정 인구층을 과소평가하는 편향성을 보인 사례가 있으며, 이는 신용 대출 심사에서 불공정한 결과를 초래할 수 있다.

또한, 기업들이 AI의 결정을 신뢰하기 위해서는 AI가 내린 판단의 이유를 설명할 수 있어야 한다. 그러나 많은 AI 모델은 ‘블랙박스’ 형태로 작동하기 때문에, 경영진이 AI의 분석 결과를 신뢰하고 실행하는 데 어려움을 겪을 수 있다.

이를 해결하기 위해 일부 기업들은 ‘크리틱 에이전트(critic agent)’를 활용해 AI가 생성한 결과물을 검증하는 시스템을 도입하고 있다. 크리틱 에이전트는 AI가 도출한 전략적 결론을 다시 평가하고, 논리적으로 타당하지 않은 분석이 포함되어 있는지 점검하는 역할을 한다. 이 같은 기술을 적용하면 AI가 인간의 전략적 사고를 보완하는 조력자로서 보다 신뢰할 수 있는 역할을 수행할 수 있다.

독점적 데이터와 최적의 전략 프로세스 구축이 경쟁력의 핵심

AI가 전략 수립 과정에서 기업들에게 강력한 도구로 자리 잡고 있지만, 모든 기업이 동일한 성과를 내는 것은 아니다. AI를 효과적으로 활용하는 기업과 그렇지 못한 기업 간에는 분명한 차이가 존재한다. 그 차이를 만드는 핵심 요소 중 하나가 바로 독점적 데이터(proprietary data)의 구축이다.

AI 모델은 주어진 데이터를 기반으로 분석을 수행하기 때문에, 동일한 데이터를 사용하는 기업이라면 유사한 전략을 도출할 가능성이 크다. 따라서 경쟁 기업과 차별화된 전략을 수립하려면, 기업이 자체적으로 축적한 독점적 데이터를 활용해야 한다.

예를 들어, 한 글로벌 리테일 기업은 내부 고객 행동 데이터를 활용해 AI 기반 가격 책정 전략을 수립했다. 이 기업은 경쟁사보다 고객 세그먼트별 구매 패턴을 더 정확히 분석할 수 있었고, 이를 바탕으로 최적의 할인율과 프로모션 전략을 도출했다. AI 모델이 보편적으로 사용되는 데이터를 기반으로 분석했더라면, 차별화된 경쟁력을 확보하기 어려웠을 것이다.

또한, AI를 활용한다고 해서 전략 수립 과정 자체가 중요하지 않다는 뜻은 아니다. 실제로 맥킨지의 연구 결과에 따르면, 전략 수립 과정의 질이 AI가 제공하는 인사이트보다 더욱 중요한 요소로 작용한다. 높은 수준의 전략적 사고 과정이 없으면, AI의 분석 결과도 효과적으로 활용될 수 없다.

AI가 전략가를 완전히 대체할 수 있을까?

AI가 전략가를 완전히 대체할 수 있을까? 전문가들은 그렇지 않다고 말한다. AI는 강력한 분석 도구이지만, 전략적 사고에서 중요한 요소인 창의성과 인간적인 판단 능력을 완전히 대체하기는 어렵기 때문이다. 맥킨지 보고서는 AI가 기존 전략가들의 역할을 강화하는 도구로서 작용할 것이며, 궁극적으로 전략가들이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕는 조력자로 자리 잡을 것이라고 분석했다.

AI는 데이터 기반 의사결정을 돕고 다양한 시나리오를 예측하는 데 탁월하지만, 최종적인 결정을 내리는 것은 여전히 인간의 몫이다. AI가 기업 전략 수립의 중심 도구로 자리 잡아가고 있지만, AI의 역할은 기업 전략가를 대체하는 것이 아니라, 보다 정교하고 효과적인 의사결정을 돕는 것이다. AI와 인간 전략가의 협업이 기업 경영의 핵심 경쟁력으로 자리 잡을 미래가 머지않았다.


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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.