“그래서 AI로 뭐가 좋아졌어?”라는 질문에 숫자로 답하지 못하면, 예산도 지지도 오래가지 못합니다. 도입 첫날부터 정해야 할 측정 지표.
AI 도입의 가장 큰 적은 기술이 아니라 ‘증명되지 않은 효과’입니다. 효과가 숫자로 보이지 않으면 경영진의 추가 투자도, 구성원의 지속적인 활용도 멈춥니다.
측정은 세 층위로 나눠 보는 것이 유용합니다. 첫째는 ‘활동 지표’ — 얼마나 많은 사람이, 얼마나 자주 쓰는가. 둘째는 ‘효율 지표’ — 특정 업무의 처리 시간이 얼마나 줄었는가. 셋째는 ‘성과 지표’ — 그 효율이 매출·비용·품질 같은 사업 지표로 이어졌는가입니다.
많은 조직이 활동 지표에서 멈춥니다. “계정을 100개 발급했다”는 도입의 시작일 뿐 결과가 아닙니다. 적어도 효율 지표까지는 도입 첫날부터 ‘무엇을, 어떻게 잴지’ 정해 두어야 합니다.
피플은 컨설팅 착수 시점에 고객과 함께 2~3개의 핵심 지표를 먼저 정의합니다. 측정 가능한 목표가 있어야, 도입이 끝난 뒤에도 그 효과가 조직의 기억과 예산에 남습니다.
“측정하지 않는 도입은, 끝나고 나면 아무도 기억하지 못합니다.”
