애스턴마틴 라곤다(Aston Martin Lagonda Ltd.)가 고객 웹사이트에는 AI 에이전트를 두지 않고, 수익성과 효율성을 따져 운영 업무에 AI를 적용하고 있다. IT 전문 매체 실리콘앵글은 애스턴마틴의 스티브 오코너 최고정보책임자(CIO)가 10월 8일 인포(Infor) 행사에서 이 같은 방침을 설명했다고 보도했다.
수익성부터 따져 운영 업무에 AI 적용
오코너 CIO는 AI 활용 아이디어를 검토할 때 먼저 손익에 미칠 영향을 따지고, 다음으로 효율 개선 가능성을 살핀다고 말했다. 애스턴마틴은 인포의 자동차 산업용 클라우드스위트 오토모티브(CloudSuite Automotive)를 활용하고 있으며, 견적·가격 산출·주문 구성(CPQ) 같은 백엔드 시스템이 운영 분야의 AI 활용 사례에 포함된다. 수작업으로 제작하고 고객별 맞춤 사양을 제공하는 자동차의 특성상, 고객 접점의 경험은 운영 자동화와 별도로 다룬다는 설명이다.
오코너 CIO는 AI를 거부하는 것이 아니라 도입을 서두르지 않는다는 입장을 밝혔다. 잘못된 기술에 큰 비용을 투자하는 실수를 피하겠다는 취지다. 그는 애스턴마틴 웹사이트 전면에 AI 에이전트를 배치하는 일은 없을 것이라며, 고객이 원하는 경험과 맞지 않는다고 설명했다. 인포가 새 기능을 내놓으면 애스턴마틴은 이를 빠르게 이용할 수 있는데, 오코너 CIO는 대규모 전사적자원관리(ERP) 전환이나 업그레이드가 통상 필요한 환경에서는 이례적인 방식이라고 말했다.
AI 적용 과제, 수개월에서 수주로 단축
인포의 맥스 피셔 제품관리 담당 이사는 기업의 절반 이상이 AI 활용을 확장하는 데 어려움을 겪는다는 인포 조사 결과를 소개했다. 인포의 AI 도입 허브(AI Adoption Hub)는 기업 공시, 회의록, 이미 알려진 문제를 바탕으로 고객별 AI 도입 로드맵을 만드는 도구다. 피셔 이사는 활용 사례를 완료하는 데 걸리는 기간이 과거 분기 단위에서 최근 수주로 줄었다고 말했다. 과거에는 한 사례를 완료하는 데 6개월에서 3개 분기까지 걸렸지만, 지금은 2~3주가 걸리는 경우도 있다는 것이다.
운영 단계에서도 성과 책임자 지정
활용 사례를 도입한 뒤에도 기대한 가치가 유지되는지는 별도의 과제다. 애스턴마틴은 AI 에이전트별 성과를 책임질 담당자를 사업 부문 안에 지정하고 있다. 오코너 CIO는 ERP 위에 AI를 구축하려는 기업이라면 먼저 데이터와 업무 절차를 정비해야 한다고 강조했다. 성과가 흐려지지 않도록 도입 이후 결과를 관리하고, 각 활용 사례의 책임 소재를 분명히 하려는 조치다.
오코너 CIO는 과거 대규모 거버넌스 체계를 도입했을 때 혁신이 위축되는 결과가 있었다고 말했다. AI는 그 자체로 새로운 시도를 가능하게 하는 도구인 만큼, 통제 체계가 현장의 실험을 막지 않도록 해야 한다는 취지다. 애스턴마틴은 AI 투자를 일괄 확대하기보다 손익과 효율성을 기준으로 적용 대상을 고르고, 고객 경험과 직접 맞닿은 웹사이트에는 에이전트를 두지 않는 방식으로 운영·고객 접점의 경계를 설정하고 있다.