‘플라이휠 효과(Flywheel Effect)’란 비즈니스에서 지속적인 성장과 가치 창출을 촉진하는 선순환 모델을 의미한다.
자동차 크랭크축에 장착되는 플라이휠이 움직이려면 처음에는 외부 동력이 필요하지만, 일단 회전을 시작하고 나면 관성에 따라 회전을 계속하는 것에 빗댄 것이다. 최근 기업들의 최대 관심사로 부상한 인공지능(AI)에도 이 같은 플라이휠 이론을 접목할 수 있다.
AI 기술이 기업의 생산성과 수익 향상에 기여할 것이라는 사실에는 더 이상 이견이 없다. 문제는 AI를 어떻게 도입하고 운영할 것인가다. AI는 막대한 초기 투자와 인프라 구축, 전문 인재 확보가 요구되는 만큼 분명한 투자 대비 수익(ROI)을 창출해야만 한다.
많은 조직이 AI를 도입하는 초기 단계에서 범하는 실수는 ‘쉬운 프로젝트’부터 착수한다는 점이다. 새로운 기술을 시험해 보기에는 적합할지 몰라도, 조직 전체에 의미 있는 변화를 유도하기는 역부족이다. 만약 초기 프로젝트가 기업의 비용 구조나 수익 개선에 영향을 주지 못한다면, 이후 AI 투자에 대한 내부 신뢰와 동력을 잃을 수 있다.
AI를 도입할 때 플라이휠 접근 방식을 채택하면 점진적인 성공을 통해 추진력을 얻을 수 있다. 개선이 필요한 프로세스를 전략적으로 선정하고, 데이터에 기반해 패턴을 분석하며, 해당 문제를 해결할 수 있는 AI 도구를 선택한다. 이렇게 도입된 AI 기술의 성과를 체계적으로 측정하고, 성공이 입증된 기술은 조직 전반에 확산시키는 과정을 반복한다.
AI를 어떤 분야에 적용할 지는 기업의 수익성과 직결되는 영역, 즉 효과가 즉각적이고 파급력이 큰 분야를 고려하는 것이 바람직하다.
공급망 최적화, 영업 및 판매 생산성, 고객 서비스 효율화, 제품 개발 고도화 등에서 AI로 실질적인 ROI를 창출하면 조직 내에서 AI에 추가적인 투자를 유도하는 선순환을 형성한다. 플라이휠이 회전을 가속하며 더 많은 에너지를 축적해 나가는 것과 같은 원리이다.
플라이휠 효과를 고려한 AI 프로젝트는 네 가지 중점사항에 주목해야 한다. 먼저 AI가 가장 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 비즈니스 영역을 파악한다. 두 번째로 가장 빠르고 효율적으로 실행 가능한 방법을 설계해야 한다. 그 다음으로 최적의 기술 인프라를 확보한다. 한 번 구축된 플랫폼은 다양한 프로젝트에서 재활용될 수 있는데, 이는 프로젝트 당 투자비용을 낮추고 속도를 높이는 데 기여한다. 마지막은 반복 가능한 거버넌스 체계다.
플라이휠 사이클은 반복적으로 적용되어야 하며, 리스크는 최소화하고 새로운 기회를 신속히 포착하게끔 프로세스를 갖춰야 한다.
이러한 구조가 자리잡으면 AI를 통해 전체 조직의 생산성을 높은 차원으로 끌어올릴 수 있다. 실제로 델 테크놀로지스는 자체적으로 세일즈, 서비스, 공급망 등 핵심 비즈니스 영역에 AI를 도입해 실질적 성과를 창출하고 있다. 이는 경영진의 신뢰를 구축해 다음 프로젝트의 속도를 가속화하는데 기여하고 있다.
AI는 단순히 기술 혁신의 한 챕터가 아니다. 기업의 미래 경쟁력을 좌우할 핵심 동력이다. 성공적인 AI 도입을 위해서는 올바른 초기 프로젝트 선정, 전략적인 인프라 투자, 반복가능한 거버넌스 체계 구축이 필수적이다.
처음 AI 플라이휠을 회전시키는 것은 쉽지 않지만, 제대로 시작해서 궤도에 오른다면 AI는 단순한 유행이 아닌 장기적 기업 성장을 견인하는 가장 강력한 엔진으로 자리 잡을 것이다.
관련뉴스
