마이크로소프트는 기업용 AI 전략을 회의 요약과 같은 단순 생산성 도구에서 프로세스 전반의 근본적인 혁신으로 전환하고 있다. 마이크로소프트의 기업 부사장 브라이언 구드(Bryan Goode)에 따르면, AI의 진정한 가치는 자율 시스템이 처음부터 끝까지 전체 업무를 수행하도록 워크플로를 재설계하는 데 있다. 이러한 변화는 AI를 단순한 개인 비서를 넘어 비즈니스의 핵심 운영 영역으로 이동시키며, 결과적으로 인간은 고도의 판단과 문맥 파악에만 집중할 수 있게 한다.

하지만 데이터 준비 상태라는 큰 장벽이 여전히 남아 있다. 관련 연구에 따르면 조직의 60% 이상이 이러한 고급 시스템을 지원하는 데 필요한 데이터 기반을 아직 갖추지 못한 상태다. 신뢰할 수 있는 데이터가 뒷받침되지 않는다면 AI 도입 성과는 확장 가능한 솔루션이 아닌 고립된 실험 수준에 머물 수밖에 없다. 이에 마이크로소프트는 재무나 고객 서비스용으로 사용되던 기존의 수동적인 기록 시스템이 인간이 정의한 규칙 아래 특정 워크플로를 직접 담당하는 능동적 주체로 진화해야 한다고 제안한다.

마지막 조각은 거버넌스와 성과 측정이다. 자동화된 작업이 수백, 수천 개로 늘어남에 따라 관리되지 않는 복잡성을 방지하기 위한 가시성 확보가 무엇보다 중요해졌기 때문이다. 특히 해결 시간이나 파이프라인 속도와 같은 구체적인 비즈니스 지표와 연계하여 에이전트를 도입하는 기업만이 기술적 우위를 점할 수 있다. 이러한 체계적인 접근 방식은 로우코드와 같은 기술 활용이 일시적인 유행에 그치지 않고 측정 가능한 자산으로 남도록 보장한다.

마이크로소프트는 기업용 AI 전략을 회의 요약과 같은 단순 생산성 도구에서 프로세스 전반의 근본적인 혁신으로 전환하고 있다. 마이크로소프트의 기업 부사장 브라이언 구드(Bryan Goode)에 따르면, AI의 진정한 가치는 자율 시스템이 처음부터 끝까지 전체 업무를 수행하도록 워크플로를 재설계하는 데 있다. 이러한 변화는 AI를 단순한 개인 비서를 넘어 비즈니스의 핵심 운영 영역으로 이동시키며, 결과적으로 인간은 고도의 판단과 문맥 파악에만 집중할 수 있게 한다.

하지만 데이터 준비 상태라는 큰 장벽이 여전히 남아 있다. 관련 연구에 따르면 조직의 60% 이상이 이러한 고급 시스템을 지원하는 데 필요한 데이터 기반을 아직 갖추지 못한 상태다. 신뢰할 수 있는 데이터가 뒷받침되지 않는다면 AI 도입 성과는 확장 가능한 솔루션이 아닌 고립된 실험 수준에 머물 수밖에 없다. 이에 마이크로소프트는 재무나 고객 서비스용으로 사용되던 기존의 수동적인 기록 시스템이 인간이 정의한 규칙 아래 특정 워크플로를 직접 담당하는 능동적 주체로 진화해야 한다고 제안한다.

마지막 조각은 거버넌스와 성과 측정이다. 자동화된 작업이 수백, 수천 개로 늘어남에 따라 관리되지 않는 복잡성을 방지하기 위한 가시성 확보가 무엇보다 중요해졌기 때문이다. 특히 해결 시간이나 파이프라인 속도와 같은 구체적인 비즈니스 지표와 연계하여 에이전트를 도입하는 기업만이 기술적 우위를 점할 수 있다. 이러한 체계적인 접근 방식은 로우코드와 같은 기술 활용이 일시적인 유행에 그치지 않고 측정 가능한 자산으로 남도록 보장한다.