많은 조직이 주변 업무는 그대로 둔 채 AI를 툴이나 유스케이스 단위로 하나씩 도입하고 있습니다. 사람들은 단절된 인수인계를 보완하고, 의사 결정은 파편화된 상태로 남으며, 자동화는 복잡성을 제거하는 대신 또 다른 레이어를 추가합니다.
Concentrix는 업무와 그것이 달성해야 하는 성과에서 시작합니다. 우리는 해야 할 업무가 무엇인지, 어떻게 흘러가야 하는지, 누구 또는 무엇이 이를 수행하기에 가장 적합한지, 의사 결정은 어떻게 이루어져야 하는지, 그리고 실행은 어떻게 조직되어야 하는지를 재검토합니다. 그 결과 사람, AI, 워크플로, 거버넌스 및 서비스 역량을 하나로 묶어 생산성, 민첩성, 규모 및 성과를 개선하는 운영 모델이 탄생합니다.
운영 효율성 및 민첩성 향상
인력 생산성 및 용량 증대
인간 + AI 도입 가속화
복잡성, 마찰 및 중복 감소
복잡성을 더하지 않고 운영 규모 확장
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각 성과를 달성하는 데 필요한 업무를 재검토한 다음, 인간의 전문성, 자동화 및 AI의 최적의 조합을 중심으로 프로세스를 단순화하고 재디자인합니다.
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사람, AI 에이전트, 코파일럿 및 자동화가 효과적으로 작동하는 데 필요한 구조, 역할, 기술 및 용량을 갖추고 함께 협력하는 방식을 정의합니다.
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의사 결정이 이루어지는 방식, 권한의 위치, AI가 독립적으로 수행할 수 있는 작업, 성과·리스크·예외 사항이 관리되는 방식을 확립합니다.
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규모에 맞게 업무가 일관되고 효과적으로 실행될 수 있도록 조직 구조, 위치, 파트너, 서비스 역량 및 거버넌스를 정렬합니다.
혁신을 불러오는 사고적 리더십과 연구
운영 모델 디자인은 조직이 전략을 실행하기 위해 어떻게 일해야 하는지를 정의합니다. 이는 명확한 비즈니스 성과를 중심으로 업무, 사람, AI, 데이터, 워크플로, 의사 결정, 거버넌스, 기술 및 실행 역량을 결합합니다. 목표는 단순히 새로운 조직 구조를 만들어내는 것이 아닙니다. 어떤 업무를 해야 하는지, 업무가 어떻게 흘러가야 하는지, 누구 또는 무엇이 이를 수행해야 하는지, 어디서 의사 결정이 이루어져야 하는지, 그리고 이 모델이 실제 현장에서 어떻게 효과적으로 작동할 것인지를 확립합니다.
업무 디자인은 어떤 업무를 수행해야 하는지, 활동을 어떻게 구조화해야 하는지, 그리고 각 활동을 사람, AI, 자동화 또는 이들의 조합 중 무엇이 수행하는 것이 가장 좋은지를 결정합니다. 프로세스 디자인은 이러한 활동들이 처음부터 끝まで 어떻게 연결되고 흘러가는지를 결정합니다. 이 둘을 함께 결합하면 조직이 프로세스 내의 모든 업무가 여전히 필요한지 의문을 제기하지 않은 채 프로세스를 개선하는 오류를 방지할 수 있습니다.
프로세스 개선은 특정 활동이나 워크플로가 더 잘 작동하도록 만드는 데 초점을 맞춥니다. 운영 모델 디자인은 업무, 역할, 의사 결정권, 인력 역량, 조직 구조, 데이터, 기술, 거버넌스 및 실행 모델을 포함하여 해당 프로세스가 작동하는 더広い 시스템을 고려합니다. 프로세스 개선은 국소적인 제약 사항을 해결할 수 있습니다. 운영 모델 디자인은 더 강력한 성과가 조직의 여러 부서가 함께 일하는 방식을 바꾸는 데 달렸을 때 필요합니다.
범위는 조직이 개선해야 하는 성과에 따라 달라집니다. 조직 구조, 역할, 의사 결정권, 워크플로, 인력 역량, 데이터, 기술, 거버넌스 및 성과 관리가 포함될 수 있습니다. 또한 기능, 파트너, 채널 전반에 걸쳐 업무가 어떻게 이동하는지도 조사합니다. 목표는 조직의 모든 부분을 한 번에 바꾸는 것이 아니라, 현재 모델이 어디서 마찰을 일으키는지 식별하고 가장 중요한 요소를 재디자인하는 것입니다.
우리는 업무와 그것이 달성해야 하는 성과에서 출발합니다. 어떤 업무를 제거하거나 단순화할 수 있는지, AI가 어디서 작업을 자동화하고, 의사 결정을 지원하며, 활동을 조율하거나, 독립적으로 실행할 수 있는지, 그리고 인간의 판단, 전문성, 공감 및 책임성이 어디서 여전히 필수적인지를 결정합니다. 그런 다음 모델이 현장에서 작동하는 데 필요한 역할, 기술, 워크플로, 의사 결정권, 통제, 기술 및 실행 역량을 정의합니다.
운영 모델 디자인은 더 빠른 의사 결정, 더 높은 생산성, 더 큰 인력 용량, 더 낮은 비용과 복잡성, 더 강력한 책임성 및 더 빠른 적응을 가능하게 합니다. 또한 고립된 툴과 유스케이스를 넘어 AI를 확장하는 데 필요한 조건을 창출할 수 있습니다. 구체적인 성과는 비즈니스 우선순위에 따라 다르지만, 목표는 일관됩니다. 즉, 전략과 실행을 연결하고 업무 처리 방식과 조직의 성과를 지속적으로 개선하는 것입니다.
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