How to Measure AI Value Beyond Adoption Metrics | Snowflake

갑자기 “우리 회사 AI 도입률이 35%예요"라는 소식을 들으면, 이게 잘하고 있는 건지 감이 잘 안 오시죠?

AI를 얼마나 많이 쓰는지 단순한 숫자만 세는 시대는 이제 지나갔어요. 오늘은 스노우플래크가 AI의 진짜 가치를 측정하고 실제로 업무에 활용했던 흥미로운 이야기를 들려드릴게요.

전체 글 정리

숫자가 아닌 진짜 업무를 측정하기

• 단순히 AI를 켜본 횟수나 질문을 던진 횟수만 세면, 단순한 검색을 하는 것과 복잡한 업무를 자동화하는 것을 구분할 수 없어요.
• AI가 진짜로 시간에 여유를 만들어주고 있는지 확인하려면, AI가 단순 답변을 넘어 실제 업무(파이프라인 구축, 오류 진단 등)를 얼마나 처리하고 있는지 살펴봐야 합니다.
• 업계 동료들과 비교하는 벤치마크를 통해 우리 회사의 AI 활용 수준이 걸음마 단계인지, 선도적인 단계인지 객관적으로 파악할 수 있어요.

사내 개발 팀과 마케팅 팀의 놀라운 변화

• 데이터 엔지니어링 팀은 매달 수백 시간 걸리던 파이프라인 진단 업무를 AI 에이전트(CoCo)에게 맡겨 큰 효율을 얻었어요. 사람이 직접 하던 검토와 승인 절차는 그대로 유지하면서 손이 많이 가던 진단 과정을 자동화했답니다.
• 마케팅 팀에서는 SQL 문법을 잘 모르는 직원들도 적극적으로 AI를 활용하기 시작했어요. 캠페인 자동화부터 후보자 발굴까지 다양한 업무에 AI를 적용해 주간 사용률이 70%까지 훌쩍 뛰어올랐죠.

AI 측정의 5단계 시퀀스

• 사용(Usage), 이해(Understanding), 벤치마킹(Benchmarking), 행동(Action), 영향(Impact)으로 이어지는 5단계를 거쳐야 AI가 진짜 업무 성과로 이어지는지 정확히 알 수 있어요.
• 결국 핵심은 ‘남들이 얼마나 쓰느냐’가 아니라, 우리 팀만의 반복적이고 잘 정리된 업무 프로세스를 AI와 함께 어떻게 발전시키느냐에 달렸답니다.

이용 방법 / 활용 방안

• 우리 팀의 반복 업무 찾아보기: 개발자가 아니더라도 괜찮아요. 여러분이 매일 혹은 매주 반복하고 있는 문서 정리나 데이터 확인 업무 중 하나를 골라보세요.
• 매뉴얼을 AI에게 건넬 준비하기: 신입사원에게 업무를 인수인계할 때 쓸 수 있을 정도로 절차가 명확한 업무라면, AI에게 그 역할을 맡겨볼 수 있는 좋은 후보예요.
• 최종 검토는 사람이 직접 하기: AI가 일을 다 처리하더라도, 결과물을 최종적으로 확인하고 승인하는 ‘사람의 눈’은 반드시 거치도록 업무를 설계해보세요.

여러분이라면 이 똑똑한 AI 기능을 여러분의 일상 업무 어디에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?