Baifang, 기업에 경고: 모든 프로세스를 AI로 재구축하지 마라

지난 2년간의 기업 AI 열풍에 슬로건이 필요했다면 ‘모든 것을 AI로 다시 하자’가 강력한 후보였을 것이다. 고객 서비스, 마케팅, 연구개발, 재무, 인사, 조달은 모두 AI 워크플로로 재포장됐고, 사람이 작성하던 양식은 생성되고, 직원이 읽던 문서는 모델이 스캔하며, 손으로 클릭하던 버튼은 에이전트가 작동한다.

재무 및 세무 업무용 엔터프라이즈 소프트웨어를 판매하는 중국 기업 Baifang은 이러한 틀이 기업이 저지르는 가장 큰 실수라고 생각한다. 널리 공유된 주장에서 이 회사는 기업에서 AI의 가치는 균일하지 않다고 말한다. 어떤 단계는 자동화로 엄청난 이득을 얻지만, 다른 단계는 이미 효율적이어서 모델을 삽입하면 더 느리고 비용이 많이 들며 감사하기 어려워진다.

이 회사의 예시는 청구서 및 경비 처리로, 중국 기업이 엄청난 양을 처리하는 백오피스 업무다. 모델은 스캔한 영수증을 읽고, 구매 주문과 대조하며, 불일치를 직원보다 훨씬 빠르게 표시할 수 있다. 그러나 같은 모델에 이미 작동하는 승인 체인을 재설계하도록 요청하면 결과는 종종 더 긴 프로세스, 더 많은 예외, 아무도 예산에 없던 새로운 검토 계층이 된다.

이 구분이 중요한 이유는 중국 기업이 AI 지출의 수익을 보여줘야 한다는 압박을 받고 있기 때문이다. Baifang의 조언은 문서 인식, 데이터 입력, 조정 등 대량이고 규칙이 많으며 측정하기 쉬운 작업부터 시작하고, 명확한 비용 또는 오류 감소가 나타나는 곳에서만 확장하라는 것이다.

이 회사는 또한 구조적 문제를 지적한다. 많은 AI 프로젝트가 플랫폼 전면 개편으로 판매된다. 공급업체는 전체 스택을 재구축하겠다고 약속해 조달을 느리게 하고 통합을 위험하게 만든다. 기존 시스템 내 소수의 단계에 AI를 추가하는 더 좁은 접근은 덜 화려하지만 정당화하기 쉽고 실패하면 롤백하기 쉽다.

이는 전 세계 엔터프라이즈 소프트웨어에서 익숙한 패턴이다. 초기 클라우드 프로젝트는 기업이 모든 애플리케이션을 한 번에 리프트 앤 시프트할 때 실패했고, 가장 이득을 보는 워크로드를 이전했을 때 성공했다. 기업 AI도 거대한 전환 제안에서 측정 가능한 결과를 가진 표적 도구로 같은 곡선을 따르는 것으로 보인다.

Baifang에게 이 주장은 포지셔닝 전략이기도 하다. 재무 및 세무 소프트웨어 제공업체로서 고객이 AI를 이미 신뢰하는 워크플로 내의 기능으로 대하고, 그 시스템을 대체할 이유로 삼지 않기를 원한다. 이 회사의 구매자에 대한 메시지는 모델이 각 단계에서 실제로 무엇을 바꾸는지 묻고, 답을 테스트할 수 있을 만큼 좁게 유지하라는 것이다.

주목할 것은 기업 구매자가 그 규율에 보상하는지다. 더 많은 중국 기업이 광범위한 전환 프로그램이 아닌 특정 백오피스 지표에 연결된 AI 예산을 공개하기 시작하면, ‘모든 것을 다시 하자’ 시대는 조용히 끝날 수 있다. 청구서 하나씩.