피벗(Pivot)은 농구에서 한 발은 고정한 체 몸의 방향을 틀어
새로운 방향으로 공격 루트는 찾는 동작을 의미합니다.
이 개념을 최신에는 스타트업이나 새로운 Biz 모델, 신규 제품 등
새로운 방향으로 전환하는 것을 뜻하는 용어로 사용됩니다.
Pivot은 시장과 고객의 목소리와 경험에 반응하는 과정으로
실제로 시장에서 고객 중심의 상호 작용을 통해,
처음의 그 가설이 틀렸음을 깨달았을 때 Pivot은 생존을 위한 필수전략입니다.
특히, AI 전환 시대에서의 Pivot은
'기술 채택 그 자체 보다는, '어떻게 조직이 스스로 학습하고 적응하느냐?'에
초점을 맞추는 것이 맞을 것 같슴니다.
기존 Digital Tranformation | AI기반 Pivoting | |
Goal | 효율화, 자동화 중심 | 적응, 창출, 혁신 중심 |
Approach | 시스템/프로세스 최적화 | AI + 고객 경험 재정의 |
Response to risk | 사전 계획 기반 | 빠른 실험과 학습 기반 |
Core Competencies | DevOps, RPA | AI Literacy, Data Fluency, PromptOps |
최근 많은 회사들이 업무의 복잡성과 불확실성 속에서 불필요, 비효율 및
반복 업무를 개선하여 효율적인 Work Flow를 위한 Digital Transformation을
추진하다가 AI를 통한 또 다른 차원으로 Pivoting을 추진 중입니다.
Pivoting을 하면서 우리가 준비할 것은 무엇이고, 어떻게 추진하면 좋을 까요?
먼저, Pivoting을 위한 준비 요소는
① 전략적 시그널 감지 : 고객 피드백, 내부 비효율, 경쟁사 움직임 등을 지속 탐지
AI 기반 VoC 분석, NPS(순추천지수), 내부 Log 기반 업무 추적 필요
② 핵심 가설 수립 및 검증 : 기존 워크플로에서 '이건 왜 이렇게 해야 하는가?'를 계속 묻기
AI로 어떤 문제를 해결할 수 있는지에 대한 가설 목표 정립
③ 조직의 인지적 전환 : 변화에 대한 공감 기반 커뮤니케이션 확보
"AI로 대체된다"는 불안을 "AI로 확장된다"는 메시지로 전환
④ 기술 기반의 실험 환경 구축 : 샌드박스형 AI 테스트 환경
빠른 실험-학습-폐기 사이클 (Lean AI 기반)
그렇다면, 어떻게 추진할 것인가? (실행 Framework 혹은 Roadmap은?)
Step 1 : 탐색 ☞ 우리는 무엇을 잘못 보고 있었는가?
고객 데이터 재분석, AI 기반 인사이트 도출
Step 2 : 정의 ☞ 새롭게 정의된 문제는 무엇인가?
고객 여정 재설계, 불필요 반복 업무 추출
Step 3 : 설계 ☞ 어떻게 AI가 이 문제를 풀 수 있는가?
AI 시나리오 설계 (CoPilot, Agent, Automation 등)
Step 4 : 실행 ☞ 작게, 빠르게 실험할 방법은?
PoC(Proof of Concept), A/B 테스트, 내부 베타 운영
Step 5 : 확산 ☞ 어떤 기준으로 전사에 확산할 것인가?
KPI 기반 평가 → 전사 적용 → 피드백 루프 정착
성공적인 Pivoting을 위해서는
- Fail Fast & Learn Fast : 실패를 빨리하고 학습도 빠르게
- Human in the Loop 설계 : AI 의사 결정에도 인간이 개입할 여지를 남기기
- 문화와 태도의 전환 : '왜 변화하는 가?'에 대한 공감 기반 Storytelling
- Data 중심의 사고 방식 : Feeling 보다 Data 중심
마지막으로 묻고 싶은 질문들은...
- 지금 이 변화가 고객의 경험을 근본적으로 바꾸고 있은가?
- 우리의 Pivot은 기술 중심인가, 문제 중심인가?
- 내부 구성원은 이 변화에 주도적으로 참여하고 있는가?
- 실패에 대해 안전하게 실험할 수 있는 구조를 갖추었는가?
제가 생각하는 Pivoting은 단순한 방향 전환이 아니라
생존을 위한 전략적 결단이자, 고객 중심 사고와 시장의 Signal에
기민하게 반응하는 '조직의 민첩성(Agility)'를 시험하는 과정 같습니다.
올 해 큰 변회 속에서 '의미있는 Pivoting'을 기대해 봅니다.
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