# 대부분의 운영팀은 작업 수용량의 60%로 운영되고 있습니다. 그 이유와 대처 방법을 알아보세요.

> 에이전트형 AI가 운영팀의 조율에 드는 시간을 줄이고 마침내 비즈니스 속도에 맞춰 업무를 진행할 수 있도록 돕는 방법을 알아보세요.

Source: https://asana.com/ko/resources/operations-teams-running-60-percent-capacity

## 대부분의 운영팀은 작업 수용량의 60%로 운영되고 있습니다. 그 이유와 이에 대처하는 방법을 알아보세요.

운영팀은 업무를 수행하는 것보다 업무를 관리하는 데 더 많은 시간을 할애하고 있습니다. 에이전트형 AI는 사람을 대체하는 것이 아니라 업무 속도를 저하시키는 조율 작업을 맡아 이러한 상황을 변화시킵니다. 이 게시글에서는 멀티플레이어 AI가 실제로 무엇인지, 이전에 사용했던 AI 도구와 어떻게 다른지, 그리고 운영 팀이 마침내 비즈니스 속도에 맞춰 움직일 수 있다는 것이 무엇을 의미하는지 살펴봅니다.운영팀은 매일 수백 건의 업데이트를 파악합니다. 프로젝트 상태 메모, 마감일 위험, 접수 병목 현상, 작업 수용량 결정. 그 시간의 대부분은 문제를 해결하는 데 쓰이지 않습니다. 문제가 있는지 파악하는 데 시간을 할애합니다. 조율 업무와 실제 업무 사이의 이러한 격차는 바로 조직이 작업 수용량을 낭비하는 지점이며, 대부분의 운영팀이 60%의 효율로 운영되는 이유입니다. 다행히도 이러한 긴박한 상황을 초래한 기술이 바로 해결책이기도 합니다. 이에 대처하는 방법이 여기에 나와 있습니다.

## **AI 어시스턴트에서 AI 팀원으로 전환: 실제로 달라진 점**

우리 대부분은 이미 AI를 사용하여 미팅을 요약하거나 이메일 초안을 작성한 적이 있습니다. 이러한 도구는 유용하지만, 현재 사용자가 알려주는 내용만 알고 있습니다. 모든 대화는 처음부터 시작됩니다.

Agentic AI는 다르게 작동합니다. 단순히 프롬프트에 응답하는 대신, 조직 전체에서 진행되는 업무를 파악하고 팀과 함께 조치를 취할 수 있습니다. 이것이 바로 리더들이 멀티플레이어 AI라고 부르는 것입니다. 팀 전체가 가르치고, 안내하고, 배울 수 있는 시스템입니다. 여러 사람이 동일한 에이전트를 형성하고, 결과물을 공유하고, 심지어 여러 부서에 걸쳐 에이전트가 함께 작업하도록 할 수도 있습니다.

이것을 가능하게 하는 것은 Asana Work Graph®입니다. 이는 비즈니스가 실제로 어떻게 운영되는지에 대한 살아있는 맵으로, 모든 멤버, 작업, 프로젝트, 목표, 종속성이 한 곳에서 연결됩니다. AI 팀원은 처음부터 시작하지 않습니다. AI 팀원은 이미 일정이 지연되고 있는 사항, 결정 대기 중인 사항, 오늘의 업무가 더 큰 목표와 어떻게 연결되는지 알고 있습니다.

_"모두가 개별적으로 AI를 사용하는 대신, AI 팀원이 조직과 협업하여 업무를 계속 진행합니다."_

이 변화는 단순히 기술적인 것이 아닙니다. 조직적인 변화입니다. 한때 조율의 병목 현상이었던 운영팀이 생산성 증강 요소로 거듭납니다.

## **AI를 사용하여 운영을 대체하는 것이 아니라 재설계하세요**

사람들이 '업무 환경에서의 AI'라는 말을 들으면, 보통 가장 먼저 드는 의문은 잘못된 것입니다. _AI가 사람을 대체할까요?_

진정한 기회는 직원을 대체하는 것이 아닙니다. 업무 속도를 저하시키는 조율 작업을 없애는 것입니다. 조직의 규모가 커질수록 보이지 않는 업무도 함께 늘어납니다. 미팅이 늘어나고, 인계가 늘어나며, 업무를 놓칠 기회도 늘어납니다. 에이전트형 AI는 일자리를 빼앗지 않습니다. 단순 반복 작업을 없애줍니다.

가장 성공적인 조직은 AI에 통제권을 넘기지 않습니다. 이들은 사람이 주도권을 쥐고 AI가 배후에서 이루어지는 조율을 처리하는 파트너십을 구축하고 있습니다. 운영 리더는 전략을 지휘합니다. AI는 실행을 담당합니다.

_"목표는 운영팀을 대체하는 것이 아닙니다. 조율 업무를 덜어줌으로써 팀이 문제 해결과 비즈니스 발전에 집중할 수 있도록 하는 것입니다."_

**Hanebutt Gruppe는**바로 이러한 변화를 경험했습니다. Asana에서 AI 팀원을 도입함으로써 이 회사는 주당 4시간의 상태 업데이트 미팅을 없애고 팀을 대체하는 것이 아니라 방해가 되는 업무에서 팀원을 해방시킴으로써 연간 €148,000~€200,000의 가치를 창출했습니다.

## **명확성 문제 해결하기: 왜 여전히 진행 상황 파악이 아침 시간을 잡아먹는지**

Slack을 확인한 다음, 받은 편지함을 확인한 다음, 프로젝트 도구를 확인하면서 하루를 시작했지만, 여전히 진행 상황을 명확하게 파악하지 못했다면, 여러분만 그런 것이 아닙니다.

문제는 정보가 부족한 것이 아닙니다. 정보가 모든 곳에 산재해 있으며, 이를 일관된 이야기로 전환하려면 지속적인 수동 작업량이 필요하다는 것입니다. 운영 리더의 경우, 이는 업데이트를 수집하는 데 더 많은 시간을 할애하고 이를 바탕으로 조치를 취하는 데는 더 적은 시간을 할애한다는 것을 의미합니다.

멀티플레이어 에이전트 AI가 이를 변화시킵니다. 연결되지 않은 툴과 팀에서 진행 상황을 파악하는 대신, AI가 조직과 함께 지속적으로 배경 정보를 수집하고, 각 정보를 연결하며, 진행 상황을 실시간으로 파악할 수 있도록 합니다. 진행 상황을 요약하고, 리스크와 종속성이 방해 요소가 되기 전에 이를 파악하며, 프로젝트 팀부터 경영진에 이르기까지 모두가 요청하지 않아도 맞춤형 업데이트를 생성할 수 있습니다.

_"'이 업무는 현재 어느 단계인가요?'라고 묻는 데 드는 시간을 줄이고, 대신 의사결정을 내리고, 문제를 해결하며, 비즈니스를 지속적으로 발전시키는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다."_

그 결과, 운영팀은 마침내 한 걸음 뒤처지는 것이 아니라 한 걸음 앞서 나갈 수 있게 됩니다. 이 시리즈의 다음 게시물에서는 이러한 변화가 가장 큰 효과를 발휘하는 두 가지 영역, 즉 줄어들지 않는 것처럼 보이는 백로그와 완전한 가시성 없이 계속 내려지는 포트폴리오 의사 결정에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

#### 아직도 아침마다 업데이트를 확인하느라 시간을 보내고 계신가요?

운영 팀이 AI 팀원을 활용하여 업무에 뒤처지지 않고 앞서 나가는 방법을 알아보세요.
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