[CES 2025] AI는 자동차 산업을 어떻게 밸류 업 시키는가?

전 세계 기업이 최신 기술과 제품을 선보이는 CES 2025가 지난 10일 폐막했다. CES는 산업 트렌드를 공유하는 세계 최대 규모의 소비자 가전 및 기술 박람회로, 이번 박람회는 우리 일상으로 성큼 들어온 인공지능(AI)의 면면을 확인할 수 있는 기술의 장이었다. 특히 모빌리티, 헬스케어 등 다양한 산업을 재편하고 있는 AI 기술의 확산으로 기업들은 전략을 재고하고, 업무 프로세스를 혁신하며 새로운 성장 기회를 모색해할 필요성이 높아졌다. 또한 비용 최적화, 지속 가능성, 혁신을 수용할 수 있는 인력 및 리소스 준비 등의 균형을 유지하며 효과적인 확장에 대한 고민을 피할 수 없게 됐다.

자동차 및 모빌리티 업계에서는 아직 AI와 생성형 AI의 전환 및 실행 과정을 재무적 성과로 측정하는 종합 접근 방식이 성공적으로 적용된 사례가 많지 않다. BCG는 이번 CES 2025 모멘텀에서 AI 기술이 자동차 산업의 미래 모빌리티 기업을 어떻게 재편할 것이며, 기업에 어떤 기회를 제공할 수 있을지 ‘자동차 산업에서 AI를 통해 실질적 가치를 창출하는 방법’ 보고서를 통해 제언한다.

자동차 및 모빌리티 기업을 위한 핵심 고려 사항

자동차 및 모빌리티 기업이 업계 선두주자로 도약하기 위해서는 AI 및 생성형 AI 기술을 통해 팀 역량을 강화하고, 업무 프로세스를 재구성하며, 해당 기술의 도입을 가치 및 비용 중심의 손익계산서(P&L) 목표와 전략적으로 일치시켜야 한다. 이를 위해서 생성형 AI를 이론적 가치의 실험 도구에서 검증된 수익성의 핵심 동력으로 전환하는 작업이 필요하다. 전기차로의 전환 가속화, 변화하는 무역 정책, 타 산업에서의 급격한 기술 발전으로 인해 AI 및 생성형 AI를 활용해 자동차 및 모빌리티 산업에서 지속 가능한 가치를 창출해야 하는 필요성이 그 어느 때보다 커지고 있다.

BCG는 다양한 산업 분야에서 진행한 350개 이상의 프로젝트에서 얻은 인사이트를 바탕으로, 기술의 잠재적 가치를 실질적인 경제적 효과로 전환하기 위해 기업이 따라야 할 네 단계의 생성형 AI 계단형 모델을 정의했다(보기 참조). 이 계단형 원칙에 따라 AI 전환을 실행한 고객사들은 기준점 대비 8%에서 12%의 비용 절감을 실현했으며, 3년 이내에 10~15배의 투자 수익률을 달성할 가능성을 보였다.

자동차 및 모빌리티 업계의 AI와 생성형 AI 전환 성공 사례에서는 다음 세 가지 핵심 요소가 두드러진다.

1. 사용자 채택 (People Adoption)
사용자들의 도구 채택을 촉진함으로써 일상 업무에 원활히 통합되도록 지원

2. 프로세스 재설계 (Process Redesign)
프로세스를 재설계하여 AI 역량을 기술 팀을 넘어 제조, 제품 설계와 같은 핵심 기능에 내재화

3. 손익계산서 연계 (Execution to P&L)
실행 과정을 손익계산서에 연계해 진행 상황을 재무 지표로 측정. 이는 수익성의 압박을 받는 자동차 및 모빌리티 기업들에게 중요한 고려 요소. 효과적으로 결과를 측정하고 지속하기 위한 구조적이고 체계적인 접근 방식이 필수

실제 사례들을 통해 선도적인 자동차 및 모빌리티 기업들이 사용자 채택과 프로세스 재설계를 통해 상당한 성과를 달성한 것을 확인할 수 있다. 이제 업계가 직면한 과제는 AI 기반 변혁의 가치를 완전히 포착하고 지속하기 위해 손익계산서와의 실행 연계를 한 단계 더 발전시키는 것이다.

사용자 채택 촉진을 통한 일상 업무로의 통합

선도 기업들은 AI 및 생성형 AI 도입 시 노력과 자원을 전략적으로 배분하기 위해 10/20/70 원칙을 활용한다. 이는 알고리즘(10%)과 기술(20%)이 중요한 구성 요소이긴 하지만, 전체 자원의 대부분인 70%를 인력과 프로세스 전환에 집중해야 한다는 뜻이다.

변화 관리에 투자하면 도구 채택률이 두 배로 증가해, 투자하지 않은 경우 30%에 머무는 채택률을 60%까지 끌어올릴 수 있다. 잘 설계된 기술 도구를 개발하는 것이 중요한 만큼, 사용자가 이를 어떻게 채택하고 기존 워크플로에 통합할 것인지 고려하는 것도 동일하게 중요하다.

BMW는 BCG와 협력해 Knowledge Navigator라는 내부 AI 기반 챗봇 도구를 구축했다. 이 도구는 내부 문서와 데이터 소스 내에서 맥락에 맞는 연구를 지원하며, 조직 전반에 걸쳐 중요한 데이터에 더 빠르고 편리하게 접근할 수 있도록 한다. 이를 통해 여러 플랫폼에서 작업의 속도와 정확도가 크게 향상되었다. 예를 들어, 품질 관리 및 조달 팀은 사양 데이터, 기술 표준, 공급업체별 정보를 손쉽게 찾아볼 수 있어, 복잡한 검색이나 동료 의존을 최소화할 수 있다.

이 도구가 해결한 주요 과제 중 하나는 정보의 추적 가능성과 유효성 문제이다. 이 솔루션은 자동으로 인용, 소스 파일 링크, 페이지 번호를 참조해 검증이나 심층 분석을 쉽게 할 수 있도록 하고, 데이터 소스 간 충돌 정보와 버전 불일치를 표시한다. BMW는 이 솔루션을 확장함으로써 모든 팀이 가치 있는 인사이트에 원활하고 일관되게 접근할 수 있도록 해, 이 도구를 필수적인 조직 자원으로 채택하도록 장려하고 있다.

AI 또는 생성형 AI 도입의 성공은 광범위한 채택 여부에 달려 있다. 조직 전반에서 사용자들이 이러한 도구를 채택하고 일상적인 워크플로에 통합하면, 도구가 가진 변혁적 영향을 극대화할 수 있다. 다양한 생성형 AI 솔루션 간의 에이전트 기반 조정을 도입하면 사용이 간소화되고 기술이 대규모로 접근 가능해져 채택률을 더욱 높일 수 있다. 그러나 채택만으로 도구가 완전한 가치를 제공한다고 보장할 수는 없다. 기업은 AI와 생성형 AI의 역량을 핵심 운영에 매끄럽게 통합하고 의도한 가치를 극대화하기 위해 프로세스와 워크플로를 신중하게 재설계해야 한다.

프로세스 재설계를 통한 AI의 잠재 역량 극대화

AI와 생성형 AI 도구가 창출하는 가치를 극대화하려면, 자동차 및 모빌리티 기업은 모든 가용 역량을 포함하도록 프로세스를 재설계해야 한다. 프로세스와 워크플로를 전반적으로 개편한 기업은 최대 50%의 효율성 향상을 보고했으며, 이는 기술에만 초점을 맞춘 AI 또는 생성형 AI 구현만으로는 얻을 수 없는 이점이다.

제너럴 모터스(GM)는 BCG 및 마이크로소프트와 협력해 AI 기반의 타깃 고객 선정 엔진을 개발하고 이를 구현하기 위해 주요 프로세스를 재구성했다. 이는 다양한 1차 및 3차 데이터 입력을 통합해 마케터가 타깃 고객을 정의하고 효과적인 캠페인을 설계할 수 있도록 지원한다. 해당 도구와 이를 기반으로 하는 데이터 분석 플랫폼을 개발하고 운영하기 위해 상당한 노력이 투입되었으며, 마이크로소프트 애저(Azure)의 데이터 및 분석 역량 또한 GM 및 BCG 팀의 협업에서 중요한 역할을 했다. 초기 테스트 결과, 이 엔진은 다른 모델보다 일관되게 우수한 성능을 보이며 GM이 비용 및 데이터 보안을 최적화할 수 있도록 지원했다.

이 성공의 핵심 요소 중 하나는 데이터 수집 및 타깃 고객 생성과 같은 지원 요소를 내부화하여 중요한 프로세스에 대한 GM의 통제력을 강화한 것이다. 또한, 기술 팀과 비즈니스 부서 간 긴밀한 협업을 통해 특정 고객 세그먼트의 브랜드 또는 차량 구매 가능성을 보여주는 인사이트가 중요한 마케팅 캠페인의 설계와 실행에 직접 반영될 수 있었다. 이러한 노력은 GM이 AI 기반 마케팅 엔진의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 기반을 마련했다.

또 다른 사례로, BMW는 BCG와 협력해 AI 기반의 입찰 지원 도구(Tender Assistant)를 도입, 입찰 및 제안 요청(RFP) 프로세스를 혁신하고 간소화했다. 이 고급 도구는 입찰 및 RFP 초안을 자동으로 작성 및 조정해 최적의 표준을 따르도록 하고, 필수 정보의 포함 여부를 확인한다. 채팅 기반 지원 및 최적화를 통해 이 도구는 반복 작업을 줄이고 품질을 개선했으며, 조달 팀과 비즈니스 팀 간 협업을 간소화했다. 입찰 지원 프로세스를 재설계한 결과, BMW는 전체 프로세스에서 50%의 시간 절감을 실현하면서도 품질은 유지할 수 있었다.

기업이 AI 또는 생성형 AI 도구를 기업의 핵심 비즈니스 운영에 완전히 통합하려면, 기존 프로세스를 새로운 기술의 기능과 역량에 맞게 재설계해야 한다. 그러나 통합 과정은 워크플로의 수정만으로 끝나지 않는다. 기업은 이러한 새로운 프로세스를 구체적인 재무 성과와 직접 연결해야만 한다.

손익계산서 연계로 재무적 가치 증대

AI 또는 생성형 AI 전략을 추진하기 위해서는 효율성 개선이 손익계산서(P&L)에 어떤 영향을 미칠지 명확히 정의하고, 이를 추적하고 측정하는 데 전념해야 한다. 이러한 개선은 매출 성장과 수익 개선 모두를 이끌어낼 수 있다. 그러나 AI 솔루션의 성과를 추적하고 구현을 관리하는 과정은 복잡하고 시간이 많이 소요된다. 이를 해결하기 위해, 기업은 AI 전환 전담 조직을 설립하여 구현을 감독하고 사전에 설정된 재무 목표를 달성하도록 해야 한다.

자동차 및 모빌리티 업계에서, AI 기반 전환을 측정 가능한 P&L 성과에 직접 연계한 종합적 접근 방식을 성공적으로 적용한 사례가 드문 건 사실이다. 그럼에도 다른 산업의 전환 경험에 비추어 보면, AI를 수익 창출 수단으로 만드는 것은 실현 가능할 뿐만 아니라 곧 생존에 필수적인 요소가 될 것이다.

예를 들어, 한 글로벌 화학 기업은 BCG와 협력하여 변혁적인 AI 도입 프로젝트를 실행했다. 이 이니셔티브는 측정 가능한 재무적 결과를 보장하기 위해 철저한 가치 추적을 포함했다. 기업은 AI의 기회를 프로세스 전반에서 체계적으로 평가하며 가장 큰 가치를 창출할 수 있는 도구를 식별했다. 이러한 도구는 상호 보완적으로 작용하여 집합적 영향을 극대화했다. 주요 솔루션으로는 자동 입찰 지원 시스템, 제안 요청(RFP) 응답 자동화 도구, HR 서비스 챗봇 등이 포함되었으며, 각각의 도구는 특정 과제를 해결하고 정량화된 성과를 제공하도록 설계되었다.

성공을 보장하기 위해, 이 기업은 각 도구의 예상 가치에 기반하여 명확하고 높은 수준의 재무 목표를 설정했다. 특히 각 도구가 실제로 제공한 절감 효과를 지속적으로 모니터링하여, 성과를 예상치와 비교 평가했다. 이렇게 구조화된 접근 방식을 채택하고 목표 대비 결과를 철저히 추적함으로써, 이 기업은 AI 투자의 잠재력을 발휘하고 그 효과를 극대화할 수 있었다.

자동차 및 모빌리티 업계의 일부 기업은 다른 산업의 선도 기업들에 비해 뒤처져 있을 수 있으나, 이 격차는 몇 년이 아닌 몇 개월 수준으로 좁힐 수 있다. 현재 AI와 생성형 AI 도입 초기 단계에 있는 만큼, 향후 1~2년 내에 격차를 해소할 명확한 계획을 수립해야 할 시점이다. 이를 통해 AI 기반 가치 창출의 잠재력을 완전히 실현하고 급변하는 산업에서 경쟁 우위를 확보할 수 있을 것이다.

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AI와 생성형 AI로부터 최대의 가치를 이끌어내는 일은 결코 쉬운 일이 아니지만, 선도 기업들은 이미 잠재력을 실질적인 성과로 전환하며 성과를 창출하고 있다. 자동차 및 모빌리티 기업들에게 있어, 비용 절감, 운영 효율성 향상, 새로운 수익원 개발 능력은 업계 경쟁 지형을 근본적으로 변화시킬 수 있다. 기술적 구현을 넘어 성공을 위해서는 사용자 채택을 촉진하는 전략적 설계, 신중한 프로세스 재설계, 명확한 절감 목표에 대한 지속적인 집중이 필요하다. 또한, 실행을 보장하기 위해서는 적극적인 프로그램 관리가 필수적이다. 이 여정은 복잡할 수 있지만, 해당 원칙을 수용하는 자동차 및 모빌리티 기업은 상당한 비용 절감을 달성하고 지속적인 경쟁 우위를 확보하며 빠르게 변화하는 산업 환경에서 리더로 자리매김할 수 있을 것이다.

보스턴컨설팅그룹(Boston Consulting Group) 및 BCG 코리아

보스턴컨설팅그룹(BCG)은 여러 도전 과제를 해결하고 더 큰 비즈니스 기회를 실현시키기 위해 다양한 기업 및 사회 리더들과 협력하고 있습니다. BCG는 1963년 설립 이래 비즈니스 전략의 선구자로 자리매김하며 모든 이해관계자를 이롭게 한다는 목표로 고객과 긴밀한 협력 관계를 이어오고 있습니다. BCG가 제공하는 혁신적인 접근 방식은 조직의 성장과 지속가능한 경쟁 우위를 구축하며, 긍정적인 사회적 영향력을 도모합니다.

다양한 전문가들로 구성된 BCG 글로벌 팀은 전문성과 폭넓은 시각을 바탕으로 현 상태를 바라보며 변화를 추진합니다. BCG는 혁신적인 경영 컨설팅과 기술 및 디자인, 그리고 사내 디지털 벤처를 통해 솔루션을 제공하며, 고객의 성공과 더 나은 세상을 만들기 위한 BCG의 목표를 기반으로 고객 조직의 전 레벨에서 유니크한 협력 모델을 기반으로 컨설팅을 수행하고 있습니다.

BCG 코리아는 1994년 한국에 진출, 서울 오피스를 오픈하며 컨설팅 비즈니스를 시작했습니다. 2024년 한국 진출 30주년을 맞은 BCG 코리아는 약 350명의 뛰어난 컨설팅 인력을 기반으로 매년 20% 이상의 성장률을 달성해오고 있으며, 국내 주요 대기업, 다국적 기업, 다양한 정부 및 공공기관 등과 견고한 파트너십을 바탕으로 기업 및 조직의 성장뿐 아니라 고객의 성장을 기반으로 우리나라 경제 발전에도 기여하고 있습니다.

BCG 코리아는 IT 및 디지털 전문 조직을 바탕으로 IT, 디지털, 생성형 AI 관련 전략 수립과 기업 맞춤형 솔루션을 제공하고 있으며, 최근 기업의 디지털 혁신, 비용 효율성 개선, IT 아키텍처 고도화 서비스를 강화하고 있습니다.

풍부한 글로벌 자원과 서울 오피스의 각 분야의 전문 인력으로 무장한 BCG 코리아는 명실공히 우리나라 최고의 매니지먼트 컨설팅 회사로 거듭나고 있습니다.