데이터는 매일 쌓이는데, 왜 의사결정은 여전히 느릴까?(Decision-Making Delay)보고서는 늘어나는데, 결정은 회의 다음 회의로 넘어가는 이유는 무엇일까? 이 글은 데이터 분석 기법을 설명하려는 글이 아니다.대시보드 도구를 비교하거나 AI 도입을 권하는 글도 아니다.현장에서 반복되는 한 가지 구조적 문제를 점검하기 위한 정리다. 1. 데이터는 많은데, 판단 기준은 있는가 많은 조직이 이렇게 말한다.“우리 회사는 데이터가 부족하지 않다.” 매출 데이터가 […]

현장에서 기준 세우기 대시보드를 만들면 회사가 달라질까?Power BI 같은 도구를 도입하면 의사결정이 빨라질까?데이터 시각화를 시작하면 문제가 줄어들까? 이 글은 대시보드 제작 방법을 설명하는 글이 아니다.Power BI 기능을 나열하지도 않는다.화려한 화면이 왜 필요한지 설득하려는 목적도 없다. 나는 질문을 하나만 다루려고 한다.“우리 회사는 지금 대시보드가 필요한 상태인가?” 1. 왜 대시보드를 구조의 문제로 보는가 대시보드는 화면이 아니다.정보 흐름의

“손님 줄었어요. 느낌이 달라요.” 대표는 이렇게 말합니다.직원은 매출표를 보여줍니다. “작년이랑 거의 비슷합니다.” 둘 중 누가 맞을까요? 나는 무엇을 말하려는가 이 글은 감각을 믿으라는 이야기가 아닙니다.데이터를 더 공부하라는 이야기도 아닙니다. 다루고 싶은 것은 단 하나입니다.왜 같은 가게를 보면서도 서로 다른 결론이 나오는가입니다. 감각은 도대체 무엇인가 감각은 근거 없는 느낌이 아닙니다. 매일 가게를 여는 사람은의자에 앉는 속도,주문하는

AI를 도입하면 문서 업무는 줄어들어야 하지 않는가?보고서 자동화, 문서자동화, ChatGPT 업무 활용을 시작했는데 왜 오히려 수정과 검토 시간이 늘어나는가?도대체 어디에서 문제가 시작되는가? 나는 이 글에서 특정 도구를 비판하려는 것이 아니다. ChatGPT가 문제라고 말하려는 것도 아니다. 기술 숙련도만 높이면 해결된다고 주장하려는 것도 아니다.관심은 하나다. 현장에서 왜 ‘복사 붙여넣기’가 반복적으로 문제를 만드는가라는 구조적 질문이다. 1. 문서가 빨라졌는데,

매출이 떨어졌다고 말할 때, 우리는 무엇을 보고 있는가?숫자 하나를 보고 판단하고 있지는 않은가? 이 글은 업종별 마케팅 기법을 설명하려는 것이 아니다. 특정 광고 채널의 효율을 따지려는 것도 아니다. 나는 매출이라는 “결과 값”을 직접 고치겠다는 접근을 다루지 않는다. 대신 묻고 싶다. 매출이라는 결과가 나오기까지의 흐름은 어떻게 설계되어 있었는가? 매출은 무엇인가?고객 수 × 객단가 × 재구매율의 곱이다.이

Automation Readiness Framework 자동화를 하면 일이 줄어들 것이라고 단정하려는 글은 아닙니다. 특정 솔루션을 도입하면 곧바로 성과가 난다고 말하려는 것도 아닙니다. 자동화는 기술의 문제가 아니라 설계의 문제라는 점을 분명히 하고 싶습니다. 질문은 이것입니다. 우리는 자동화를 “도입”하려는 것입니까, 아니면 “설계”하려는 것입니까? 현장에서 자주 보는 장면이 있습니다. 대표는 말합니다. “사람이 부족합니다.” 팀장은 말합니다. “업무가 너무 많습니다.” 그래서 자동화를

AI는 왜 도입했는데 성과가 나지 않는가?(AI Implementation Failure) AI를 도입하면 자동으로 매출이 오를 것이라는 이야기를 하려는 것은 아닙니다. 특정 솔루션을 비판하거나, 기술 자체의 한계를 말하려는 것도 아닙니다. 이 글은 “AI가 효과가 없다”는 주장 대신, “왜 성과로 연결되지 않는가”라는 구조를 점검해보려는 목적에 가깝습니다. AI를 도입한 기업은 늘어나고 있습니다. 그런데 왜 현장에서는 체감이 낮을까요? 정말 기술이 부족해서일까요,

기술보다 먼저 점검해야 할 것은 ‘업무 흐름’이다(Workflow Before AI) AI 도입 방법이나 도구 비교를 다루려는 글은 아니다. 어떤 모델이 더 뛰어난지, 어떤 솔루션이 저렴한지 이야기하려는 것도 아니다. 이 글은 그 이전 단계에 대한 이야기다. 많은 조직이 묻는다. “어떤 AI를 써야 합니까?” 그런데 더 먼저 물어야 할 질문이 있다. 지금 우리 업무는 어떤 흐름으로 돌아가고 있는가?