핵심 요약
AI 도입은 도구 중심이 아닌 비즈니스 문제 해결 중심으로 접근해야 한다. 단기적인 퀵 윈(Quick Wins)과 장기적인 로드맵의 균형을 맞추고, 전담 인력을 배치하여 실행력을 확보하는 것이 핵심이다.
배경
글로벌 디자인 플랫폼 캔바(Canva)가 전사적으로 AI를 도입하며 GTM(Go-To-Market) 팀의 효율성을 어떻게 개선했는지 설명하는 인터뷰다.
대상 독자
비즈니스 운영자, GTM 리더, AI 도입을 고민하는 기업 관리자
의미 / 영향
캔바의 사례는 대규모 조직이 AI를 단순한 도구 도입을 넘어 운영 체계 전반에 어떻게 이식할 수 있는지 보여준다. 특히 GTM 전담 AI 리더를 두어 기술과 비즈니스를 연결한 점은 다른 기업들이 벤치마킹할 만한 실무적 가이드라인을 제공한다.
챕터별 상세
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캔바의 AI 도입 초기 접근 방식
캔바는 전사적으로 AI 도구 사용을 장려하고 교육을 통해 AI 리터러시를 높이는 데 집중했다. GTM 팀은 수동 프로세스를 자동화하여 직원들이 고객에게 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 로드맵을 설계했다. 초기에는 개별 직원이 프롬프트 기반으로 워크플로를 실험하는 단계를 거쳐 점차 고품질의 표준화된 워크플로로 확장했다.
- •전사적 AI 리터러시 강화
- •수동 프로세스 자동화 로드맵 구축
- •개별 실험에서 팀 단위 확장
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핵심 유스케이스 식별 및 ROI 측정
도구 자체에 매몰되지 않고 비즈니스의 결핍이 어디에 있는지 파악하는 것부터 시작했다. 데이터 분석과 현장 직원 섀도잉을 통해 실제 고충을 파악하고 AI가 즉각적으로 개선할 수 있는 영역을 선정했다. 모든 프로젝트는 고객 상담 시간 확보, 계약 체결 속도 향상 등 명확한 ROI 지표를 기반으로 우선순위를 결정했다.
- •비즈니스 결핍 기반의 문제 정의
- •현장 직원 섀도잉을 통한 고충 파악
- •명확한 ROI 지표 설정
ROI(Return on Investment)는 투자 대비 수익을 의미하며, AI 도입 시에는 절감된 시간이나 증가한 매출 등으로 측정한다.
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퀵 윈과 장기 로드맵의 균형
벤더와의 협업 방식과 기술 스택의 가능성을 이해하기 위해 초기에는 낮은 복잡도의 퀵 윈 과제를 수행하여 신뢰를 쌓았다. 동시에 비즈니스에 큰 변화를 줄 수 있는 장기적이고 변혁적인 프로젝트를 병행하며 이를 제품 출시와 유사한 수준으로 관리했다. 이러한 이원화된 접근 방식은 조직 내 AI 도입 동력을 유지하는 데 기여했다.
- •초기 신뢰 구축을 위한 퀵 윈
- •변혁적 프로젝트의 제품화 관리
- •실행 동력 유지를 위한 균형
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AI 에이전트 플랫폼의 역할과 전담 조직
도구 파편화를 방지하기 위해 기존 워크플로에 AI를 통합할 수 있는 플랫폼을 활용했다. 특히 GTM AI Lead라는 전담 역할을 신설하여 부서 간 장벽을 제거하고 복잡한 워크플로를 설계 및 실행하도록 했다. 이를 통해 데이터 정제, 테리토리 스코어링 등 캔바 특화형 고도화 작업을 가속화했다.
- •기존 도구와의 심리스한 통합
- •GTM AI Lead 전담 역할 신설
- •캔바 특화형 데이터 고도화
GTM(Go-To-Market)은 제품을 시장에 출시하고 고객에게 전달하기 위한 영업, 마케팅, 서비스 전략 전체를 포괄한다.
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AI 도입을 고민하는 리더를 위한 조언
AI 도입은 제품 개발 사이클과 동일하게 고객 여정에서 해결해야 할 문제부터 정의하고 역산하는 방식으로 접근해야 한다. 벤더의 제안에 휘둘리기보다 비즈니스 목표를 먼저 설정하는 것이 중요하다. 지속 가능한 확장을 위해서는 기술적 구현뿐만 아니라 조직적인 의도와 설계가 뒷받침되어야 한다.
- •문제 정의 후 기술 선택
- •비즈니스 목표 중심의 역산
- •지속 가능한 확장 설계
용어 해설
- GTM (Go-To-Market)
- — 제품을 시장에 성공적으로 출시하고 고객에게 도달하기 위한 영업, 마케팅, 고객 성공 등의 통합적인 비즈니스 전략이다.
- ROI (Return on Investment)
- — 투입한 자원 대비 얻은 이익을 수치화한 지표로, AI 도입 시에는 업무 시간 단축이나 매출 증대 효과를 측정하는 데 사용한다.
- CRM (Customer Relationship Management)
- — 고객 데이터를 통합 관리하여 영업 기회를 발굴하고 고객 만족도를 높이는 시스템으로, AI 에이전트가 데이터를 분석하고 자동화하는 핵심 영역이다.
실무 Takeaway
- 도구 중심이 아닌 비즈니스 문제와 결핍에서 AI 도입을 시작하라
- 현장 직원의 업무를 직접 관찰하여 실제 자동화가 필요한 지점을 찾아라
- 단기적인 성과로 신뢰를 얻고 장기적인 변혁 로드맵을 병행하라
- AI 도입의 실행력을 높이기 위해 전담 인력을 배치하라
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