NAVI의 시대 도래: 기업 비즈니스 임팩트 및 AI 활용 전략

불확실성이 점차 가중되는 경영 환경에서, AI를 축으로 전사 확산, 본원 경쟁력 강화, 예측형 리스크 관리, 사업 확장 탐색을 연계하여 운영성과와 재무 지표를 개선하는 전략이 필요합니다.

In brief

• 글로벌 경영환경은 예측불가성, 가속성, 변동성, 상호연결성 확대로 인해 불확실성 리스크가 상존하는 국면에 진입하고 있습니다.
• 기업은 AI 활용전략 및 기반 마련을 통해 전사 확산·본원 경쟁력 강화·예측형 리스크 관리·사업 확장 탐색을 하나의 프레임으로 통합 운영해야 합니다. 이를 위해 ‘문제 정의 → 가치 검증 → 데이터 정비 → 파일럿 → 운영 정착’으로 이어지는 단계적 실행 절차를 표준으로 정립해야 합니다.

NAVI의 시대, 불확실성을 이기는 AI 기반의 기업 설계

2026년의 경영환경을 우리는 NAVI의 시대로 정의합니다. NAVI는 Nonlinear(예측불가성), Accelerated(가속성), Volatile(변동성), Interconnected(상호연결성)를 뜻합니다. 즉, 예상치 못한 전환점이 갑자기 나타나고, 변화의 속도가 급격히 빨라지며, 변화의 방향과 크기가 자주 바뀌고, 복잡한 상호연결성으로 인해 리스크가 극대화된 환경이 되고 있습니다. 세계경제포럼(WEF) 설문에 따르면, 상시적인 글로벌 리스크가 장기화될 것이라는 응답이 62%에 달했습니다. 그 배경에는 국가 간 무력 충돌, 극단적 기상현상, 지경학적 대립, 허위정보 확산이 지목되었습니다. 따라서 2026년의 기업 전략은 불확실성과 리스크를 ‘변수’가 아닌 ‘상수’로 가정하는 출발점에서 설계되어야 합니다.

이러한 NAVI의 시대에서 나타나고 있는 다섯 가지 메가트렌드를 확인해보겠습니다.

1. NAVI의 시대에서 나타나는 5대 메가트렌드

1) World Rebalanced. 미래 산업을 둘러싼 글로벌 경쟁이 심화되면서 국제 질서의 재편이 가속화되고 있습니다.

2) Cold Rush. 미개척 자원과 관련된 신규 시장 선점을 둘러싼 경쟁이 본격화되고 있습니다. (Cold Rush: 심해, 북극, 우주 등 미래 산업에 필수적인 자원이 풍부한 미개척지에 대한 전 세계 정부와 산업의 관심과 경쟁 증대)

3) Transcending Limits. AI와 로봇 기술의 급성장으로 인간과 기계 역량의 한계가 사라지고 있습니다.

4) The Productivity Reset. AI가 기계/장비의 생산성을 극대화하고, 동시에 사람의 업무를 최적화시키면서, 기존 생산성의 개념이 근본적으로 재정의되어야 합니다.

5) Superfluid Enterprise. AI와 블록체인 등 최신 기술이 보급되면서 기업들은 운영 전반에 걸쳐 마찰을 줄이고 더욱 유연한 경영을 할 수 있게 되었습니다.

이러한 메가트렌드는 결과적으로 기업의 경영 활동에 큰 변화를 일으키고 있습니다. EY한영은 NAVI의 시대에서 나타나는 세 개의 핵심 비즈니스 임팩트를 도출했습니다.

2. NAVI의 시대 3대 비즈니스 임팩트

1) 미래 기술 기반의 사업기회 발생

디지털 기술 분야에서의 글로벌 패권 경쟁이 격화되면서 다양한 지역과 산업에서의 사업기회가 확대되고 있습니다.

미·중 경쟁 본격화로 글로벌 시장은 단일 축에서 다핵화된 지형으로 이동하고 있습니다. 미국 기업의 대중국 투자금 중 약 47%가 제3국으로 이전되었고, ASEAN 지역 외국인직접투자(FDI)는 연평균 16% 성장하며 새로운 생산·투자 허브로 부상했습니다. 동시에 AI·휴머노이드 등 이머징 산업으로 자본이 집중되고 있습니다. 최근 1년간 주요국 정부 보조금의 61%, 글로벌 VC 투자금의 65%가 해당 분야로 유입되었습니다.

이는 단기적인 변화 흐름을 넘어, 정책–자본–수요가 결합된 구조적 기회가 열리고 있음을 시사합니다. 이에 따라, 기업은 공급망 재배치, 현지화, 전략 파트너십을 선제적으로 설계하여 시장·정책·자본 레버리지를 동시에 확보해야 합니다.

2) AI로 인한 Workforce 역할 재정의

반복 업무는 자동화되고, 인간의 역할은 판단·창의·조정 중심의 고부가가치 영역으로 이동하면서, 인력 전략과 조직 설계의 재정렬이 요구됩니다.

현재 인간이 주도하는 업무 비중은 47% 수준에서 2030년 33%로 낮아질 전망입니다. 줄어든 비중은 AI가 단독 수행하는 업무로 대체됩니다. 이에 대응해 글로벌 기업의 85%는 업스킬링을 핵심 전략으로 채택하고 있으며, AI·빅데이터 등 기술 역량 강화가 인재전략의 중심이 되고 있습니다.

한편 인력 감축을 계획 중인 고용주 비중은 41%에 이르고, 미국의 2025년 누적 해고 규모는 전년 대비 50% 증가하는 등 구조적 전환이 가속화되고 있습니다. 기업은 직무 설계, 평가·보상, 경력 경로를 ‘인간–AI 공존’ 전제로 재설계하고, 협업을 전제로 한 조직 운영 모델을 마련해야 합니다.

3) ‘자율운영식 경영’ 확산

기업의 의사결정과 운영 전반에 고도의 자동화 체계가 도입되면서, 인간의 개입을 최소화하는 운영 구조로의 전환이 빨라지고 있습니다.

최근 실시된 조사에 따르면 경영진 74%가 동료 임원보다 AI의 비즈니스 조언을 더 신뢰하며, 44%는 AI가 기존 결정을 번복하라고 제안할 경우 수용할 의향이 있다고 답하였습니다. 즉, 의사결정 영역에서 AI의 영향력이 급격히 확대되고 있는 것입니다. 운영 측면에서 보면, 공급망 자동화 비중은 2030년까지 평균 52% 수준까지 확대되면서 현재의 13% 대비 4배 규모로 증가할 전망입니다.

기업들이 AI 기반 자동화 시스템을 본격 도입한 결과, ROI가 2~3배, 운영 비용 최대 50% 절감, 사이클 타임 최대 70% 단축 등 가시적인 성과가 나타나고 있는 것으로 조사되었습니다. 수요예측부터 구매·생산, 물류·판매에 이르기까지 End-to-End 자율 운영 기반을 구축함에 따라 기업의 운영 성과는 더욱 확대될 전망입니다.

3. NAVI의 시대 AI 기반 기업 재설계 방향

과거 AI는 주로 R&D나 데이터 집약적 부문에서 활용되었습니다. 그러나 2022년 말 이후 생성형 AI의 확산으로 텍스트, 이미지, 코드 등 ‘사람처럼 해석·생성 가능한 데이터 폭’이 크게 넓어지면서, 기업 업무 전반에 AI 적용 가능성이 빠르게 확대되고 있습니다. 이 연장선에서 AI는 NAVI의 시대 변동성을 흡수하는 범용 기술 인프라로서 전략적 위상이 한층 강화되고 있습니다.

이러한 흐름을 전제로, EY한영은 다음 네 가지 축을 중심으로 AI 기반 기업 재설계 방향성을 제안합니다.

1) 전사 차원의 AI 혁신
이제는 개별 업무 단위의 AI 도입 단계를 넘어, 전사적 확산(Scale-up) 관점의 로드맵을 수립해야 할 시점입니다. 이에, 공통 플랫폼·모델 거버넌스·재사용 가능한 모듈을 활용하여 속도와 일관성을 동시에 확보해야 합니다.

2) AI로 본원적 경쟁력 강화
영업·마케팅, 공급망 관리 등 그간 최적화를 거듭해 온 핵심 업무에서도 AI를 통해 새로운 돌파구를 마련함으로써, 매출 증대와 비용 절감 등 핵심 재무 성과에 직결되는 추가 기회를 발굴할 수 있습니다.

3) 예측 기반 운영리스크 관리
사업 영속성을 위협하는 리스크를 사전에 감지하고 대응하기 위해, 연관 내·외부 환경 데이터를 AI 기반으로 연결·분석하여 선제적 관리 체계를 구축해야 합니다.

4) AI로 사업 확장 기회 모색
본원적 경쟁력과 AI의 결합을 통한 신사업 기회를 발굴할 수 있습니다. 또한, 인오가닉 성장(M&A) 탐색에도 AI를 접목함으로써 보다 적시에 다수의 타깃을 발굴할 수 있습니다.

4. AI 혁신 실행 로드맵: 작게 검증하고 크게 확장하라

앞서 네 가지 재설계 방향을 통해 변화의 대상과 범위를 정리한 만큼, 이제는 실행의 질서를 갖추는 단계가 필요합니다. 핵심은 아이디어를 곧바로 과제로 전환하지 않고, 가치 검증 → 확장 설계 → 내재화의 흐름을 지키는 것입니다. 아래 5단계 로드맵은 착수 전 문제를 정확히 정의하고 기술·경제성을 현실적으로 점검한 뒤, 확장을 가로막는 데이터 기반을 선제 정비하고, 소규모 검증으로 성과의 신뢰도를 확보하며, 이를 운영 모델에 내재화하여 지속 가능한 성과로 연결하도록 설계되어 있습니다. 이 절차를 통해 부서 단위의 실행 사례는 전사적 성과로 전환되고, 리스크·보안·거버넌스 역시 동일한 관리 체계 하에서 일관되게 운영할 수 있습니다. 이제 각 단계를 간단히 살펴보겠습니다.

1) 문제 정의. AI 자체가 목적이 되어서는 안 됩니다. 기업의 본원적 경쟁력과 연결된 핵심 문제와 목표를 먼저 명확히 설정해야 합니다.

2) 기술·경제성 평가. 가용한 AI 기술로 실현이 가능한지, 잠재적 효익 규모는 어느 정도인지 전문가와 함께 검증합니다.

3) 데이터 점검. 양과 질, 표준화, 접근성, 보안을 포함하여 학습에 적합한 데이터 환경을 구축해야 합니다.

4) 단계적 도입으로 시작. PoC → Pilot → Scale의 단계적 접근을 통해 AI의 강점과 한계를 구분하고, 성과가 입증된 영역부터 확장합니다.

5) 변화관리. 임직원 스스로가 AI 활용 기회를 모색하고, 적용 과정의 어려움을 이해·극복하도록 교육과 보상을 포함한 제반 정책을 재정비해야 합니다. 이러한 현장 주도형 실행 체계를 갖춘 기업과 이해도가 낮고 비현실적 기대로 접근하는 기업 간 성과 격차는 크게 벌어질 것입니다.

확신을 전략으로, 전략을 실행으로

NAVI의 시대는 위기이자 기회입니다. 다섯 가지 메가트렌드에서 나타난 구조적 변화를 3가지 비즈니스 임팩트(신규 사업 기회, Workforce 재정의, 자율 운영형 경영)로 해석하고, 이를 4가지 AI 기반 기업 재설계 방향 및 실행 로드맵과 연결하면, 기업은 불확실성을 측정 가능한 성과로 전환할 수 있습니다. 관건은 정보의 양이 아니라 우선순위의 명확화와 실행의 일관성입니다. 2026년에는 변화를 관망하기보다 이를 설계하고 실행하는 조직이 향후 운영 성과와 재무 지표에서 우위를 점할 가능성이 높습니다.