비즈니스 프로세스가 무너져 있다면 AI가 이를 고쳐 주지 못합니다

By Mirko Peters · 2026-08-28

블로그에 다시 오신 것을 환영합니다! 팟캐스트 진행자로서 저는 업계 전문가, 아키텍트, 비즈니스 리더들과 최신 기술 변화에 관해 이야기를 나누는 데 많은 시간을 보내고 있습니다…

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블로그에 다시 오신 것을 환영합니다! 팟캐스트 진행자로서 저는 업계 전문가, 아키텍트, 비즈니스 리더들과 최신 기술 변화에 관해 많은 이야기를 나눕니다. 최근에는 거의 모든 대화가 결국 인공지능으로 귀결됩니다. 자동화된 워크플로부터 지능형 코파일럿에 이르기까지, 기업들이 AI를 도입하려는 흐름은 전례가 없을 정도입니다. 그러나 조직들이 이러한 첨단 기술을 일상 업무에 통합하기 위해 서둘러 움직이면서, 냉정한 현실이 드러나기 시작했습니다. 많은 리더들이 인공지능 도입이 기대했던 마법 같은 해법이 아니라는 사실을 깨닫고 있습니다. 오히려 AI는 조직 내 뿌리 깊은 비효율, 느린 의사결정, 낡은 워크플로, 그리고 운영상의 병목 현상을 여과 없이 비춰 주는 거울에 가깝습니다. AI를 도입하기 전부터 비즈니스 프로세스가 무너져 있었다면, AI가 들어오는 순간 그 문제는 더 빠르고 더 뚜렷하게 드러날 뿐입니다.

이 중요한 깨달음을 살펴보기 위해 최근 이 주제를 깊이 다룬 팟캐스트 에피소드를 녹음했습니다. 에피소드 제목은 AI Exposes Broken Processes, Bad Data, and Weak Leadership이며, 전체 논의는 여기에서 들으실 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 그 에피소드의 핵심 개념을 더 자세히 풀어 보려고 합니다. 인공지능이 왜 드러내는 도구(exposure tool)로 작동하는지, 리더십이 디지털 민첩성을 이끄는 데 왜 근본적인 역할을 하는지, 그리고 데이터에 AI를 적용하기 전에 조직이 핵심 비즈니스 문제를 해결하기 위해 어떤 단계를 밟아야 하는지 설명하겠습니다.

AI가 비즈니스를 고쳐 주지는 않습니다

드러내는 도구로서의 AI

기존 문제의 증폭

많은 조직이 인공지능이 고질적인 비즈니스 과제를 해결하는 만능 해법이 될 것이라고 잘못 믿고 있습니다. 이러한 위험한 오해는 흔히 전문가들이 '준비도 착각(readiness illusion)'이라고 부르는 현상으로 이어집니다. 리더들은 최첨단 기술을 도입하거나 기업용 소프트웨어 라이선스를 구매하는 것만으로 이를 효과적으로 구현할 역량을 갖춘 것이라고 생각할 수 있습니다. 하지만 이런 판단은 거의 언제나 프로젝트 실패로 이어집니다. 먼저 해결해야 할 인적·운영적 장벽을 완전히 무시하기 때문입니다.

AI를 도입하면 치료제가 아니라 증폭기처럼 작동합니다. 예를 들어 조직이 데이터 품질이 낮거나, 정보가 사일로에 갇혀 있거나, 비효율적인 승인 워크플로에 늘 시달리고 있다면, 인공지능은 이러한 약점을 아주 선명하게 드러냅니다. 자동화된 경영진 보고서, 고객 서비스 챗봇, 예측 분석 대시보드처럼 초기 AI 결과물이 기저 데이터에 존재하는 것과 같은 부정확성과 편향을 그대로 반영한다는 사실을 금방 알게 될 것입니다. 이는 '쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다(garbage in, garbage out)'는 오래된 경고를 다시 확인시켜 주며, 머신러닝 시대에는 이 원칙이 기하급수적으로 증폭된다는 점에서 매우 중요합니다.

• AI는 흔히 만능 해법으로 여겨지며, 그 결과 조직들은 더 단순하고 구조적인 개선책을 건너뛰게 됩니다.
• 많은 이해관계자들은 AI가 근본적인 비즈니스 문제를 자율적으로 해결할 수 있다고 믿지만, AI는 잘 정의된 프로세스를 강화할 수 있을 뿐이라는 사실은 간과합니다.
• AI의 자율성을 과대평가하는 경향이 끈질기게 나타나며, 시스템이 제 궤도를 유지하기 위해 반드시 필요한 사람의 감독과 관리는 완전히 무시되곤 합니다.

오해를 낳는 초기 성공

AI 파일럿의 초기 성공은 종종 기업 전반에 잘못된 안도감을 줄 수 있습니다. 초기 개념 증명(PoC) 프로젝트가 유망해 보이면 경영진은 운영상의 문제를 성공적으로 해결했다고 믿게 될 수 있습니다. 그러나 이러한 초기 성과는 대개 안전하고 통제된 실험 단계에서 설정된 낮은 기대치에서 비롯됩니다. 기업의 투자 방향이 바뀌고 검토가 강화되면, 측정 가능한 투자 수익(ROI)에 대한 압박이 분명하게 드러납니다.

AI 도입의 현실

데이터 파편화 문제

비즈니스 아키텍처에 AI를 통합하면 심각한 데이터 파편화 문제가 곧바로 드러납니다. 많은 현대 기업이 중요한 정보가 특정 부서나 레거시 데이터베이스에 고립된 심각한 데이터 사일로 환경에서 운영되고 있습니다. 이러한 파편화는 대규모 AI 처리를 위한 데이터 통합과 준비를 크게 어렵게 만듭니다. 전사 차원의 통합된 데이터 전략이 없다면, 불완전하거나 잘못되었거나 맥락에서 벗어난 자동화된 인사이트가 생성될 위험이 있습니다.

• 오래된 레코드, 불완전한 데이터 세트, 구조적 편향을 포함한 데이터 품질 문제는 결국 잘못되고 신뢰할 수 없는 AI 결과로 이어질 수밖에 없습니다.
• 특히 윤리적, 재무적, 법적 영향이 따르는 민감한 영역의 의사결정에서는 사람의 감독이 반드시 필요하다는 점을 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.

권한 구조의 혼란

AI 통합 과정에서 마주하는 또 다른 주요 걸림돌은 권한 구조와 액세스 제어를 둘러싼 광범위한 혼란입니다. 많은 조직에 명확하고 최신화된 거버넌스 프레임워크가 없어서, Microsoft Copilot과 같은 AI 도구를 기존 일상 업무에 효과적으로 통합하는 데 큰 보안 장벽이 생깁니다. 이러한 관리상의 혼란은 팀 간의 심각한 불일치, 데이터 유출, 심각하게 저해된 협업으로 이어질 수 있습니다.

• 직원의 저항은 종종 고용 불안과 문화 혁신의 부재에서 비롯되며, 내부 AI 도입을 심각하게 복잡하게 만들 수 있습니다.
• 명확한 사람의 책임 체계가 없는 환경에서 자율형 AI 도구가 운영상 실수를 하면, 심각한 법적, 재무적, 평판상의 문제가 쉽게 발생할 수 있습니다.

비즈니스 민첩성에 대한 리더십의 영향

명확한 비전 수립

인공지능과 같은 파괴적 기술을 도입하는 데 필요한 내부 조직 문화를 形成하는 데 강력한 리더십이 핵심적인 역할을 합니다. 모든 AI 이니셔티브에 대해 명확하고 설득력 있는 비전을 제시하여, 조직이 디지털 통합의 복잡성을 성공적으로 헤쳐 나갈 수 있도록 해야 합니다. 안정적인 방향을 제시하는 리더는 혁신, 지속적인 학습, 적응력을 수용하는 탄력적인 문화를 육성합니다. 이러한 체계적인 접근 방식은 직원 참여도를 높이고 부서 간 팀을 전사 목표에 긴밀하게 맞춰 줍니다.

2010년대 초반의 유명한 사례로, Jeff Bezos는 Amazon의 모든 리더에게 회사가 경쟁에서 이기기 위해 인공지능과 머신러닝을 어떻게 활용할지 계획을 세우라고 지시했습니다. 이러한 명확한 경영진의 지시는 전례 없는 내부 혁신을 이끌었으며, 오늘날 Amazon이 세계적인 주요 AI 리더로 부상한 근본적인 촉매제로 널리 꼽히고 있습니다.

운영 책임성을 확립하는 것도 그에 못지않게 중요합니다. 명확한 역할과 책임은 AI 결과에 대해 누가 책임을 지는지 전사원이 정확히 이해하도록 보장합니다. 이러한 명확성은 일상적인 노력을 전반적인 비즈니스 전략과 맞추고, 의사결정의 철저한 투명성을 높입니다. 팀이 자신의 정확한 책임을 이해하면 협업이 훨씬 효과적으로 이루어지고, 운영상의 마찰과 혼란이 줄어듭니다.

인간의 통찰력 대 AI

인공지능은 매우 강력한 연산 도구를 제공하지만, 복잡한 비즈니스 의사결정에서 사람의 섬세한 통찰력이 가진 가치를 완전히 대체할 수는 없습니다. 경험 많은 리더는 고위험의 모호한 상황을 헤쳐 나가기 위해 깊은 인간적 판단력, 공감 능력, 감성 지능을 활용한다는 점을 인식해야 합니다. 이들은 알고리즘이 제공하는 인사이트와 자신의 직관을 능숙하게 결합하여, 실제 환경의 변화에 동적으로 대응하는 적응형 비즈니스 전략을 수립합니다.

• 전략적 사고: 사람은 앞으로의 방향을 설정할 때 장기적 영향, 파급 효과, 회사의 핵심 가치를 자연스럽게 고려합니다.
• 상황 인식: 경험 많은 비즈니스 리더는 명문화되지 않은 문화적, 사회적, 감정적 요인을 바탕으로 조직 전략을 유연하게 조정합니다.
• 윤리적 판단: 사람은 영향력이 큰 의사결정에 알고리즘이 가늠할 수 없는 도덕성, 공정성, 사회적 책임을 중요하게 반영합니다.
• 창의적 문제 해결: 사람은 전례가 없는 완전히 새로운 상황에 직면했을 때 획기적인 해결책을 찾아내는 데 뛰어납니다.

하이브리드 인텔리전스 개념은 현대 조직이 인공지능과 사람의 통찰력을 동시에 어떻게 활용할 수 있는지를 잘 보여 줍니다. 예를 들어, 고도화된 공급망 AI 솔루션은 수요 예측과 재고 관리를 크게 개선할 수 있지만, 최종 구매 결정에 대해서는 경험 많은 현장 관리자가 전적으로 통제권을 보유하도록 할 수 있습니다. 이처럼 균형 잡힌 접근 방식은 관리자가 자신감을 가지고 불확실성에 대응하도록 돕고, 최신 기술이 사람의 역할을 없애기 위한 것이 아니라 역할을 높이기 위해 설계되었음을 보여 줍니다.

핵심 비즈니스 문제 해결하기

비즈니스 감사 수행하기

데이터 환경 드러내기

인공지능을 성공적으로 도입하려면 무엇보다 솔직하고 포괄적인 비즈니스 감사를 실시해야 합니다. 이 감사를 통해 데이터 환경의 실제 상태를 파악하고, AI가 필연적으로 드러내게 될 기반 취약점과 아키텍처 문제를 찾아낼 수 있습니다. 조직은 머신러닝 도구를 대규모로 도입하려 할 때 통합 복잡성, 데이터 준비 상태, 사이버 보안 문제, 허술한 거버넌스 때문에 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 이러한 미해결 운영 장애물은 AI 이니셔티브를 크게 저해할 수 있습니다. 실제로 연구에 따르면 기업 AI 프로젝트의 70~85%가 기반 데이터 병목과 거버넌스 공백으로 인해 실제 운영 배포에 성공하지 못하는 것으로 나타났습니다.

모든 데이터 시스템 전반에 걸쳐 책임 소재를 명확히 하는 데 즉시 집중해야 합니다. 각 데이터 사일로, 운영 프로세스, 디지털 자산마다 특정 개인이나 부서 간 협업 팀에 명확한 소유권을 부여하십시오. 기업 데이터의 저장, 공유, 모니터링에 관한 완전히 문서화된 정책을 수립하여 엄격한 거버넌스 프레임워크를 구축하십시오. 또한 시스템 액세스와 사용 현황을 정기적으로 추적하여 누가 데이터에 접근하고 있으며 어떻게 사용하는지 완벽하게 파악할 수 있도록 하십시오.

액세스 문제 해결하기

보안 액세스 문제를 해결하는 것은 AI 통합을 성공시키기 위한 필수 전제 조건입니다. 데이터 동의, 사용자 권한, 액세스 제어에 대한 모호함은 회사 데이터가 어떻게 수집되고 활용되는지에 대해 조직 전반에 불확실성을 불러올 수 있습니다. 이러한 불확실성은 직원들의 강한 저항을 낳고 기술 도입을 지연시킵니다. 명확한 데이터 소유권과 최신 액세스 거버넌스를 확립하면 이러한 우려를 기초부터 체계적으로 해소할 수 있습니다.

• AI 이니셔티브로 해결하고자 하는 구체적인 운영상의 비즈니스 과제를 명확히 정의하십시오.
• AI 프로젝트, 전략적 비즈니스 목표, 측정 가능한 핵심 성과 지표가 긴밀하게 맞물리도록 하십시오.
• AI 도입의 목적에 대해 직원들이 진정으로 이해하도록 하여 내부 공감대를 확보하고 운영상의 저항을 최소화하십시오.

데이터 노이즈 줄이기

소유권 명확히 하기

내부 데이터 노이즈를 줄이는 것은 AI 모델의 정확성과 유용성을 높이는 데 필수적입니다. 이를 위해서는 데이터 자산의 소유권을 완벽하게 명확히 하십시오. 데이터 소유권이 모호하면 컴플라이언스 실패, 운영상의 불일치, 편향된 알고리즘 결과로 쉽게 이어질 수 있습니다. 엄격한 책임 소재를 설정하면 이러한 숨은 위험을 줄이고, 자동화 시스템이 반드시 무결성이 높은 데이터를 기반으로 작동하도록 보장할 수 있습니다.

프로세스 간소화하기

내부 비즈니스 프로세스를 간소화하는 것도 데이터 노이즈를 줄이는 매우 효과적인 방법입니다. 포괄적인 데이터 전처리 기법을 도입하여 데이터를 철저히 정리하고, 정규화하고, 통계적 이상치를 제거함으로써 데이터 품질을 높이십시오. 고급 필터링 기법이나 오토인코더를 적용해 데이터셋을 재구성하면서 관련 없는 배경 노이즈를 걸러내는 것도 고려해 볼 만합니다. 이러한 기초적인 정리 전략에 집중하면 확장 가능한 AI 통합을 뒷받침할 수 있는 견고하고 신뢰할 수 있는 데이터 환경을 갖추게 됩니다.

비즈니스 민첩성을 위한 선제적 실천 방안

변화 수용하기

시장 역학 변화에 적응하기

오늘날의 극도로 치열한 디지털 환경에서 성공하려면 조직은 구조적 변화를 적극적으로 받아들여야 합니다. 시장 역학의 변화에 자연스럽게 적응하는 기업이 장기적인 성공을 꾸준히 거둡니다. 먼저 지속적인 혁신을 장려하는 활기찬 문화를 만드십시오. 인공지능을 직원을 기계적으로 대체하는 존재가 아니라 역량을 키워 주는 협업 파트너로 바라보십시오. 이러한 긍정적인 사고방식은 창의적인 문제 해결과 부서 간 협업을 촉진합니다.

• 조직 내부의 리스킬링 및 업스킬링 프로그램에 적극적으로 투자하여, AI가 강화된 업무 환경에서 요구되는 디지털 역량을 직원들이 갖출 수 있도록 하십시오.
• 개인정보를 보호하고 회사의 핵심 가치에 직접 부합하도록 명확한 운영 가이드라인을 수립하여, 책임 있고 윤리적인 AI 도입을 보장하십시오.

AI를 넘어선 혁신

진정한 혁신은 최신 소프트웨어나 인공지능 모델을 도입하는 것을 훨씬 넘어서야 합니다. 조직은 전략적 역량 계획을 도입하여 직원들이 새롭게 등장하는 역할과 변화하는 책임에 대비하도록 해야 합니다. 이처럼 미래를 내다보는 접근법은 끊임없이 변화하는 기술 환경에서 성공하는 데 필요한 역동적인 역량을 직원들에게 갖춰 줍니다. 엔터프라이즈 혁신을 관리하려면 적응력, 민첩성, 지속적인 학습을 강조하는 것이 무엇보다 중요합니다.

1. 지속 가능한 조직 혁신을 이끌려면 최고 경영진의 지지와 적극적인 참여가 반드시 필요합니다.
2. 변화 관리는 항상 협업적인 과정이어야 하며, 일선 최종 사용자를 기술 계획과 논의에 적극적으로 참여시켜야 합니다.
3. 관리자가 새로운 운영 비전을 이끌어 내려면 지속적인 교육과 리더십 개발 프로그램이 필수적입니다.

디지털 트랜스포메이션은 단순한 기술 도입 이상의 의미를 갖습니다. 본질적으로는 정교한 프로세스와 건강한 기업 문화를 통해 사람의 변화를 관리하는 일입니다. 변화를 환영하는 업무 환경을 만들면 진정한 변혁은 자연스럽게 일어나며, 조직의 모든 계층이 빈틈없이 한 방향으로 정렬됩니다.

회복 탄력성 구축하기

앞으로의 과제에 대비하기

장기적인 AI 이니셔티브를 뒷받침하려면 조직의 회복 탄력성을 키우는 것이 매우 중요합니다. 최적화된 워크플로에 AI를 의도적으로 녹여 넣으면 향후 기술적 변화에 대비할 수 있습니다. 이렇게 신중하게 통합하면 전반적인 생산성이 향상되고 전략적 의사결정도 더욱 날카로워집니다. 인공지능의 변혁적 잠재력을 온전히 실현하려면 시스템 확장성, 인프라 준비 상태, 데이터 위생 같은 핵심 기반 과제를 반드시 해결해야 합니다.

• 기술 윤리와 책임 있는 데이터 활용을 중심에 둔 명시적이고 의도적인 기업 문화를 조성하십시오.
• 내부 및 외부의 AI 이해관계자를 충분히 파악하는 한편, 리더십 팀 전반에 AI에 능숙한 고도의 위험 인식 역량을 키우십시오.

AI를 도구로 활용하기

인공지능을 효과적으로 활용하려면 리더십이 지속적인 인력 리스킬링에 집중해야 합니다. 철저한 역량 격차 분석을 실시하고, 기술적 디지털 리터러시와 필수 소프트 스킬을 모두 아우르는 맞춤형 교육을 제공하십시오. 이러한 선제적 접근은 팀이 고도화된 AI 시스템과 함께 원활하게 협업할 준비를 완벽히 갖추도록 보장합니다. 지속적인 교육을 우선시하는 민첩한 기업 문화는 기술 발전에 발맞춰 전사가 신속하게 방향을 전환할 수 있도록 해 줍니다.

• 직원들이 실용적인 새로운 AI 활용 사례를 함께 고민하고 시험해 볼 수 있도록, 체계적인 피드백 루프를 도입하십시오.
• AI 이니셔티브의 지속적인 진척 상황을 정량적으로 측정할 수 있도록, 회복 탄력성과 준비 상태를 추적하는 전용 스코어카드를 운영하십시오.

지속적인 업무 개선 문화를 적극적으로 키워 나가면, 앞으로 어떤 시장 과제가 닥치더라도 조직이 민첩하고 회복력 있게 대응할 수 있습니다.

인공지능은 기업의 근본적인 업무 문제를 한 번에 해결해 주는 마법의 지팡이가 아닙니다. 오히려 기존 운영상의 병목, 잘못된 데이터 관행, 리더십의 공백을 그대로 드러내는 가차 없는 진단 도구에 가깝습니다. 기업 전략에 AI를 성공적으로 도입하려면 기본적인 데이터 위생, 체계적인 데이터 거버넌스, 선제적인 리더십을 최우선으로 삼아야 합니다. 오늘 바로 다음 단계를 실행해 보시기 바랍니다:

1. 명확한 목표 정의: AI가 특히 잘 해결할 수 있는 구체적인 비즈니스 문제를 정확히 짚어 내야 합니다.
2. 잠재 파트너 식별: 입증된 관련 산업 경험을 갖춘 기술 공급업체와 컨설턴트를 평가해야 합니다.
3. 전략 로드맵 수립: 가치가 큰 프로젝트의 우선순위를 정하고, 필요한 재무 및 인적 자원을 배분해야 합니다.
4. AI 전략 발표: 운영 계획을 이해관계자에게 투명하게 전달하여 전사적인 공감대를 확보해야 합니다.
5. 목표 중심 교육 시작: 기존 팀의 역량을 높이고, 필요한 경우 전문 도메인 전문가를 영입해야 합니다.
6. 윤리 가이드라인 수립: 책임 있는 AI 사용, 보안 규정 준수, 데이터 개인정보 보호 가드레일을 확고히 지켜야 합니다.
7. 평가 및 조정: 결과를 지속적으로 평가하고, 실제 운영에서 얻은 통찰을 바탕으로 AI 전략을 개선해야 합니다.

이러한 체계적인 단계를 의도적으로 밟아 나간다면 비즈니스 성과를 크게 개선하고, 인공지능이 값비싼 조직의 혼란이 아니라 가치를 창출하는 강력한 도구로 기능하도록 만들 수 있습니다.

자주 묻는 질문

기업에서 AI에 대한 가장 큰 오해는 무엇인가요?

많은 리더가 인공지능이 뿌리 깊은 운영 문제를 즉시 해결할 수 있다고 잘못 믿고 있습니다. 실제로 AI는 문제를 고쳐 주기보다 기존 조직의 비효율과 데이터 결함을 비추는 노출 거울 역할을 합니다.

AI는 기존 비즈니스 문제를 어떻게 증폭시키나요?

AI는 데이터 품질, 액세스 제어, 워크플로의 약점을 드러냅니다. 조직의 데이터 위생이 나쁘거나 프로세스가 제대로 작동하지 않으면, 자동화된 AI 도구는 그 결함을 결과물에서 빠르게 확대합니다.

AI 도입에 리더십이 왜 그토록 중요한가요?

강력한 리더십은 명확한 운영 비전을 세우고, 책임 소재를 정하며, 책임 있는 혁신과 지속적인 학습을 받아들이는 조직 문화를 만들기 때문에 필수적입니다.

AI를 도입하기 전에 어떤 기초 문제를 해결해야 하나요?

데이터 품질, 보안 거버넌스, 명확한 데이터 소유권에 집중해야 합니다. 이러한 기반 요소를 바로잡아야 AI 시스템이 기존의 혼란을 키우는 대신 정확한 인사이트를 제공할 수 있습니다.

AI 도입을 성공적으로 하려면 팀을 어떻게 준비해야 하나요?

기술 역량과 필수적인 소프트 스킬을 모두 높일 수 있도록 포괄적인 교육 프로그램에 투자해야 합니다. 이런 준비를 통해 직원들이 최신 AI 워크플로에서 자신감을 가지고 협업할 수 있습니다.

AI 기반 의사결정에서 사람의 통찰은 어떤 역할을 하나요?

사람의 통찰은 알고리즘의 결과물을 보완하여 상황 인식, 감성 지능, 중요한 윤리적 판단을 제공합니다. 리더는 중대한 의사결정에서 항상 사람의 감독을 유지해야 합니다.

기업 AI 이니셔티브의 성공은 어떻게 측정하나요?

도입 전에 명확하고 수치화할 수 있는 비즈니스 목표와 핵심 성과 지표(KPI)를 정해야 합니다. 이 지표를 기준으로 실제 운영 결과를 정기적으로 평가해 진정한 비즈니스 영향을 확인해야 합니다.

자율형 AI에만 의존할 때의 주요 위험은 무엇인가요?

적절한 거버넌스 없이 자동화 도구에 과도하게 의존하면 심각한 의사결정 오류, 규정 위반, 중대한 윤리적 딜레마로 이어질 수 있습니다. 항상 사람이 개입하는 강력한 감독 체계를 유지해야 합니다.

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AI Exposes Broken Processes, Bad Data, and Weak Leadership에 대한 실용적인 설명을 원하십니까? 이 에피소드는 해당 주제를 명확한 언어로 풀어 나가며, 이것이 Microsoft 365, Azure, Power Platform, 보안, AI, 그리고 현대적인 업무 방식과 왜 중요한지 보여 줍니다.

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• AI Exposes Broken Processes, Bad Data, and Weak Leadership의 핵심 개념을 이해할 수 있습니다.
• 이 주제가 더 넓은 Microsoft 기술 생태계에서 어떤 위치에 있는지 살펴볼 수 있습니다.
• 이것이 조직에 실질적인 가치를 창출할 수 있는 지점을 알아볼 수 있습니다.

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