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AI와 의료 분야에서 성공하기 위한 핵심은 지속적인 현대화

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Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가

수십 년 동안 의료 현대화는 익숙한 전략: 로드맵을 만들고, 자금을 확보하며, 대규모 전환 프로그램을 시작하고, 미래 지향적인 기술 환경을 구축해 왔습니다. 기술과 비즈니스 요구사항이 충분히 천천히 변해 다년간 계획이 유효할 때는 이 모델이 타당했습니다.

오늘날 이것은 점점 더 어려워지고 있습니다. 의료 기관들은 재정 및 인력 압박, 규제 변화, 그리고 상승하는 소비자 기대에 직면해 있으며, AI가 기술이 할 수 있는 일을 급속히 재구성하고 있습니다. Gartner’s 2026 CIO and Technology Executive Survey에 따르면 CIO의 94%가 향후 2년 내에 계획과 결과에 큰 변화를 기대하고 있으며, 디지털 이니셔티브 중 48%만이 비즈니스 결과 목표를 충족하거나 초과하고 있습니다.

따라서 문제는 로드맵을 더 효과적으로 실행하는 것이 아니라, 현대화가 진행되는 동안 조직이 현대화하려는 환경 자체가 변할 수 있다는 점입니다. 오늘날의 우선순위와 마진 압박을 기준으로 설계된 프로그램은 완료 시점에 재정, 규제, 기술 등 다른 요구사항을 해결하고 있을 수 있습니다.

전통적인 모델이 뒤처지는 이유

전통적인 접근 방식은 간단합니다. 먼저 조직이 상세한 계획을 수립하고, 자금을 확보한 뒤 전환 계획을 실행하여 향후 몇 년 안에 시스템을 현대화하기를 기대합니다. 기술과 비즈니스 요구가 충분히 천천히 변할 때 이 방법은 효과적이었습니다.

오늘날 기업은 예산 압박, 새로운 법규, 인력 제한, 소비자 선호 변화, 그리고 빠른 기술 발전이라는 다섯 가지 압력을 동시에 감당해야 합니다. 이는 미국 의료 분야가 운영되는 현실과 다릅니다. 어떤 로드맵을 수립하든 현재 해결하고 있는 문제와는 다른 도전에 직면하게 되며, 시스템은 구현 순간부터 퇴화하기 시작합니다. 또한 기업은 5~7년마다 근본적인 변화를 이루는 데 지속적으로 일정이 뒤처집니다.

핵심 문제는 필요한 자원과 인내심이 부족하다는 점입니다. ‘빅뱅’식 전환은 막대한 예산을 필요로 하고, 비즈니스 우선순위 변화로 인해 진행 중에 방향이 흔들리며, 결과가 나타날 때쯤에는 리더십이 이미 노력에 대한 신뢰를 잃어버리기도 합니다.

다른 운영 현대화 모델

이 접근 방식은 이전과 다르며 완전히 새로운 순서 방식을 제시합니다. 모든 것을 한 번에 새롭게 하는 대신, 기업은 사람, 프로세스, 애플리케이션, 데이터 순으로 하나의 엔드‑투‑엔드 비즈니스 역량에 집중하여 전환을 관리할 수 있음을 발견하고 있습니다. 그리고 다음 역량으로 넘어갑니다. 이는 전체 건물을 한 번에 리모델링하는 대신 방 하나씩 완공해 나가는 주택 개조와 같습니다. 목표는 모멘텀을 구축하는 것입니다: 구체적인 성과를 제공하고, 그 경험으로부터 배우며, 더 큰 성과로 확장해 나가는 것입니다.

AI가 적합한 영역과 그렇지 않은 영역

AI의 부상은 다시 한 번 흥미롭고도 심오한 철학적 질문을 제기합니다: 기술이 현재 프로세스를 최적화해야 하는가, 아니면 그 프로세스를 대체해야 하는가?

AI의 부상은 이 구분을 더욱 중요하게 만듭니다. Gartner에 따르면 CEO의 80%가 AI가 운영 역량 전면 개편을 강제할 것이라고 믿고 있습니다. 이는 AI를 기존 프로세스를 빠르게 만드는 데 적용하는 것보다 더 큰 기회가 있음을 시사합니다. 비효율적인 프로세스에 AI를 적용하면 속도는 개선될 수 있지만 근본적인 비효율성은 제거되지 않습니다.

동시에 조직은 핵심 프로세스를 하룻밤 사이에 포기할 수 없습니다; 많은 경우 변화가 진행되는 동안에도 운영을 지속해야 합니다. 따라서 AI의 진정한 가치는 어떤 프로세스를 재설계하고, 어떤 프로세스를 단순화하며, 어떤 프로세스가 더 이상 필요하지 않은지를 식별하는 데 있습니다.

프로젝트가 아니라 결과를 측정하라

현대화는 더 이상 기술이 오래되었다는 이유만으로 추진될 수 없습니다. 미국 의료 기관은 지속적인 재정 압박과 실수에 대한 여유가 거의 없기 때문에, 모든 이니셔티브는 명확한 비즈니스 가치를 입증해야 합니다.

이를 위해 현대화 우선순위를 재정립하는 새로운 접근이 필요합니다. 가장 큰 프로그램이 반드시 가장 가치 있는 것은 아닙니다. 가치는 비즈니스 프로세스 개선을 통해 운영 효율성을 높이고, 수익 주기와 임상 워크플로우를 강화하며, 환자 또는 회원 경험을 향상시키고, 미래에 대한 유연성을 제공하는 데서 정의됩니다. 결국 우리는 현대화 노력의 가치를 그 규모와 크기로가 아니라, 제공하는 가치로 측정해야 합니다.

미국 의료 분야는 끊임없는 변화의 환경 속에서 운영되어야 합니다: 새로운 규제, 기술, 비즈니스 모델, 그리고 회원·환자·제공자의 요구가 지속적으로 증가합니다. 목표는 ‘현대적’이라는 단일 상태에 머무르는 것이 아니라는 점을 명심해야 합니다.

이 환경에서 승자는 대규모 전환과 거대한 예산, 그리고 그 예산에 대한 큰 수익을 기대하는 조직이 아니라, 지속적으로 적응하고, 지속적으로 변모하며, 비즈니스를 해치지 않으면서 지속적으로 가치를 제공할 수 있는 조직입니다.

이것이 의료 분야가 해야 할 변화입니다: 현대화는 이제 미래를 따라잡기 위한 일시적인 노력이 아니라, 미래에 대응하기 위한 핵심 비즈니스 역량으로 자리 잡고 있습니다.

Abhijeet Vaidya는 Emids의 데이터 및 AI 실무 책임자입니다. Abhijeet는 데이터 및 AI 분야에서 20년 이상 경험을 보유하고 있으며, 조직이 기술 주도 변화를 추진하도록 돕는 데 중점을 두고 있습니다. 그의 전문 분야는 데이터 현대화, 데이터 신뢰, AI 전략, 솔루션 아키텍처, 생성 AI 및 에이전트 AI에 걸쳐 있습니다.

Emids에 합류하기 전, Abhijeet는 Zensar Technologies에서 데이터 엔지니어링 및 분석 부문의 글로벌 마켓 책임자였으며, 데이터 현대화, 분석 및 머신러닝 작업을 수행했습니다. Zensar 이전에는 Cognizant에서 15년 이상 근무하며 고위 리더십 역할을 거쳐 궁극적으로 북미 금융 서비스 사업부의 데이터 및 인텔리전스 전달을 이끌었습니다.