AI 시대, 제조기업이 필요한 것은 '인원'이 아닌 '시스템화된 전문성'

많은 제조기업이 원가관리와 수익성 분석을 위해 경력직을 채용하지만, 기대만큼의 성과를 내지 못하는 경우가 많습니다. 재무부분의 경력이 오래되었다고 해도 단순 반복 업무 경험만으로는 필요한 '개념 체계'를 갖추기 어렵기 때문입니다.

본 글에서는 제조업계에서 나타나는 인력 채용의 구조적 한계와, 시스템화된 전문성을 통한 현실적 해결 방안을 제시합니다.

제조기업 경영진이 공통적으로 겪는 딜레마

"원가관리 전문가를 채용했는데, 왜 우리 회사 수익성은 개선되지 않을까?"

매출이 성장하고 제품 라인이 다양해지면서, 많은 제조기업 대표님들이 원가관리와 수익성 분석의 필요성을 절감합니다. 그래서 관련 경력 5년, 10년차 경력자를 채용하지만, 결과는 기대에 미치지 못하는 경우가 많습니다.

흔히 듣는 고민들

• "다른 회사에서 경력은 있는데, 우리 회사에 맞는 분석은 못 하더라"
• "이전 회사 방식만 고집하고, 우리 상황에 맞춰 개선하지 못한다"
• "기본적인 질문에도 명확한 답변을 못 받는다"

변화의 핵심: '경험'만으로는 부족한 시대

1년짜리 업무 10년 반복 경력 vs 개념있는 5년 경력

과거에는 한 분야에서 10년간 일한 경험 자체가 큰 자산이었습니다. 그러나 AI가 정보 검색과 자료 작성을 대신하는 지금, 단순히 '해봤다'는 경험만으로는 충분하지 않습니다.

핵심은 '개념 체계'의 유무입니다.

예를 들어 원가관리 분야에서 두가지 경력을 가진

• 개념 체계가 없는 경력: 매년 동일한 형식의 원가계산서를 작성하고, 정해진 배부기준에 따라 원가를 집계하는 업무 반복, 경력은 10년이지만 1년간 했던일을 10년간 반복한 수준
• 개념 체계가 있는 경력: 왜 특정한 원가계산을 적용하는지, 다른 방식으로 분석하면 어떤 인사이트를 얻을 수 있는지, 우리 회사의 특수성을 어떻게 반영해야 하는지 이해하고 실무를 수행하거나, 현장의 문제를 해결하기 위해 다양한 방법을 적용하고 문제를 해결한 수준

위 두 사례에서 AI를 활용한다면 어떤 사람이 회사의 상황에 맞는 적절한 결과물을 낼 수 있을까요?

당연히 개념체계가 있는 경력자일 것입니다. AI 도구를 효과적으로 활용하려면, AI가 생성한 결과물의 오류를 판별하고 우리 회사 상황에 맞게 조정할 수 있는 '판단력'이 필요합니다. 그리고 이 판단력은 탄탄한 개념 체계에서 나옵니다.

현실: S급 인재는 중소 제조기업이 채용하기 어렵다

제조업계에서 진정 필요한 인재는 이론적 개념 체계와 실무 경험을 모두 갖춘 중간관리자급 이상의 전문가입니다. 문제는 이러한 인력이

• 대기업이나 컨설팅 펌에 이미 소속되어 있거나
• 중소기업의 급여 수준으로는 영입이 어렵다는 점입니다.

그렇다면 중소 제조기업은 어떻게 해야 할까요? 계속해서 운에 맡겨 채용을 시도해야 할까요?

현실적 대안: 전문가의 '지식'을 시스템으로 확보하기

이 지점에서 B2B SaaS 솔루션의 가치가 명확해집니다. 구하기 어려운 전문가를 채용하는 대신, 전문가의 개념 체계와 분석 프로세스가 내재화된 시스템을 도입하는 것입니다.

시스템화된 전문성이 해결하는 것들

1. 별도 학습 없이 '올바른 개념'으로 업무 수행

원가관리, ABC(활동기준원가계산), 수익성 분석 등의 복잡한 개념을 직원이 따로 공부할 필요가 없습니다. 시스템의 프로세스를 따라가는 것만으로도 검증된 방법론에 따라 업무를 수행하게 됩니다.

예를 들어, 시간동인 활동원가계산 솔루션을 사용하는 것만으로

• 어떤 활동을 추적해야 하는지
• 어떻게 시간을 측정하고 배부해야 하는지
• 어떤 관점에서 수익성을 분석해야 하는지

이 모든 것이 시스템 설계에 이미 반영되어 있습니다.

2. AI 기반 상시 컨설팅

"우리 회사에서 수익성이 가장 낮은 제품군은?"

"어떤 고객과의 거래를 재검토해야 할까?"

"원가 절감을 위해 우선적으로 개선할 활동은?"

이러한 질문을 시스템에 내장된 AI에게 던지면, 축적된 솔루션의 데이터를 바탕으로 즉각적인 분석과 대안을 제시받을 수 있습니다. 이는 고비용의 외부 컨설턴트를 상시 보유하는 것과 유사한 효과입니다.

3. 표준화와 일관성 확보

사람에게 의존할 경우, 담당자가 바뀌면 분석 방식도 바뀝니다. 시스템화된 전문성은 담당자가 바뀌어도 동일한 수준의 분석 품질을 유지하며, 시간이 지나도 일관된 데이터로 추세를 비교할 수 있게 합니다.

실제 제조기업들의 성과

시스템화된 전문성을 도입한 제조기업들은 다음과 같은 성과를 보고하고 있습니다:

• 원가 분석 시간 단축: 하루 8시간 정도 걸리는 원가 분석을 30분 만에 완료
• 숨어있던 적자 제품/고객 발견: 겉보기 매출은 높지만 실제로는 손해를 보던 거래처 식별
• 의사결정 속도 향상: 신제품 출시, 가격 조정 등의 의사결정을 데이터 기반으로 신속하게 수행

한 식품제조 업체의 경우, 시스템 도입 6개월 만에 영업이익률이 2%에서 4%로 개선되었습니다. 적자 제품을 정확히 파악하고, 고객별 수익성에 따라 영업 전략을 재조정한 결과였습니다.

선택의 기준: 무엇을 우선할 것인가

인력 충원과 시스템 도입을 비교해보겠습니다.

물론 시스템이 사람을 완전히 대체할 수는 없습니다. 하지만 '검증되지 않은 경력직'을 채용하는 것보다 '검증된 시스템'을 사용하는 것이 훨씬 효율적입니다.

지금 시작해야 하는 이유

제조업의 경쟁은 갈수록 치열해지고 있습니다. 원자재 가격 상승, 인건비 증가, 고객의 까다로운 요구 속에서 살아남으려면 정밀한 원가관리와 수익성 분석이 필수입니다.

그러나 이를 위해 전문가를 찾아 헤매거나, 채용 실패를 반복할 시간은 없습니다.

지금 필요한 것은 '인원 수'가 아니라 '시스템화된 전문성'입니다.

귀사는 어떤 선택을 하고 계십니까?

• 불확실한 채용에 계속 투자하시겠습니까?
• 아니면 검증된 시스템으로 즉시 전문성을 확보하시겠습니까?