🚀 존슨앤드존슨, AI 전략 대전환 선언!

헬스케어 거대 기업인 존슨앤드존슨(Johnson & Johnson, 이하 J&J)이 생성형 AI(GenAI) 전략을 대폭 수정했습니다.
기존에는 광범위한 실험과 아이디어 발굴에 주력했지만, 이제는 "가장 높은 비즈니스 가치를 창출하는" 사례에 집중하는 방식으로 방향을 틀었습니다.
CIO 짐 스완슨(Jim Swanson)은 "1년간의 학습을 통해 얻은 교훈"이라며, "수천 개의 꽃을 피우는 전략에서, 엄선된 고가치 과제에 집중하는 체계로 전환했다"고 밝혔습니다.

 

헬스케어 업계의 거대한 플레이어, 존슨앤드존슨(Johnson & Johnson) 이 생성형 AI(GenAI) 전략에 있어 '대대적인 방향 전환' 을 선언했습니다. "광범위한 실험" 에 초점을 맞췄던 초기 전략에서, 이제는 "가장 높은 비즈니스 가치를 창출하는 핵심 사례" 에 자원을 집중하는 쪽으로 무게 중심을 옮긴 것입니다.

 

이러한 변화의 중심에는 짐 스완슨(Jim Swanson) 최고정보책임자(CIO)가 있습니다.

그는 "약 1년간의 실제 실험과 학습을 통해 우리가 어디에 집중해야 하는지 분명히 알게 됐다"며, "단순한 흥미나 실험정신에 기반한 접근을 넘어서, 명확한 ROI(투자 대비 수익) 가 입증되는 영역에만 집중하겠다"고 밝혔습니다.

 

초기에는 ChatGPT와 같은 생성형 AI 기술이 대중화된 이후, 많은 기업들이 'AI를 어디에, 어떻게 적용할 수 있을까'를 알아보기 위해 폭넓은 실험과 테스트를 장려했습니다. J&J 역시 그 흐름에 따라, 다양한 부서와 팀에서 자발적으로 아이디어를 발굴하고, 수백 개의 파일럿 프로젝트를 추진했습니다.

 

그러나 시간이 흐르면서,

• 중복 프로젝트의 난립,
• 낮은 성과 대비 높은 리소스 소모,
• 실질적인 비즈니스 기여 부족
  이라는 문제점이 드러났습니다.

이러한 교훈을 통해 J&J는 깨달았습니다.

"AI 전략도 결국 '선택과 집중'이 필요하다."

결국 J&J는 '수천 개의 꽃을 피운다' 는 초기 실험 중심 전략을 접고, 이제는 "가장 유의미한 가치와 성과를 가져오는 소수의 고효율 프로젝트" 에만 에너지를 투입하는 체계로 전환하게 된 것입니다.

 

이러한 변화는 단순한 전략 조정이 아니라, AI를 통한 디지털 트랜스포메이션(digital transformation)의 성숙기(maturity phase)로 넘어가는 상징적인 전환점으로 평가할 수 있습니다.

 

 

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🌸 '수천 개의 꽃' 전략의 한계와 깨달음

초기에는 직원들이 제안한 거의 900개의 GenAI 아이디어가 중앙 거버넌스 보드를 통해 심사되었습니다.
하지만 진행 과정에서 중복된 아이디어나 효율이 낮은 프로젝트가 다수 발견되었고,
실제 가치를 창출하는 사례는 10~15%에 불과했다는 사실을 깨달았습니다.
결국 이들 소수의 프로젝트가 전체 AI 비즈니스 가치의 80%를 만들어낸다는 점이 명확해지면서, 전사적인 전략 수정이 불가피해졌습니다.

 

 

초기 생성형 AI(GenAI) 도입 단계에서, 존슨앤드존슨(J&J)은 '수천 개의 꽃을 피운다' 는 접근 방식을 택했습니다.
이는 직원 개개인이 각 부서와 현장에서 직접 아이디어를 제안하고, 이를 중앙 거버넌스 보드를 통해 심사·추진하는 방식이었습니다.

약 900개에 달하는 AI 아이디어가 제출되고 실험되었으며,

각 부서는 창의성과 자율성을 발휘해 다양한 영역에 GenAI를 적용해보는 기회를 얻었습니다.

하지만 시간이 지나면서 치명적인 한계들이 서서히 드러났습니다:

• 중복 아이디어의 범람: 비슷한 컨셉의 프로젝트가 여러 부서에서 동시에 추진되어 리소스가 분산됨
• 성과 미흡 프로젝트 증가: 일부 아이디어는 기대만큼의 효과를 내지 못하거나 실질적인 비즈니스 문제 해결과 연결되지 않음
• 관리 복잡성 급증: 중앙 거버넌스 보드가 모든 아이디어를 일일이 심사하고 관리하는 데 과도한 시간과 비용 소모
• ROI(투자 대비 수익) 불투명: 전체 프로젝트 중 10~15%만이 실질적인 비즈니스 가치를 창출한다는 사실이 데이터로 확인됨

J&J는 이러한 과정을 통해 "AI 프로젝트는 양보다 질" 이라는 중요한 교훈을 얻게 됩니다.
초기 실험은 필요했지만, 모든 아이디어가 비즈니스 혁신으로 이어지는 것은 아니며, 선택과 집중 없이는 오히려 디지털 혁신의 속도가 늦어질 수 있다는 현실을 깨달은 것입니다.

 

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🎯 고가치 사례에 집중! '약이 되는' 프로젝트만 남긴다

현재 J&J는 다음과 같은 고가치 생성형 AI 적용 분야에 집중하고 있습니다:

• 신약 개발: 액체 분자에서 고체로 변환할 최적의 순간을 찾아내는 연구 지원
• 공급망 리스크 관리: 원자재 부족 등 위기 예측 및 대응
• 내부 챗봇 개발: 사내 정책 및 복지 관련 문의를 자동 응대하여 연간 1,000만 건의 직원 문의 부담 완화
• 'Rep Copilot' 파일럿 프로젝트: 영업 담당자가 의료 전문가와 소통할 때 효과적으로 코칭해주는 AI 툴

특히 'Rep Copilot'은 Innovative Medicine 사업 부문에서 시작해, 향후 MedTech 사업 부문(로봇 수술 장비 및 인공 관절 등)까지 확장할 예정입니다.

 

 

J&J는 전략 전환 이후, 명확한 기준을 세워 '진짜 약이 되는 프로젝트' 만 남기기로 결정했습니다.
이제는 비즈니스 가치, 구현 가능성, 확장성을 기준으로 프로젝트를 철저히 평가하고 있습니다.

우선 중복되고 효과가 없는 실험들은 과감하게 중단하고, 다음과 같은 고가치 생성형 AI 활용 분야에 자원을 집중하기로 했습니다:

• 신약 개발(Drug Discovery):
  AI를 활용해 분자의 물리적 특성 변화를 최적화하고, 신약 후보 물질 발굴을 가속화
  예시: 액체 분자를 고체로 전환할 최적 시점 예측
• 공급망 리스크 관리(Supply Chain Risk Management):
  원자재 부족이나 물류 차질 같은 공급망 위험 요소를 사전에 예측하고 대응책 마련
  예시: 특정 원료 수급 차질 발생 가능성 조기 탐지
• 내부 직원 서비스 혁신(Internal Services Optimization):
  사내 정책, 복지, IT 지원 관련 문의를 처리하는 챗봇(Chatbot) 구축
  연간 1,000만 건 이상의 직원 문의를 자동화해 생산성 향상
• 영업지원 'Rep Copilot' 파일럿(Pilot):
  의료 전문가 대상 제품 설명 및 영업활동을 돕는 AI 코칭 툴
  현재는 Innovative Medicine 부문에서 시범 운영 중이며, 향후 MedTech 부문으로 확장 예정

J&J는 이처럼 실질적 비즈니스 성과를 창출하는 프로젝트를 중심으로 AI 전략을 재편하고 있으며,
향후에는 이러한 프로젝트들을 전사적으로 스케일 업(Scale-up) 할 계획입니다.

짐 스완슨 CIO는 이를 두고 이렇게 표현했습니다:
"우리는 이제 '많이 하는' 게 아니라, '옳게 하는' 데 집중하고 있다."

 

 

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🏗️ 분산형 거버넌스로 효율을 높이다

전략 전환 과정에서 중요한 변화 중 하나는 중앙 거버넌스 보드의 해체입니다.
이제는 각 부문(영업, 공급망, 연구 등)이 직접 AI 프로젝트를 평가하고, 실질적 가치 창출 여부에 따라 지속 여부를 결정하는 분산형 구조를 도입했습니다. 덕분에 불필요한 중복 제거와 리소스 재배치가 훨씬 빠르고 효율적으로 이뤄지고 있습니다.

 

 

존슨앤드존슨(J&J)은 생성형 AI(GenAI) 전략을 전환하면서, 거버넌스 체계에도 큰 변화를 주었습니다.
초기에는 중앙 거버넌스 보드를 두고, 각 부서에서 올라오는 AI 프로젝트 아이디어를 일일이 심사하고 통제하는 중앙 집중형 시스템을 운영했습니다.

하지만 이 방식은 몇 가지 문제를 낳았습니다:

• 아이디어 처리 속도 저하: 중앙 보드가 과중한 업무에 시달리며 신속한 결정이 어려워짐
• 현장과의 괴리: 실제로 프로젝트가 적용될 부서(영업, 연구, 공급망 등)의 특수성을 반영하기 어려움
• 혁신 저해: 각 부서가 느끼는 긴급성과 필요성에 부합하지 않는 통제는 오히려 창의성과 실행력을 저해함

이를 해결하기 위해 J&J는 과감히 중앙 거버넌스 보드를 해체하고, 거버넌스 기능을 각 주요 부문(Commercial, Supply Chain, Research) 으로 분산시켰습니다. 이제 각 부서는 스스로 다음을 판단할 수 있습니다:

• 해당 부서에 필요한 AI 프로젝트인지?
• 실질적인 비즈니스 가치를 창출할 수 있는지?
• 중복되거나 비효율적인 프로젝트는 아닌지?

이러한 분산형 구조 덕분에, 부서가 자신들의 니즈와 현장 감각에 맞게 AI를 적용하고, 실패 프로젝트는 빠르게 종료하며, 성과 있는 프로젝트는 신속하게 확장할 수 있게 되었습니다. 결과적으로, 의사결정 속도는 빨라지고, 자원의 집중도는 높아지고, 조직 전체의 AI 민첩성(agility) 도 크게 향상되었습니다.

J&J는 단순히 거버넌스 방식을 바꾼 것이 아니라, "AI를 통해 비즈니스 혁신을 가속화하는 내재적 체질 개선" 에 성공한 셈입니다.

 

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📊 '진짜 가치'를 어떻게 측정할까?

J&J는 생성형 AI 프로젝트의 성과를 다음 세 가지 기준으로 평가하고 있습니다:

1. 성공적인 도입 및 구현 여부
2. 기업 내 확산 및 활용도
3. 비즈니스 성과에 대한 기여도

짐 스완슨은 "초기의 실험은 필수적이었다"고 강조하면서,
"기술이 어디에 적합하고 어디에 부적합한지를 이해하는 반복 학습(iterative learning) 과정이 반드시 필요했다"고 덧붙였습니다.

 

 

J&J는 새로운 AI 전략 아래에서, 단순히 프로젝트를 진행하는 것 자체를 성공으로 보지 않습니다.
진짜 성공은 명확한 비즈니스 가치 창출로 연결될 때만 인정합니다.
이를 위해 J&J는 AI 프로젝트의 성과를 세 가지 핵심 지표로 체계적으로 측정하고 있습니다:

1. 🛠️ 성공적인 도입 및 구현 여부 (Deployment & Implementation Success)

• 프로젝트가 계획대로 론칭되었는가?
• AI 솔루션이 현업에 실제로 적용되었는가?
• 초기 목표와 기능 요구사항을 충족했는가?

→ 기술적 구현과 초기 론칭이 목표를 충족했는지를 1차 평가합니다.

2. 📈 조직 내 확산 및 활용도 (Adoption Across the Organization)

• 얼마나 많은 직원과 팀이 이 AI 솔루션을 사용하고 있는가?
• 사용률은 시간에 따라 증가하고 있는가?
• 사용자 만족도와 체감 효율성은 어떤가?

→ 단순 도입을 넘어, 실제 활용되고 있는지를 2차 평가합니다.

3. 🎯 비즈니스 성과 기여도 (Contribution to Business Outcomes)

• 매출 증가, 비용 절감, 생산성 향상 등 실질적인 성과로 이어졌는가?
• 기존 대비 몇 퍼센트의 개선 효과를 달성했는가?
• ROI(투자 대비 수익률)는 얼마나 되는가?

→ 최종적으로, 이 프로젝트가 '얼마나 돈을 벌어줬는가', '얼마나 효율을 높였는가'를 3차로 평가합니다.

짐 스완슨 CIO는 이 과정을 다음과 같이 설명했습니다:
"이제 우리는 단순한 파일럿 성공에 안주하지 않는다.
완성도 높은 도입, 활발한 채택, 그리고 실질적 비즈니스 결과를 모두 만족시켜야 진짜 성공이다."

이렇게 명확한 성과 기준을 세운 덕분에, J&J는 수많은 실험적 AI 프로젝트 중에서도 '진짜 승자(Winners)' 만을 가려내고,
그들을 중심으로 AI 혁신을 가속화하고 있습니다.

 

 

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🧠 결론: 과감한 전환이 진짜 AI 혁신을 이끈다

J&J의 이번 전략 수정은 단순히 '실험을 줄이는' 차원이 아닙니다.
**AI의 진정한 비즈니스 가치를 찾아내고, 이를 전사적으로 스케일하는 '성숙한 AI 전략'**으로 나아간다는 선언입니다.
짐 스완슨은 "3년 전의 계획도 옳았지만, 지난 3년간의 경험을 반영해 더 나은 길을 찾았다"고 말했습니다.
AI는 여전히 과대 포장된 부분이 많지만, 올바른 방식으로 접근하면 실질적 성과를 낼 수 있다는 강력한 메시지를 남겼습니다.

 

J&J의 생성형 AI 전략 전환은 한 가지 중요한 진리를 다시 일깨워줍니다.
"모든 실험이 성공하는 것은 아니다. 성공하는 실험은 결국 비즈니스 가치를 증명해야 한다."

초기에는 다양한 가능성을 탐색하는 광범위한 실험이 필요했습니다.
그러나 실험만으로는 기업의 지속가능한 성장과 혁신을 보장할 수 없습니다.
실질적 성과를 낼 수 있는 분야에 자원을 집중하고, 불필요한 프로젝트는 과감히 종료하며, 측정 가능한 기준으로 진짜 가치를 평가하는 체계가 반드시 뒤따라야 합니다.

 

J&J는

• 중앙 집중형 거버넌스 해체,
• 부서별 분산형 판단 체계 도입,
• 명확한 비즈니스 가치 기반 평가를 통해,
  단순한 AI 파일럿의 나열이 아닌,
  '비즈니스 혁신을 위한 AI' 로의 전환을 성공적으로 이끌어냈습니다.

짐 스완슨 CIO의 말처럼,
"3년 전의 계획도 옳았지만, 지난 3년의 학습으로 더 나은 길을 찾았다."

이것이 바로,
초기 광풍을 넘어 'AI 전략의 성숙기'에 진입한 기업이 보여주는 진정한 모습입니다.

J&J의 사례는 다른 기업들에게도 중요한 시사점을 던집니다.
"AI를 어떻게 더 많이 할 것인가" 가 아니라, "AI를 어디에, 왜, 어떻게 집중할 것인가" 를 진지하게 고민해야 할 때입니다.