슬라이드 1 · McKinsey: 파트너 채널의 역할 변화

계약 체결보다 실제 도입과 사용 확대에 맞춘 협력

• McKinsey는 파트너를 단순 재판매자가 아니라 고객 데이터·워크플로·규제 환경에 맞춰 솔루션을 함께 설계하는 주체로 설명한다
• 조사 수치: 주요 소프트웨어·기술 공급자의 파트너 채널은 평균 약 60%의 매출을 담당하며, 공급자 3곳 중 2곳이 채널 역량의 공백을 보고했다고 제시했다. 근거는 2026년 McKinsey High Tech Channel Survey, 표본 1,200이다
• 별도의 2026년 McKinsey Agentic AI Voice of Customer Survey, 표본 50에서는 기업의 약 절반이 AI·에이전틱 아키텍처 설계에 파트너와 협력한다고 설명한다. 앞선 조사와 표본을 혼용하지 않는다
• 제안은 파트너 구성 재검토, 고객 생애주기 전반의 참여, AI 전용 인센티브, 채널 업무의 AI 활용, 현장 배치 엔지니어링 역량 확대로 요약된다

우리 분석: AI 협업에서는 판매 실적뿐 아니라 배치 이후 사용·품질·운영 책임까지 합의해야 파트너 역할을 평가하기 쉽다.

슬라이드 2 · McKinsey: 생산성 잠재력과 근기 목표

잠재 효과와 제안 목표를 실측과 구분하기

• McKinsey는 영업·마케팅·운영·프로그램·교육에 걸친 30개 초과의 선정 활용 사례를 평가해 AI의 30–45% 생산성 향상 가능성을 제시했다. 전체 기업의 실측 평균이나 보장된 절감률이 아니다
• 같은 기사는 근기 목표로 AI 네이티브 파트너십에서 매출의 **5–10%**를 창출하는 것을 제안 목표로 제시한다. 이미 달성된 비중이 아니다
• 기사는 보상 기준을 일회성 계약 금액에서 도입·사용량 증가·고객 확장으로 옮기고, 파트너가 초기 공동 설계부터 운영 이후까지 참여하도록 권고한다

우리 분석: 성과 평가에는 기준 업무량·처리 시간·재작업·지원 비용을 함께 정의해야 한다. 잠재 생산성 수치를 개별 고객의 ROI로 바꾸어 적용해서는 안 된다.

슬라이드 3 · Mondelēz–Accenture: 회사 발표

주문부터 대금 회수까지 연결하는 에이전틱 AI

• 양사는 Mondelēz의 Order-to-Cash(주문 접수부터 대금 회수) 프로세스를 에이전틱 AI로 개선하는 협업을 발표했다
• 회사 설명에 따르면 고객 서비스·공급망·재무 업무를 연결하고, 글로벌 클라우드 ERP와 프로세스 인텔리전스 계층을 기반으로 업무 가시성과 의사결정을 개선하려는 구상이다
• Mondelēz의 Order-to-Cash는 고객·시장·유통망에 걸쳐 연간 수백만 건의 거래를 처리한다고 밝혔다
• 대금 회수 가속·운전자본 강화 등은 기대 효과로 서술됐다. 해당 발표에는 ROI, 개선율, 배치 에이전트 수의 정량 근거가 없다

우리 분석: 주문·청구·회수의 연결 효과는 처리 속도뿐 아니라 예외 해결률, 회수 기간, 오류와 재작업까지 함께 확인해야 한다.

출처

출처

• McKinsey (2026-11-05) Reinventing the channel: How can your partner ecosystem fuel AI growth?
• Accenture Newsroom (2026-11-05) Mondelēz International and Accenture Transform Order-to-Cash With AI