프로그램 운영 방식 세 가지

Microsoft 365 단독, Copilot 포함, 또는 atlanticma.ai

프로그램에서 중요한 네 가지 요소: 소요 시간, 작업 품질, 혜택 실현 속도, 그리고 의사결정의 지속성입니다.

	Microsoft 365 전용	Microsoft 365 + Copilot	atlanticma.ai, 당사 추정치
시간 절약되는 시간	기준선. 한 트랜스포메이션 프로젝트에서 반복적인 보고 및 운영 작업에 월 65일¹이 소요되었습니다.	각 구성원 시간의 2~7%^6,7,8, 주로 이메일, 검색, 요약에서 절감. 회의나 협업 작업에서는 측정 가능한 변화 없음.⁶	반복적인 보고 및 운영 작업 33% 감소. McKinsey 자체 사례¹의 39%에 비교되는 수치. 프로그램 오피스 전체 시간의 22% 절감.
품질 작업 품질 및 판단의 질	가장 느리지만, 도움 없이 작업한 사람들도 어려운 판단 과제에서 84.5%²의 정확률을 보였습니다.	결과 혼재. 범용 어시스턴트는 AI가 잘하는 작업에서 평가 품질을 38~42.5%² 향상시켰지만, 어려운 판단 과제에서는 정답률을 14~24포인트² 떨어뜨렸으며, 오답도 그럴듯하게 보이는 문제가 있었습니다. Copilot 자체는 요약 및 이메일에서는 성능이 더 좋았고, 스프레드시트와 슬라이드에서는 더 낮았습니다.⁹	문서(계획서, 헌장, 보고서) 초안 품질 약 40%² 향상. 판단이 필요한 의사결정에서는 0포인트 손실 없이 사람이 직접 결정하도록 설계됨. 도움 없이도 84.5%²의 정확률을 보인 반면, AI에 의존했을 때는 60~71%²로 하락. 모든 회의 제안에는 원본 인용문이 포함되며, 기본적으로 지정된 담당자가 승인합니다.
속도 전체 프로그램의 속도	계획은 클로징 후 수작업으로 작성됩니다. 시너지 일정이 없는 경우, 3년 주가 성장률은 21%⁵ 이하에 그쳤으나, 1년 목표를 설정한 경우에는 71%⁵에 달했습니다.	회의 시간이나 문서 완성 시간에서 0% 측정 변화.⁶ 개인이 단일 작업을 25%² 더 빠르게 초안 작성할 수 있지만, 이는 작업 하나의 시간을 단축할 뿐 전체 프로그램을 단축하지는 않습니다.	프로그램 기간 10~25%³ 단축. 첫 번째 계획서와 헌장은 약 4분 내에 초안 완성(당사 자체 테스트 기준). 단축되는 매 1개월은 연간 혜택의 12분의 1에 해당합니다.
의사결정	인수기업 중 약 3분의 1⁴만이 딜 목표를 완전히 달성합니다.	팀 의사결정 개선에 대한 증거 없음. 각 구성원이 자신의 문서와 프롬프트로 개별 어시스턴트에게 묻기 때문에, 회의에서 서로 다른 답변들을 조율해야 하는 상황이 생깁니다. 직장인의 40%¹⁰가 완성된 것처럼 보이지만 실제로는 그렇지 않은 AI 생성 결과물을 전달받은 경험이 있으며, 이를 수정하는 데 평균 약 2시간이 소요된다고 답했습니다. 당사는 이것이 집단 의사결정을 더 어렵게 만든다고 판단합니다.	첫날부터 성공한 인수기업의 59%⁴가 따르는 방식, 그리고 그렇지 않은 기업의 28%⁴만이 따르는 방식으로 업무를 진행합니다: 하나의 공유 레코드에 담당자, 일정, 의사결정 이력을 기록합니다. 당사는 이해관계자 프로파일과 의사결정 모델링이 집단 역학과 의사결정의 질을 더욱 향상시킨다고 믿습니다.

색상으로 표시된 수치는 Microsoft 365 기준 대비 변화량이며, 각 행은 세 열에 걸쳐 동일한 항목을 비교합니다. 품질 시험에서는 Copilot 자체가 아닌 범용 AI 어시스턴트를 사용했습니다. 오른쪽 열의 수치는 표시된 연구를 바탕으로 한 당사 추정치입니다.

네 가지 항목

발표된 내용, 애플리케이션의 기능, 그리고 당사의 추정치

1. 시간

발표됨: 에이전트가 반복적인 보고 및 운영 업무를 월 65일에서 39.5일로 줄여 39%를 절감한 한 트랜스포메이션 사례.¹ Copilot 사용자들은 주로 이메일, 검색, 요약에서 본인 업무 시간의 2~7%^6,7,8를 절감했으며, 회의 또는 공동 업무에서는 측정 가능한 변화가 없었습니다.⁶
애플리케이션: 해당 사례에서 언급된 10가지 활동 중 8가지를 직접 수행하거나 지원합니다.
당사 추정치: 반복적인 보고 및 운영 업무의 33%, 전체 프로그램 오피스 업무 시간의 22%. 산출 근거는 다음 섹션에 있습니다.

2. 품질

발표됨: Copilot이 아닌 범용 AI 어시스턴트를 사용한 컨설턴트 758명 대상 무작위 시험. AI가 적합한 업무에서는 결과물 평가가 38~42.5% 향상됐습니다. AI가 적합하지 않은 난이도 높은 판단 과제에서는 정답률이 84.5%에서 60~71%로 14~24포인트 하락했으며, 오답이 더 그럴듯하게 보였습니다.²
애플리케이션: 계획, 헌장, 보고서 초안을 작성합니다. 각 제안 변경 사항에 대한 출처 인용문을 표시하고, 회의록과 대조하여 검증하며, 기본적으로 지정된 담당자가 승인 또는 거부하도록 요청하고, 모든 변경 사항을 기록합니다.
당사 추정치: 초안 작성 결과물(계획, 헌장, 보고서)이 약 40%² 향상되며, 판단이 필요한 의사결정은 0포인트 손실 없이 담당자에게 그대로 유지되도록 설계되었습니다.

3. 속도

발표됨: 한 은행은 통합 준비를 약 25% 더 빠르게 완료했습니다. 한 기업은 통상적으로 12개월 이상 걸리는 시너지 모델링을 약 2개월 만에 완료했습니다.³ 1년 이내에 시너지 목표를 설정한 인수기업은 3년간 주가가 71% 상승한 반면, 목표 일정이 없는 경우 21% 이하에 그쳤습니다.⁵ 범용 AI 어시스턴트는 개인이 특정 과제를 25%² 더 빠르게 완료하도록 도왔으나, 이는 프로그램이 아닌 개별 과제의 시간을 단축하는 것입니다. Copilot의 경우 회의 시간이나 문서 완성 소요 시간에는 측정 가능한 변화가 없었습니다.⁶
애플리케이션: 보유 문서를 바탕으로 전략적 방향, 각 워크스트림별 헌장, 날짜가 포함된 업무 계획 초안을 작성합니다. 8개의 워크스트림이 있는 테스트 프로젝트에서 약 4분이 소요되었습니다.
당사 추정치: 프로그램을 10~25% 단축합니다. 25%는 준비 단계에 대한 Bain의³ 수치로, 당사는 이를 전체 프로그램에 적용합니다. 매월 단축되는 기간은 연간 혜택의 12분의 1에 해당하는 가치를 지닙니다.

4. 의사결정

발표됨: 설문에 응한 임원 530명 중 약 3분의 1만이 딜 목표를 완전히 달성했다고 답했습니다. 그중 59%는 통합 시작 전에 가치 동인을 담당자와 일정이 있는 이니셔티브로 전환한 반면, 나머지는 28%에 그쳤습니다.⁴ 별도 설문에서는 사무직 근로자의 40%¹⁰가 완성된 것처럼 보이지만 실제로는 미완성인 AI 생성 결과물을 전달받은 경험이 있으며, 이를 처리하는 데 매번 약 2시간이 소요된다고 답했습니다.
애플리케이션: 첫 번째 계획 단계부터 각 과제에 책임자와 기한을 부여하고, 의사결정 등록부를 유지하며, 고정된 기준선에 대한 혜택을 추적합니다. 주요 이해관계자별 프로필을 구축하고, 결정이 내려지기 전에 그 영향을 시뮬레이션합니다(이해관계자 시뮬레이션, 베타 제공 중).
당사 견해: 첫날부터 성공적인 인수기업의 59%⁴가 실천하는 방식으로, 그리고 나머지 28%⁴와는 다르게 업무를 진행합니다. 담당자, 기한, 의사결정 기록을 하나의 공유 기록에 통합합니다. 범용 AI 어시스턴트를 사용하면 각자가 자신의 문서와 프롬프트로 작업하기 때문에, 팀이 회의에서 조율해야 할 서로 다른 답변을 가져올 수 있습니다. 당사는 이것이 그룹 의사결정을 더 나아지게 하는 것이 아니라 더 어렵게 만든다고 봅니다. 또한 이해관계자 프로필과 의사결정 모델링이 그룹 역학과 의사결정의 질을 더욱 향상시킨다고 믿습니다.

산출 근거

시간 추정치 산출 방법

McKinsey 사례¹는 10가지 반복 활동을 나열합니다. 각 활동에 대해 애플리케이션이 직접 수행하는지, 지원하는지, 또는 해당되지 않는지를 표시했습니다. 직접 수행하거나 지원하는 경우 McKinsey가 보고한 절감치를 반영했으며, 해당되지 않는 경우 절감치를 포함하지 않았습니다.

활동	월별 사전 소요 일수	McKinsey 사례에서 절감된 일수	atlanticma.ai	집계 일수
격주 및 운영위원회 보고	12	9	직접 처리	9
월간 운영위원회 준비	4	1	보조	1
기타 보고(예: 감사위원회)	4	3	보조	3
월간 재무 보고	5	2	보조	2
계획 대비 성과	5	2	직접 처리	2
월간 인력 현황 보고	10	4	미적용	0
상태 업데이트 및 후속 조치	8	2	보조	2
이니셔티브 데이터 품질 점검	5	0	미적용	0
목표 재조정	10	2	보조	2
공통 기준에 따른 이니셔티브 가치 산정	2	0.5	보조	0.5
합계	65	25.5 (39%)		21.5 (33%)

기획, 회의, 분석을 포함한 프로그램 오피스 전반에 걸쳐, 당사의 추산으로는 전체 시간의 22%에 해당합니다. 이는 오피스의 시간 배분 방식에 대한 당사의 자체 견해에 기반하며, 회의 및 분석 시간은 포함되지 않습니다.

귀사의 수치

귀사의 수치로 케이스를 구성해 보세요

프로그램 유형을 선택하고, 이미 알고 있는 수치를 입력한 후 적용할 근거 자료를 선택하세요. 결과는 귀사의 입력값과 위의 최선 추정치를 바탕으로 한 예시입니다. 원하는 통화를 사용하세요.

프로그램 사무국 또는 통합 지원, 연간예시 수치입니다. 3,000명 규모의 한 구조조정 프로그램에서는 전환 사무국에 15명 이상의 전담 인력이 필요했습니다.¹

사업 계획상 연간 혜택예시 수치입니다. 성과가 우수한 기업은 연간 수익의 75% 이상을 목표로 하고, 성과가 낮은 기업은 25% 이하를 목표로 합니다.¹⁶

프로그램 기간(개월)예시 수치입니다. 공개된 벤치마크는 없습니다.

절감된 시간16%. 엄격한 해석 기준: 애플리케이션이 부분적으로만 지원하는 활동은 절반으로 계산됩니다.22%. 전체 프로그램 오피스에 대한 당사 추정치입니다.33%. 전체 오피스에 적용된 당사의 보고 및 운영 수치입니다.¹직접 입력한 수치: %

단축된 프로그램 기간10%. 추정치의 하한선입니다.25%. 통합 준비에 대한 Bain의 실측 수치³로, 전체 프로그램에 적용됩니다.직접 입력한 수치: %

	Microsoft 365만 사용	Copilot 포함	atlanticma.ai
시간, 연간 가치	0	48,000 4% 기준	264,000 22% 기준
앞당겨 실현된 혜택	0	0 측정된 변화 0%	1,800,000 1.8개월 단축. 매월은 연간 혜택의 12분의 1에 해당합니다.

품질 및 의사결정은 여기서 금전적 가치로 환산되지 않습니다.

프로젝트 전반에 걸친 라이선스 투자 수익

동시에 진행하는 프로젝트 수(평균)정수로 입력하세요. 1년간 시작한 프로그램이 아닌, 동시에 진행 중인 프로그램 수를 입력하세요. 각 프로그램은 위의 프로그램과 동일한 조건으로 간주됩니다.

	프로그램 1개	귀하의 3개 프로젝트
프로그램 전반에 걸쳐 절감된 시간	356,400 연간 264,000씩 16.2개월	1,069,200
앞당겨 실현된 혜택	1,800,000	5,400,000
총 혜택	2,156,400	6,469,200
atlanticma.ai 엔터프라이즈, 프로그램 기간 기준 프로젝트 3개 × $12,000 $36,000 엔터프라이즈 팩 (25%, 최소 $20,000) $20,000	25,200 프로젝트당 연간 18,667, 16.2개월 기준	75,600 연간 56,000, 16.2개월 기준
수익		라이선스 비용의 86배 순 혜택 6,393,600

가장 높은 요금제인 Enterprise 기준으로 산정됩니다. 개인 및 펌은 비용이 더 낮아 수익률이 더 높습니다. 가격은 Enterprise 공식을 따릅니다: 동시에 진행되는 프로젝트당 연간 $12,000, 최소 3개 프로젝트, 여기에 프로젝트 비용의 25%에 해당하는 Enterprise 팩(최소 연간 $20,000) 추가. 미국 달러 기준. 프로그램 기간은 단축된 기간 기준입니다: 총 기간에서 위에서 선택하신 단축 기간을 뺀 개월 수입니다. 시간 및 라이선스 비용은 모두 해당 기간을 기준으로 산정됩니다.

산정에서 제외된 항목: M&A 프로젝트의 Earnout Ledger(베타)와 같은 애드온 모듈 및 각 프로젝트에 설정된 한도를 초과하는 사용량. 초기 설정, 지원 및 커스텀 개발은 별도로 산정됩니다. 품질 향상 및 의사결정 개선에 따른 수익은 포함되지 않습니다.

연구 자료

각 연구의 측정 항목

McKinsey, "The agentic transformation office", 2026년 9월. McKinsey 자체 도구를 활용한 단일 혁신 사례. McKinsey는 에이전트가 다수의 핵심 업무 시간을 35~40% 단축할 수 있다고 추산합니다. 원문 보기
Harvard Business School 및 BCG, "Navigating the Jagged Technological Frontier", 2023. 범용 AI 어시스턴트를 활용해 지정 업무를 단독으로 수행한 컨설턴트 758명을 대상으로 한 무작위 대조 실험. 원문 보기
Bain, M&A Report 2026. 실제 고객 사례: 통합 준비 기간을 약 25% 단축한 은행과 약 두 달 만에 시너지를 모델링한 기업. 원문 보기
PwC, 2026 M&A Integration Survey. 매출 $10억 이상 기업의 고위 임원 530명 대상. 자기 보고 방식. 원문 보기
PwC, "The M&A synergies credibility gap". 2016년부터 2024년 사이에 발표된 $10억 이상의 미국 공개 거래 180건. PwC가 명시한 바와 같이 상관관계 분석입니다. 원문 보기
Microsoft Research, "Shifting Work Patterns with Generative AI", 2025. 66개 기업의 7,137명 근로자를 대상으로 한 무작위 실험입니다. Copilot을 정기적으로 사용한 직원은 이메일에 소요되는 시간이 주당 약 2시간 줄었으며, 회의 시간은 변화가 없었습니다. 원문 보기
영국 정부 Copilot 평가, 2025년 및 2026년. 한 부서에서는 하루 19분, 12개 부처 전반에서는 26분의 시간 절약이 자기 보고 방식으로 집계되었습니다. Department for Work and Pensions, 범정부
Humlum and Vestergaard, "Large Language Models, Small Labor Market Effects", 2025. 약 25,000명의 덴마크 근로자를 대상으로 한 연구입니다. AI 어시스턴트 사용자는 평균적으로 근무 시간의 2.8%를 절약했습니다. 원문 보기
영국 비즈니스통상부, Microsoft 365 Copilot 평가, 2025년. 1,000개 라이선스를 대상으로 진행된 소규모 관찰 테스트에서 Copilot 사용자는 요약 및 이메일 작업에서 더 나은 성과를 보였으나, 스프레드시트 분석 및 슬라이드 작업에서는 성과가 낮았습니다. 해당 부처는 절약된 시간이 생산성 향상으로 이어진다는 명확한 근거를 발견하지 못했습니다. 원문 보기
BetterUp Labs 및 Stanford Social Media Lab, AI 생성 업무에 관한 설문조사, 2025년. 미국 사무직 근로자 약 1,150명을 대상으로 한 자기 보고 조사입니다. 응답자의 40%가 지난 한 달 동안 겉으로는 완성도 높아 보이지만 실질적 내용이 부족한 AI 생성 결과물을 받았으며, 건당 처리에 약 2시간을 소요한 것으로 나타났습니다. 원문 보기
L.E.K. Consulting, "Keys to unlocking post-merger integration value: cost synergies", 2024. 2012년부터 2022년까지 시너지를 공표한 공개 거래를 분석한 결과입니다. 중간값 기준으로 인수기업은 피인수기업 매출의 6~10%에 해당하는 비용 시너지를 목표로 설정합니다. 원문 보기
BCG, "The Real Deal on M&A, Synergies, and Value", 2016. 2010년부터 2015년까지 $5억 이상 규모의 북미 거래 286건을 분석한 결과입니다. 시너지 실현은 12~18개월 내에 이루어질 것으로 기대됩니다. 원문 보기
PrivateEquityInfo, "What a decade of PE holding periods reveals", 2026. 미국 플랫폼 엑시트 기준, 2025년 엑시트의 중간 보유 기간은 5.9년입니다. 원문 보기
BD Emerson, 전환 서비스 계약 벤치마크, 2026년. 2020년부터 2026년까지 SEC 등록 기업이 진행한 39건의 분리 거래를 분석한 결과입니다. 중간값 기준 계약 기간은 24개월입니다. 원문 보기
EY, "Four current trends in estimating M&A integration costs", 2019. 2010년부터 2016년까지 $10억 이상 규모의 미국 거래 70건 이상을 분석한 결과입니다. 통합 비용은 평균 딜 가치의 3%였으며, 범위는 1~7%였습니다. 원문 보기
McKinsey, "The numbers behind successful transformations", 2019. 상장 기업 82개사를 분석한 결과입니다. 성과가 높은 기업은 직전 이익의 75% 이상을 목표로 설정한 반면, 성과가 낮은 기업은 25% 이하에 목표를 설정했습니다. 원문 보기
National Center for the Middle Market. 미국 중간 시장을 연간 매출 $1,000만~$10억 규모의 기업으로 정의합니다. 원문 보기
Deloitte, 글로벌 사업 매각 서베이, 2026년. 2025년 10월에 설문 조사한 임원 1,500명의 자기 보고 데이터입니다. 매도자들은 매각 이후 가장 큰 과제로 잔존 비용을 꼽았으며, 이를 완전히 해결한 비율은 11%에 불과했습니다. 원문 보기
McKinsey, "Profitably parting ways: Getting more value from divestitures", 2013. McKinsey의 매도자 대상 경험을 바탕으로 한 내용이며, 표본 정보는 제공되지 않습니다. 매도자는 사업 매각 이후 회복하는 데 최대 3년이 걸리는 경우가 많습니다. 원문 보기

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공개된 수치와 당사의 추정치

숫자 옆에 작은 번호가 표시된 수치는 해당 번호의 연구에서 도출된 것으로, 그 연구의 결과입니다.
당사 추정치로 표시된 수치는 해당 연구들과 애플리케이션의 기능을 바탕으로 atlanticma.ai가 제공할 수 있다고 판단한 견해입니다.
당사의 추정치는 최선의 추정치입니다. 아직 고객 프로그램에서 실측된 바 없으며, 실제 결과는 프로그램에 따라 달라질 수 있습니다.