Asana를 설정하면 이해관계자가 완전히 새로운 수준의 투명성과 효율성으로 정보를 계속 파악할 수 있어 협업에 있어 간소화된 방식을 제공합니다.

운영 전략 프로그램 매니저 Maximilian Schmidt

수상: 2026년 산업 전환 어워드, EMEA

이 상은 REWE Markt GmbH가 국가 인프라의 디지털 트윈을 구축하여 물류 거버넌스를 재정의한 점을 인정하는 것입니다. REWE는 데이터 구조를 전문화하고 AI 기반 합성 및 검증을 계층화함으로써 소매 조직이 대응적 문제 해결에서 데이터 기반의 선제적 실행으로 전환할 수 있는 청사진을 마련했습니다.

사용 사례 1: 전략적 인텔리전스 및 포트폴리오 거버넌스

이전에는 프로그램 매니저가 수동 데이터 검색의 반복에 갇혀 매주 거의 하루 종일 보고서를 작성하는 데 시간을 허비했습니다. REWE는 전국 포트폴리오에 대한 전략적 필터 역할을 하는 AI 기반 보고 엔진을 구현하여 이 문제를 해결했습니다. 이 새로운 워크플로는 수백 개의 프로젝트를 스캔하여 잡음에서 실행 가능한 신호를 추출하여 롤아웃 지연이 즉시 표시되어 경영진이 검토할 수 있도록 합니다.

• 표준화된 수신: 모든 신규 이니셔티브는 양식을 통해 제출되고 전략적 핵심 요소에 따라 자동으로 프로젝트로 변환됩니다.

• AI 기반 종합: AI 스튜디오는 프로젝트를 스캔하여 마일스톤 변경 및 재무상의 이상 징후에 특별히 초점을 맞추고, 하위 작업의 사소한 사항은 무시하면서 영향력이 큰 변동을 추출합니다.

• 전략적 원페이저: 시스템은 위험과 성공을 요약하는 우선순위 뉴스레터를 자동으로 초안으로 작성하여 포트폴리오 업데이트를 6시간의 작업에서 5분간의 검토로 전환합니다. 이 기능이 없다면 프로그램 매니저는 이러한 규모의 보고를 처리할 작업 수용량이 없을 것입니다.

• 전략적 핵심 요소와의 일치: 모든 작업은 물류 비용이나 고객 영향과 같은 핵심 가치에 매핑되어 성장이 회사 목표와 일치하도록 보장합니다.

AI 스튜디오를 사용하여 맞춤형으로 설계된 프롬프트를 스마트 상태에 추가함으로써 단순한 요약에서 300개 이상의 프로젝트를 감사하는 전략적 필터로 전환할 수 있었습니다. 이렇게 하면 수천 개의 데이터 포인트를 몇 분 만에 우선순위가 지정되고 임원이 바로 사용할 수 있는 1페이지 분량의 문서로 변환할 수 있습니다.

운영 전략 프로그램 매니저 Maximilian Schmidt

사용 사례 2: 16개 센터에 걸친 자동화된 시설 운영

이전에는 시설 관리 부서에서 비즈니스 요구를 충족하지 못하는 유연성이 없는 기능의 사일로화된 도구를 사용했기 때문에 본사는 지역 인프라의 상태를 전혀 파악할 수 없었습니다. REWE는 이를 100% 비용 투명성을 유지하면서 740개 이상의 유지 보수 티켓을 라우팅하는 자동화된 허브 앤 스포크 아키텍처로 대체했습니다. 수신 프로세스를 표준화함으로써 조직은 관리상의 마찰을 제거하고 식품 공급망에 위협이 되기 전에 중요한 수리가 처리되도록 했습니다.

• 자동화된 지역 라우팅: 규칙은 브랜칭 로직을 사용하여 중앙에서 티켓을 즉시 전달합니다.

  위치를 기준으로 16개 지역 프로젝트 중 하나로 양식 접수.

• 투명성을 위한 멀티홈: 지역 보관소 티켓은 지역 보드와 국가 감독 포트폴리오에 동시에 존재하므로 기술자와 본사가 동일한 실시간 데이터를 기반으로 업무를 수행할 수 있습니다.

• 수명 주기 감독: 사용자 지정 필드는 제안 대기 및 승인과 같은 단계를 통해 티켓을 추적하여 직접 비용 및 수리 기간에 대한 문서화된 기록을 제공합니다.

• 전략적 대시보드: 실시간 보고서는 지역 데이터를 집계하여 전국 네트워크 전반의 유지보수 지출에 대한 100% 가시성을 제공합니다.

가장 영향력 있는 단일 메커니즘은 자동화된 지역 라우팅 및 멀티홈 아키텍처입니다. 브랜칭 로직을 사용하여 티켓을 즉시 배정함으로써 수동 조정을 제거하고 지역 수리팀과 국가 감독팀을 실시간으로 연결하는 가교를 만들었습니다.

운영 전략 프로그램 매니저 Maximilian Schmidt

사용 사례 3: AI 팀원을 통한 지능형 검증

Asana AI 팀원을 조기에 도입한 REWE는 향후 확장 시 사용할 운영 프레임워크를 구축하기 위해 전략적 사용 사례를 테스트하고 설계하는 데 중점을 두었습니다. 크리에이티브 팀은 실제 프로덕션에 도구를 직접 배포하는 대신 실험용 환경을 사용하여 수신 단계에서 지능형 검토 레이어의 프로토타입을 만들고, 업무가 시작되기 전에 자동화된 에이전트가 관리상의 마찰을 어떻게 제거할 수 있는지 정확히 파악했습니다.

• 확인된 사용 사례를 바탕으로 대규모 배포: 조직은 초기 도입을 발견 단계로 간주하여 확인된 사용 사례 라이브러리를 구축하여 대규모 배포를 간소화했습니다.

• 자율 검토: AI는 연결된 브리프 내용을 읽어 리소스가 배정되기 전에 누락된 이벤트 설명, 빈 필드 또는 플레이스홀더 텍스트에 플래그를 지정하여 검토 계층을 처리합니다.

• 연결된 자동화 파이프라인: AI 팀원이 프로젝트 브리프의 정확성과 완전성을 검증하면 AI 스튜디오가 다운스트림 범위 지정 하위 작업을 생성하고 라우팅하도록 트리거합니다.

• 인간이 참여하는 감독: 인간은 여전히 최종 검토자이며, AI의 결과를 검토하고 프로젝트 업데이트를 마무리하기 전에 전략적 뉘앙스를 추가합니다.

우리는 관리 업무 부담을 98% 줄이는 AI 기반 합성 모델로 전환했습니다. Asana AI 팀원 실험을 전략적 플레이북에 통합함으로써 Asana는 업무를 시작하기 전에 누락된 세부 정보를 식별하는 확장 가능한 비즈니스 엔진으로 변모했습니다.

운영 전략 프로그램 매니저 Maximilian Schmidt

결론

이러한 변화 이전에 REWE는 복잡한 인프라 및 포트폴리오 이니셔티브를 진행하기 위해 수동 조정 및 주관적인 커뮤니케이션에 의존했습니다. Asana에서 확장 가능한 AI 기반 시스템을 구축함으로써 조직은 행정적 추적에서 선제적 리더십으로 전환했습니다. REWE가 전국 주문 처리 네트워크를 계속 확장하고 에이전트식 차량 감사로 전환함에 따라, AI로 강화된 운영 모델을 통해 모든 운영 작업을 시각화하고 표준화하며 사명에 부합하도록 할 수 있습니다.