“AI 推薦製品과 會社在庫衝突할 수도… 統合的調律해야”

東亞日報
入力 2023年 11月 7日 03時 00分

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[동아비즈니스포럼 2023]
‘AI革新專門家’ 아그라왈 토론토대 敎授
“全體 ‘調律’-安全裝置 ‘모듈化’ 重要
AI 效果極大化 아마존 模範事例
部署間 칸막이-文化障壁-位階構造
3가지 解消해야 統合的接近可能”

캐나다 토론토대 로트먼경영대학원의 아제이 아그라왈 석좌교수는 최근 디지털 트랜스포메이션과 인공지능(AI)이 빚는 파괴적 경제와
이로 인한 새로운 업무 방식을 주제로 활발한 연구 및 강연 활동을 펼치고 있다. 토론토대는 현재 전 세계 AI 연구의 허브로
부상하고 있다. 사진 출처 아제이 아그라왈 교수 홈페이지 — 캐나다 토론토대 로트먼경經營大學院 아제이 아그라왈 夕座敎授는 最近 디지털 트랜스포메이션과 人工知能(AI)李 빚는 破壞的經濟와 이로 인한 새로운 業務方式을 主題로 活潑한 硏究 및 講演活動을 펼치고 있다. 토론토대는 現在全世界 AI 硏究의 허브로 浮上하고 있다. 寫眞出處 아제이 아그라왈 敎授 홈페이지

“人工知能(AI)을 組織의 어느 한 部分에만 適用하면 그 波及效果가 다른 部分에선 不確實性을 키우는 方向으로 나타날 수 있습니다. AI 솔루션이 組織全體에서 最適의 結果를 낳을 수 있게 하려면 반드시 統合的接近方式을 取해야 합니다.”

캐나다 토론토대 로트먼경經營大學夕座敎授이자 글로벌 스타트업 액셀러레이터 ‘創造的破壞 랩(Creative Destruction Lab)’의 設立者인 아제이 아그라왈 敎授는 東亞日報와의 인터뷰에서 “AI를 통해 豫測正確度를 높이고 意思決定過程의 一部分을 改善한다고 해서 利益極大化나 顧客滿足이 保障되는 것은 아니다”라면서 “最適化를 위해서는 여러 意思決定過程과 內容을 調整해야 한다”라고 强調했다.

캐나다 最大都市인 토론토는 全世界 AI 硏究開發(R&D) 人材와 資本을 吸收하고 있는 AI 허브로 꼽힌다. 토론토대는 ‘챗GPT’를 만든 오픈AI의 共同創業者中 하나인 일리야 수츠케버를 輩出했을 뿐아니라 일론 머스크 테슬라 最高經營者(CEO)가 오픈AI의 對抗馬로 育成中인 AI 企業 ‘xAI’의 技術開發에 參與하는 學者들이 勤務하는 等 AI 硏究의 先頭走者로 脚光받고 있다.

● AI, 調律과 모듈化가 重要

12月 6日 서울 中區 신라호텔에서 열리는 ‘동아비즈니스포럼 2023’의 演士로 參與하는 아그라왈 敎授는 AI와 自動化가 비즈니스에 미치는 影響에 對해 硏究하는 革新分野의 代價다.

그는 AI를 組織에서 活用할 때 意圖치 않은 副作用을 防止하려면 ‘調律’과 ‘모듈化’ 戰略을 잘 結合해야 한다고 說明했다. 調律이란 AI 導入에 따른 不確實性에 빠르게 對應하기 위해 全體 프로세스를 事前에 緻密하게 計劃하고 統制하는 作業이다. 反面 모듈化는 애初에 完璧한 計劃과 統制가 不可能하다는 것을 前提하고 不確實性이 커졌을 때 波及效果로 인한 副作用을 最少化할 수 있도록 安全裝置를 갖추는 것을 意味한다.

이렇게 調律과 모듈化의 均衡을 維持하며 AI의 潛在力을 極大化하고 있는 企業事例로 그는 아마존을 꼽았다. 아마존의 이커머스 플랫폼은 購買推薦, 풀筆먼트, 顧客 서비스 等 프로세스 全般에 걸쳐 잘 調律된 AI를 適用하고 있다.

하지만 그렇다고 해도 顧客이 가장 願하는 製品을 推薦해야 하는 AI의 任務와, 在庫를 確保하고 있어 當場配送可能한 製品을 販賣해야 하는 會社의 任務는 서로 衝突할 수 있다. 이렇게 相衝되는 理解가 있을 때 AI가 顧客이 가장 願하는 製品을 正確히 豫測하는 데만 集中하면 자칫 在庫가 없는 製品을 推薦해 配送이 不可能한 狀況이 올 수 있다. 아그라왈 敎授는 “아마존은 直接買入한 製品만 流通하는 것이 아니라 3字販賣者들도 製品을 供給할 수 있도록 플랫폼을 開放하는 모듈化戰略을 擇함으로써 當場 AI가 推薦한 製品의 在庫가 없더라도 여러 소스를 통해 陪送을 받을 수 있는 確率을 높였다”고 說明했다.

● 원활한 疏通構造가 核心

그는 아울러 이런 統合的接近을 위해서는 원활한 커뮤니케이션이 重要하다며 組織이 이를 가로막는 3가지 甁목을 解消할 것을 當付했다. 첫 番째는 部署間 칸막이(사일로)다. 特히 AI나 데이터사이언스를 擔當하는 팀이 孤立된 채 일하기보다는 組織의 다른 팀과 情報를 活潑히 共有해야만 調律作業이 원활하게 이뤄질 수 있다.

두 番째는 文化障壁이다. AI 시스템下에선 여러 팀 間協業을 해야 하기 때문에 무엇을 얻도록 期待하는지, 이를 爲해 무엇을 잃게 될 것을 甘受해야 하는지 等의 價値를 分明히 定立하지 않으면 混線이 생긴다.

세 番째는 位階構造다. 位階는 情報의 흐름과 決定速度를 遲延시키는데 이는 여러 階層을 넘나들며 意思決定權限이 移動하는 AI 시스템下에서 더 큰 問題가 될 수 있다.

아그라왈 敎授는 AI를 導入해 組織의 여러 部門을 連結시키는 統合的接近을 取하다 보면 意思決定이 中央에 集中되면서 必要한 醫師結晶子數가 줄어들 수 있다고 豫測했다.

이렇게 日常的인 意思決定과 豫測作業이 自動化되면 中間管理職의 旣存業務가 相當部分代替될 수도 있다. 그는 “中間管理職은 AI가 代替할 수 없는 戰略樹立, 팀 調整, 問題解決等의 機能을 主로 遂行하게 될 것”이라며 “結局 AI는 人力의 解雇가 아닌 再配置를 要求하면서 職員들에게 보다 附加價値가 큰 役割을 附與하게 될 것”이라고 말했다.

김윤진 記者 truth311@donga.com

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