AI & MACHINE LEARNING
AI 導入, 언제까지 苦悶만 할 텐가
모든 것을 걸어야 하는 때가 왔다
內容 要約
問題
많은 企業이 AI를 單純히 實驗해보는 程度에 그치고 本格的인 AI 시스템 導入 計劃을 짜거나 豫算을 마련하지 않고 있다.
原因
이런 消極的인 모습은 AI 프로젝트에 充分한 自願, 裁量, 時間을 割愛하지 않기 때문에 흔히 나타난다.
解法
積極的인 AI 導入, 戰略 및 運營 統合, 最善의 AI 具現에 나선다면 企業 價値가 극대화될 것이다.
人工知能이
事業의 核心인 會社를 몇 個 말하라고 하면 구글의 알파벳, 페이스북 메타, 아마존, 마이크로소프트, 텐센트, 알리바바 等 豫想할 수 있는 答案을 줄줄이 읊을 것이다. 하지만 다른 産業에 屬한 旣存 大企業의 리더들은 우리 會社에 AI 트랜스포메이션을 導入하는 것은 本來 力量을 넘어서는 일이라고 여기는 듯하다. 왜냐하면 AI는 相對的으로 새로운 技術이고, 그래서 10年 前에는 AI로 成功한 企業이 存在하지 않았으며, 알파벳이나 메타 같이 只今 成功한 AI 企業들은 하나 같이 다음과 같은 基礎 作業을 해내야만 했기 때문이다. 職員들에게 AI 開發 業務를 割當하고, 必須 데이터, 人力, 投資金을 모으고, AI 力量을 쌓고자 最大限 積極的으로 움직인 것이 그것이다.
“말은 쉽지”라고 이야기할 수도 있다. 그렇다. 여러 會社의 AI 事業을 보면 一旦 스케일이 너무 작고 優柔不斷하다. 經濟的 價値를 더하고 싶다면 大規模 AI 모델을 세워야 하는데 거기까지 나가는 企業이 없다. 2019年 MIT 슬론매니지먼트리뷰와 보스턴컨설팅그룹이 進行한 共同 設問調査에 따르면 10個 會社 가운데 7個가 AI 事業으로 올린 成果가 아주 微微하거나 없다고 答했다. 같은 調査에서 AI에 어느 程度 投資한 企業 90% 가운데 40% 未滿이 最近 3年 동안 事業 利益을 實現했다고 答했다. 當然한 일이다. 고작 示範事業이나 實驗 程度로 成果를 내면 얼마나 내겠는가.
그런데 硏究結果 지난 몇 年 동안 IT 分野 先導企業으로 分類되지 않은 民間企業과 政府機關 30個가 AI에 總力을 쏟은 結果 큰 成果를 거둔 것으로 確認됐다. 相當數가 銀行, 리테일, 消費財 産業에 從事하는 企業이었다. 이 30個 團體가 成功하는 過程을 硏究해 AI의 成功的인 導入에 決定的인 役割을 한 要素를 다음 10個로 整理했다.
AI를 통해 큰 價値를 얻고자 한다면 반드시 人間과 機械가 일터라는 環境에서 어떻게 相互作用하는지에 對한 생각을 根本的으로 바꿔야 한다. 職員들이 일하는 方法, 우리와 顧客 사이의 相互作用을 탈바꿈시킬 애플리케이션에 焦點을 둬야 한다. 모든 核心 部署와 運營에 걸쳐 AI를 體系的으로 配置해 새로운 프로세스와 데이터 基盤 意思決定을 考慮할 必要가 있다. 마찬가지로 AI를 통해 新製品 서비스는 勿論 비즈니스 모델을 開發해야 한다. 다시 말해 結局 AI가 우리 會社의 모든 것을 바꿔야 한다.
이番 아티클에 紹介하는 10個 課題를 參考하면 이런 트랜스포메이션에 더 가까워질 수 있다. 하지만 完全한 트랜스포메이션을 위해서는 分散해서 조금씩 接近할 게 아니라 이 10個 課題를 모두 攻擊的으로 遂行해야 한다. 여기 다른 企業은 어떻게 成功할 수 있었는지 仔細히 보여주는 事例를 함께 실었다. 이 10個 課題를 實際로 推進할 때는 會社 事情에 맞춰 다르게 處理할 수도, 順序를 바꿔 接近할 수도 있겠다.
1 무엇을 이루고자 하는지
제대로 알아야 한다
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