2020.01.09

기고 | AI 확장에 필요한 3대 성공 요소

Diana Bersohn | CIO
AI 활용에 따른 손익은 그 어느 때보다 크다. CIO는 물론이고 고위급 임원진들까지도 이제는 일회성 AI 실험에서 벗어나 전사적 확산 단계로 서둘러 나아가야 함을 잘 알고 있다.
 
ⓒGetty Images Bank

액센츄어의 새로운 보고서에 따르면, 고위급 임원 중 84%는 성장 목표 달성을 위해 AI를 반드시 확장해야 한다고 보고 있으며 4분의 3은 AI 확장에 실패할 경우 5년 이내에 폐업할 수도 있다고 보고 있다. 한편 76%는 전사적 AI 확장에 고전 중임을 인정하고 있다.

그렇다면 AI가 전사적으로 확장하는 단계로 나아가려면 어떻게 해야 할까?

연구 결과 AI 확장에는 3대 성공 요소가 필요하다. 첫째는 임원진 주도하에 AI를 계획적으로 배치하겠다는 결단이고, 둘째는 강력한 데이터 기반이며, 셋째는 여러 분야의 전문가들로 구성되어 조직 곳곳에 배치된 AI 팀들이다.

계획적으로 AI를 추진할 것 
AI 계획이 사업 전략에 확실한 기반을 두지 않고 감독 관리에 도움이 될 통제 기반이 부족하다면 진전 속도가 상대적으로 느릴 수밖에 없다. 중요한 것은 기본적인 것을 잘 해내는 것이다. 즉, 명확히 정의된 전략과 운영 모델, 가치 측정을 위해 규정된 소유자가 있는 유연한 업무 절차, 명확히 정의된 책임 소재와 적정 수준의 자금 등을 확보해야 한다.    

데이터 잡음을 무시할 것
AI 확장에 기본이 되는 데이터의 중요성에 대해 설문에 응한 기업 중 거의 전부(95%)가 동의했다. 그러나, 장기간 정보 수집과 보관, 분석, 재구성을 거치면서 엄청나게 많아진 데이터를 어떻게 정리하고 관리하며 유지하고 소비해야 하는지 대부분의 조직이 어려움을 겪고 있다.

기업은 업무에 필수적인 데이터를 어떻게 정리하고 관리할지에 집중해야 한다. 다루는 데이터 집합의 규모가 정확성이 높을수록, 동시에 내부와 외부 데이터 집합 통합을 기본적으로 수행할 수 있는 기업일수록 더욱 성공적일 것이다. 그뿐만 아니라, 적절한 AI 도구로 데이터를 활용도에 맞게 관리하는 것이 중요하다. 클라우드 기반 데이터 레이크, 데이터 공학/데이터 과학 워크벤치, 데이터 및 분석 검색 기능 같은 것들이 여기에서는 중요하다. AI 작업을 뒷받침할 적절하고 적합한 데이터 자산을 갖추기 위해 좀더 계획적이고 집중해야 한다. 기업들은 데이터를 핑계로 계획을 늦추거나 제한해서는 안 된다.
 
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AI를 팀 스포츠처럼 다룰 것
예전에는 AI 도입이 IT 부서에서 단독으로 진행하는 일이라는 인식이 있었다. 하지만 연구 결과에 따르면 데이터 과학자, 데이터 모델 개발자, 머신러닝∙데이터∙AI 공학자, 시각화 전문가, 데이터 품질, 훈련 및 소통 전문가 등 여러 분야의 전문가로 구성된 팀들을 기업 조직 전반에 배치해야 AI 확장 작업에 성공할 수 있다. 

이러한 팀들이 경영진으로부터 확실한 지원을 받아 회사 경영 비전에 맞춰 AI를 추진하려면 CIO의 역할이 여전히 핵심적이다. 반면, 어느 한 사람에 의존해 AI 활동을 주도하는 일은 피하는 것이 중요하다. 조직 곳곳에 AI 전문가들을 배치하면 문화 및 행동을 더욱더 빠르게 바꿀 수 있다. AI가 무엇이며 각자의 일상 업무에 어떻게 적용되는지를 직원들이 제대로 이해한다면 AI가 확장되는 과정에서 이를 더욱 기꺼이 사용하게 될 것이다.

업계를 막론하고 기업들은 AI를 활용해 사업 내용과 방식의 변화를 꾀하고 있다. AI 확장에 성공하는 기업은 고객 경험 개선에서부터 직원 생산성 제고에 이르기까지 다양한 장점을 얻을 수 있다. AI는 예외가 아닌 당연한 것이 되어야 사업 성장의 초석이 될 수 있다. 

*Diana Bersohn은 액센츄어 스트래티지-테크놀로지의 전무다. ciokr@idg.co.kr 
 



2020.01.09

기고 | AI 확장에 필요한 3대 성공 요소

Diana Bersohn | CIO
AI 활용에 따른 손익은 그 어느 때보다 크다. CIO는 물론이고 고위급 임원진들까지도 이제는 일회성 AI 실험에서 벗어나 전사적 확산 단계로 서둘러 나아가야 함을 잘 알고 있다.
 
ⓒGetty Images Bank

액센츄어의 새로운 보고서에 따르면, 고위급 임원 중 84%는 성장 목표 달성을 위해 AI를 반드시 확장해야 한다고 보고 있으며 4분의 3은 AI 확장에 실패할 경우 5년 이내에 폐업할 수도 있다고 보고 있다. 한편 76%는 전사적 AI 확장에 고전 중임을 인정하고 있다.

그렇다면 AI가 전사적으로 확장하는 단계로 나아가려면 어떻게 해야 할까?

연구 결과 AI 확장에는 3대 성공 요소가 필요하다. 첫째는 임원진 주도하에 AI를 계획적으로 배치하겠다는 결단이고, 둘째는 강력한 데이터 기반이며, 셋째는 여러 분야의 전문가들로 구성되어 조직 곳곳에 배치된 AI 팀들이다.

계획적으로 AI를 추진할 것 
AI 계획이 사업 전략에 확실한 기반을 두지 않고 감독 관리에 도움이 될 통제 기반이 부족하다면 진전 속도가 상대적으로 느릴 수밖에 없다. 중요한 것은 기본적인 것을 잘 해내는 것이다. 즉, 명확히 정의된 전략과 운영 모델, 가치 측정을 위해 규정된 소유자가 있는 유연한 업무 절차, 명확히 정의된 책임 소재와 적정 수준의 자금 등을 확보해야 한다.    

데이터 잡음을 무시할 것
AI 확장에 기본이 되는 데이터의 중요성에 대해 설문에 응한 기업 중 거의 전부(95%)가 동의했다. 그러나, 장기간 정보 수집과 보관, 분석, 재구성을 거치면서 엄청나게 많아진 데이터를 어떻게 정리하고 관리하며 유지하고 소비해야 하는지 대부분의 조직이 어려움을 겪고 있다.

기업은 업무에 필수적인 데이터를 어떻게 정리하고 관리할지에 집중해야 한다. 다루는 데이터 집합의 규모가 정확성이 높을수록, 동시에 내부와 외부 데이터 집합 통합을 기본적으로 수행할 수 있는 기업일수록 더욱 성공적일 것이다. 그뿐만 아니라, 적절한 AI 도구로 데이터를 활용도에 맞게 관리하는 것이 중요하다. 클라우드 기반 데이터 레이크, 데이터 공학/데이터 과학 워크벤치, 데이터 및 분석 검색 기능 같은 것들이 여기에서는 중요하다. AI 작업을 뒷받침할 적절하고 적합한 데이터 자산을 갖추기 위해 좀더 계획적이고 집중해야 한다. 기업들은 데이터를 핑계로 계획을 늦추거나 제한해서는 안 된다.
 
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AI를 팀 스포츠처럼 다룰 것
예전에는 AI 도입이 IT 부서에서 단독으로 진행하는 일이라는 인식이 있었다. 하지만 연구 결과에 따르면 데이터 과학자, 데이터 모델 개발자, 머신러닝∙데이터∙AI 공학자, 시각화 전문가, 데이터 품질, 훈련 및 소통 전문가 등 여러 분야의 전문가로 구성된 팀들을 기업 조직 전반에 배치해야 AI 확장 작업에 성공할 수 있다. 

이러한 팀들이 경영진으로부터 확실한 지원을 받아 회사 경영 비전에 맞춰 AI를 추진하려면 CIO의 역할이 여전히 핵심적이다. 반면, 어느 한 사람에 의존해 AI 활동을 주도하는 일은 피하는 것이 중요하다. 조직 곳곳에 AI 전문가들을 배치하면 문화 및 행동을 더욱더 빠르게 바꿀 수 있다. AI가 무엇이며 각자의 일상 업무에 어떻게 적용되는지를 직원들이 제대로 이해한다면 AI가 확장되는 과정에서 이를 더욱 기꺼이 사용하게 될 것이다.

업계를 막론하고 기업들은 AI를 활용해 사업 내용과 방식의 변화를 꾀하고 있다. AI 확장에 성공하는 기업은 고객 경험 개선에서부터 직원 생산성 제고에 이르기까지 다양한 장점을 얻을 수 있다. AI는 예외가 아닌 당연한 것이 되어야 사업 성장의 초석이 될 수 있다. 

*Diana Bersohn은 액센츄어 스트래티지-테크놀로지의 전무다. ciokr@idg.co.kr 
 

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