2018.04.02

비현실적 기대와 비협조적 태도··· AI 도입 저해하는 '인적 요인' 극복법

Terena Bell | CIO
기업의 AI 도입과 구현을 방해하는 요소로는 무엇이 있을까? 기술 컨설팅 회사인 사피언트(Sapient)의 AI 부문 최고 과학자인 래리 레프코비츠는 AI를 대규모로 활용하는 기업들은 20%에 불과하다고 진단했다. 그는 “아직 도입 초기이다. 분명히 ‘핫'하다. 그러나 예상보다 도입 속도가 느리다”라고 말했다.

AI 구현을 가로막는 가장 큰 문제는 기술이 아니다. 사람과 관련이 있다. C레벨 경영진의 비현실적인 기대, 변화 관리의 어려움, 비협조적 직원들을 예로 들 수 있다. 그렇다면 사람들이 인공지능을 더 수월하게 수용해 활용하도록 만들기 위해 IT가 해야 할 일은 무엇일까?

레프코비츠는 “AI의 개념을 잘못 알고 있는 사람들이 흔하다. AI의 활용 대상, AI를 가장 효과적으로 활용하는 방법을 모른다”고 말했다.

비자(Visa)의 글로벌 상품 담당 시니어 디렉터인 마이클 자바라도 여기에 동의했다. 현재 AI에 대한 관심이 너무 높다 보니, 경영진이 AI가 모든 것을 해결할 수 없다는 점을 이해하도록 만드는 것이 자바라가 극복해야 할 가장 큰 도전 과제이다.

그는 사람들이 모든 문제를 작은 윈덱스(WIndex)로 해결할 수 있다고 믿는 ‘나의 그리스식 웨딩’의 아버지 같은 생각을 갖고 있다고 표현했다. 과속 위반 티켓을 방지해주는 AI부터 AI 기반 섹스봇까지 참신한 AI 애플리케이션 (응용 기술)들이 속속 등장하면서, AI로 모든 것을 해결할 수 있다는 인식을 갖게 되었다.

자바라는 “'문제가 발생했어? AI를 조금 써보지 뭐'라는 식의 태도가 나타나고 있다"라고 언급했다.



정밀한 초점
불행히도, 윈덱스처럼 AI도 모든 문제를 해결해줄 수 없다. 자바라는 “먼저 성취, 또는 달성할 목적과 목표를 생각해야 한다. 그리고 목적을 달성하는 방법과 관련, 종합적이고 전체적인 전략을 수립해야 한다. 즉 시스템과 프로세스, 인적자원을 일치시켜야 한다”라고 강조했다.

비자는 개인의 구매 패턴에 부합하지 않는 대형 구매를 분석하는 프로그램을 개발했다. 이런 대형 구매를 단순하게 ‘부정 거래’로 분류하지 않는다. 맥락을 인식하는 AI가 (예를 들면) 고객이 사이버 먼데이 동안 쇼핑에 많은 금액을 지출했음을 인식한다. 이런 종류의 프로젝트는 특정 비즈니스 운영, 즉 부정 행위나 부정 거래 파악이라는 비즈니스 운영 부문에 직접적인 혜택을 준다. 동시에 고객과 기업 모두를 위한 가치를 창출해 전달한다.

또한 처음에 단 하나에만 초점을 맞추면 총 소유 비용을 낮출 수 있다. AIG의 스티브 미에스터(Steve Meester) SVP는 “처음에는 작은 영역을 대상으로 작게 시작해 작은 가치를 입증해야 한다. 대규모 투자가 필요 없는 방법이다”라고 말했다.

벤더와 협력해 경영진의 대규모 투자에 대한 부담과 충격을 최소화 할 수도 있다. 그는 “가치가 입증되지 않은 상태에서 내부에 기술을 구현하기 위해 투자를 하는 것보다 외부 벤더를 활용하는 것이 나을 수도 있다. 내부 역량 결집과 개발에 근거를 제시할 비즈니스 케이스가 목적이기 때문이다”라고 설명했다.

네트워크 효과
자바라에 따르면, 지지와 지원을 획득하는 또 다른 방법은 ‘인간관계'이다. 해결할 문제를 정확히 규명한 후, 몇몇 ‘개념 증명’ 프로젝트를 추진해야 한다. 그리고 조직 내부에서 네트워킹 활동을 통해 AI의 개념과 활용 방법에 대한 인식과 지식을 높여야 한다. 본격적으로 프로젝트를 추진할 때 여러 사람이 후원을 하게끔 네트워크를 구축해야 한다.

미에스터 또한 네트워킹이 중요하다는 점에 동의했다. 미에스터는 얼리어답터를 찾는 것이 좋다고 말했다. 자주 접하지만, 실천이 쉽지만은 않은 조언이다. 이때 기술 전문성이 미흡한 사람들도 이해할 수 있도록 커뮤니케이션을 하는 것이 중요하다.

미에스터는 “모든 것을 ‘비즈니스 언어’로 옮겨야 한다. IT 분야 종사자들은 비즈니스 언어로 옮겼다고 확신을 한다. 그러나 비즈니스 리더와 직접 이야기를 한 후에는 여전히 그들이 이해하지 못하는 언어라는 점을 깨닫곤 한다. 이런 사람들이 이해할 수 있는 언어로 커뮤니케이션을 하는 것이 아주 중요하다. 비즈니스 언어를 의미하는 것이다”라고 강조했다.

결국 비기술 분야 종사자들이 AI에 대해 우려하도록 만드는 원인 중 하나가 ‘언어’이다. 인공지능을 설명하면서 '혁신’이라는 표현을 사용했다고 가정하자. 아주 긍정적인 개념이다. 그러나 직원들에게 부정적인 인식을 초래할 수도 있다. 예를 들어, 혁신은 '파괴’이다. 자신의 업무에 자신감이 없는 사람들은 '혁신'을 자신의 능력 부족으로 받아들일 수도 있다.

레프코비츠에 따르면, ‘인력 축소’와 ‘경비 절감’을 전제로 (특히 자동화를 중심으로) 솔루션을 홍보 및 설득하는 사례가 많다. 그런데 또 다른 한편으로는 사람들에게 ‘걱정할 필요 없다. 이 솔루션이 당신 일자리를 뺏지 않을 것이다. 힘든 일을 없애주고, 더 재미있는 일을 할 수 있도록 도와주는 솔루션이다’라고 표현되곤 한다. 그들에게는 2개의 모순된 메시지인 것이다. 이는 의구심을 갖고 있는 직원들이 이와 관련된 기술을 신뢰할 수 없도록 만든다.

이의 해결방법은 무엇일까? AI 컴퓨팅 회사인 엔비디아의 워드 엘드레드(Ward Eldred) 솔루션 아키텍트는 “직원들에게 추진하고 있는 프로젝트가 인원 감축을 초래하지 않으며, 단지 하는 일에 변화를 가져오는 것이라는 점을 계속해 강조하는 것”이라고 말했다.

이를 위해서는 AI가 할 수 있는 일, 할 수 없는 일에 대한 직원들의 이해를 높여야 한다. 엘드레드는 머신러닝(ML)이 환상적인 일들을 해내고 있지만, 아직은 모든 장소에 사람들을 대신할 수 없다고 강조했다. 직원들이 하는 일이 얼마나 어려운 일인지 깨닫도록 만들어야 한다. 그러면 컴퓨터가 가까운 장래에 자신의 일자리를 뺏어가는 것을 걱정하지 않는다. 엔드레드는 “실제 초래되는 영향을 올바르게 이해할 때 이를 적극적으로 수용하는 경향이 있음을 발견했다”라고 설명했다.

이런 점에서 AI와 관련된 변화 관리는 다른 이니셔티브와 크게 다르지 않다. 자연어 AI 공급업체인 아티피셜 솔루션스(Artificial Solutions)의 데이브 파신 VP는 “조기에 사용자를 관여시켜야 한다. 이들이 솔루션의 일부가 되어야 한다”라고 강조했다.

기억해야 할 점이 또 있다. 단 한 부서만을 위해 프로세스를 최적화하는 프로세스인 경우에도, 다른 비즈니스 부서를 참여시켜야 한다. 엘드레드는 IT와 아키텍처 통합 중간에 보안 문제가 대두되는 것을 원하는 개발자는 단 한 명도 없다고 덧붙였다. 프로젝트에 관여하고 있는 사람, 데이터가 소외되거나 누락되는 일이 없도록 만들어야 한다.

자바라는 결국 (처음에 설명한)시스템과 프로세스, 인적자원을 일치시키는 프레임워크가 중요하다고 강조했다. 이 3가지가 통합이 되어야, AI가 미래의 여정을 강화할 수 있는 부분을 찾을 수 있다. 이렇게 해야 도전을 극복하고 성과를 창출할 수 있다.

결국 AI 그 자체가 목적이나 목표가 아니다. AI는 목적이나 목표를 달성하기 위한 수단과 도구이다. AI에 있어 사람과 관련된 문제를 해결하는 열쇠는 AI 도입이 AI 전략이 아닌 비즈니스 전략의 일부가 되도록 만드는 것이다. ciokr@idg.co.kr 
2018.04.02

비현실적 기대와 비협조적 태도··· AI 도입 저해하는 '인적 요인' 극복법

Terena Bell | CIO
기업의 AI 도입과 구현을 방해하는 요소로는 무엇이 있을까? 기술 컨설팅 회사인 사피언트(Sapient)의 AI 부문 최고 과학자인 래리 레프코비츠는 AI를 대규모로 활용하는 기업들은 20%에 불과하다고 진단했다. 그는 “아직 도입 초기이다. 분명히 ‘핫'하다. 그러나 예상보다 도입 속도가 느리다”라고 말했다.

AI 구현을 가로막는 가장 큰 문제는 기술이 아니다. 사람과 관련이 있다. C레벨 경영진의 비현실적인 기대, 변화 관리의 어려움, 비협조적 직원들을 예로 들 수 있다. 그렇다면 사람들이 인공지능을 더 수월하게 수용해 활용하도록 만들기 위해 IT가 해야 할 일은 무엇일까?

레프코비츠는 “AI의 개념을 잘못 알고 있는 사람들이 흔하다. AI의 활용 대상, AI를 가장 효과적으로 활용하는 방법을 모른다”고 말했다.

비자(Visa)의 글로벌 상품 담당 시니어 디렉터인 마이클 자바라도 여기에 동의했다. 현재 AI에 대한 관심이 너무 높다 보니, 경영진이 AI가 모든 것을 해결할 수 없다는 점을 이해하도록 만드는 것이 자바라가 극복해야 할 가장 큰 도전 과제이다.

그는 사람들이 모든 문제를 작은 윈덱스(WIndex)로 해결할 수 있다고 믿는 ‘나의 그리스식 웨딩’의 아버지 같은 생각을 갖고 있다고 표현했다. 과속 위반 티켓을 방지해주는 AI부터 AI 기반 섹스봇까지 참신한 AI 애플리케이션 (응용 기술)들이 속속 등장하면서, AI로 모든 것을 해결할 수 있다는 인식을 갖게 되었다.

자바라는 “'문제가 발생했어? AI를 조금 써보지 뭐'라는 식의 태도가 나타나고 있다"라고 언급했다.



정밀한 초점
불행히도, 윈덱스처럼 AI도 모든 문제를 해결해줄 수 없다. 자바라는 “먼저 성취, 또는 달성할 목적과 목표를 생각해야 한다. 그리고 목적을 달성하는 방법과 관련, 종합적이고 전체적인 전략을 수립해야 한다. 즉 시스템과 프로세스, 인적자원을 일치시켜야 한다”라고 강조했다.

비자는 개인의 구매 패턴에 부합하지 않는 대형 구매를 분석하는 프로그램을 개발했다. 이런 대형 구매를 단순하게 ‘부정 거래’로 분류하지 않는다. 맥락을 인식하는 AI가 (예를 들면) 고객이 사이버 먼데이 동안 쇼핑에 많은 금액을 지출했음을 인식한다. 이런 종류의 프로젝트는 특정 비즈니스 운영, 즉 부정 행위나 부정 거래 파악이라는 비즈니스 운영 부문에 직접적인 혜택을 준다. 동시에 고객과 기업 모두를 위한 가치를 창출해 전달한다.

또한 처음에 단 하나에만 초점을 맞추면 총 소유 비용을 낮출 수 있다. AIG의 스티브 미에스터(Steve Meester) SVP는 “처음에는 작은 영역을 대상으로 작게 시작해 작은 가치를 입증해야 한다. 대규모 투자가 필요 없는 방법이다”라고 말했다.

벤더와 협력해 경영진의 대규모 투자에 대한 부담과 충격을 최소화 할 수도 있다. 그는 “가치가 입증되지 않은 상태에서 내부에 기술을 구현하기 위해 투자를 하는 것보다 외부 벤더를 활용하는 것이 나을 수도 있다. 내부 역량 결집과 개발에 근거를 제시할 비즈니스 케이스가 목적이기 때문이다”라고 설명했다.

네트워크 효과
자바라에 따르면, 지지와 지원을 획득하는 또 다른 방법은 ‘인간관계'이다. 해결할 문제를 정확히 규명한 후, 몇몇 ‘개념 증명’ 프로젝트를 추진해야 한다. 그리고 조직 내부에서 네트워킹 활동을 통해 AI의 개념과 활용 방법에 대한 인식과 지식을 높여야 한다. 본격적으로 프로젝트를 추진할 때 여러 사람이 후원을 하게끔 네트워크를 구축해야 한다.

미에스터 또한 네트워킹이 중요하다는 점에 동의했다. 미에스터는 얼리어답터를 찾는 것이 좋다고 말했다. 자주 접하지만, 실천이 쉽지만은 않은 조언이다. 이때 기술 전문성이 미흡한 사람들도 이해할 수 있도록 커뮤니케이션을 하는 것이 중요하다.

미에스터는 “모든 것을 ‘비즈니스 언어’로 옮겨야 한다. IT 분야 종사자들은 비즈니스 언어로 옮겼다고 확신을 한다. 그러나 비즈니스 리더와 직접 이야기를 한 후에는 여전히 그들이 이해하지 못하는 언어라는 점을 깨닫곤 한다. 이런 사람들이 이해할 수 있는 언어로 커뮤니케이션을 하는 것이 아주 중요하다. 비즈니스 언어를 의미하는 것이다”라고 강조했다.

결국 비기술 분야 종사자들이 AI에 대해 우려하도록 만드는 원인 중 하나가 ‘언어’이다. 인공지능을 설명하면서 '혁신’이라는 표현을 사용했다고 가정하자. 아주 긍정적인 개념이다. 그러나 직원들에게 부정적인 인식을 초래할 수도 있다. 예를 들어, 혁신은 '파괴’이다. 자신의 업무에 자신감이 없는 사람들은 '혁신'을 자신의 능력 부족으로 받아들일 수도 있다.

레프코비츠에 따르면, ‘인력 축소’와 ‘경비 절감’을 전제로 (특히 자동화를 중심으로) 솔루션을 홍보 및 설득하는 사례가 많다. 그런데 또 다른 한편으로는 사람들에게 ‘걱정할 필요 없다. 이 솔루션이 당신 일자리를 뺏지 않을 것이다. 힘든 일을 없애주고, 더 재미있는 일을 할 수 있도록 도와주는 솔루션이다’라고 표현되곤 한다. 그들에게는 2개의 모순된 메시지인 것이다. 이는 의구심을 갖고 있는 직원들이 이와 관련된 기술을 신뢰할 수 없도록 만든다.

이의 해결방법은 무엇일까? AI 컴퓨팅 회사인 엔비디아의 워드 엘드레드(Ward Eldred) 솔루션 아키텍트는 “직원들에게 추진하고 있는 프로젝트가 인원 감축을 초래하지 않으며, 단지 하는 일에 변화를 가져오는 것이라는 점을 계속해 강조하는 것”이라고 말했다.

이를 위해서는 AI가 할 수 있는 일, 할 수 없는 일에 대한 직원들의 이해를 높여야 한다. 엘드레드는 머신러닝(ML)이 환상적인 일들을 해내고 있지만, 아직은 모든 장소에 사람들을 대신할 수 없다고 강조했다. 직원들이 하는 일이 얼마나 어려운 일인지 깨닫도록 만들어야 한다. 그러면 컴퓨터가 가까운 장래에 자신의 일자리를 뺏어가는 것을 걱정하지 않는다. 엔드레드는 “실제 초래되는 영향을 올바르게 이해할 때 이를 적극적으로 수용하는 경향이 있음을 발견했다”라고 설명했다.

이런 점에서 AI와 관련된 변화 관리는 다른 이니셔티브와 크게 다르지 않다. 자연어 AI 공급업체인 아티피셜 솔루션스(Artificial Solutions)의 데이브 파신 VP는 “조기에 사용자를 관여시켜야 한다. 이들이 솔루션의 일부가 되어야 한다”라고 강조했다.

기억해야 할 점이 또 있다. 단 한 부서만을 위해 프로세스를 최적화하는 프로세스인 경우에도, 다른 비즈니스 부서를 참여시켜야 한다. 엘드레드는 IT와 아키텍처 통합 중간에 보안 문제가 대두되는 것을 원하는 개발자는 단 한 명도 없다고 덧붙였다. 프로젝트에 관여하고 있는 사람, 데이터가 소외되거나 누락되는 일이 없도록 만들어야 한다.

자바라는 결국 (처음에 설명한)시스템과 프로세스, 인적자원을 일치시키는 프레임워크가 중요하다고 강조했다. 이 3가지가 통합이 되어야, AI가 미래의 여정을 강화할 수 있는 부분을 찾을 수 있다. 이렇게 해야 도전을 극복하고 성과를 창출할 수 있다.

결국 AI 그 자체가 목적이나 목표가 아니다. AI는 목적이나 목표를 달성하기 위한 수단과 도구이다. AI에 있어 사람과 관련된 문제를 해결하는 열쇠는 AI 도입이 AI 전략이 아닌 비즈니스 전략의 일부가 되도록 만드는 것이다. ciokr@idg.co.kr 
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