멀리 가려면 함께··· AI 이니셔티브 확장 팁 7가지

CIO

2018년, 인공지능(AI) 파일럿 프로젝트가 급증했다. 고객 관계를 강화하거나 네트워크 운영을 개선하려고, 또는 사이버보안 태세를 증강하려는 목적으로 머신러닝(ML) 알고리즘과 여러 자동화 툴을 시험한 기업이 많았다.  

초기의 성과에 고무된 CIO들은 다음의 도전, 즉 AI의 전사적 확대를 준비하고 있다. 프라이스워터하우스쿠퍼(PwC)의 최근 보고서에 따르면 미국 1,000명의 업무 임원 가운데 20%가 2019년에 AI를 전사적으로 도입할 계획이라고 응답했다.

현장의 열의는 다른 수치로도 드러난다. 기업들이 이 기술에 투자를 늘리고 있다. IDC는 인식 및 AI시스템에 대한 지출이 2022년이면 776억 달러에 이를 것으로 전망한다. 이는 2018년 예상치인 240억 달러의 3배가 넘는 수치이다. 

그러나 열의가 아무리 크다고 해도 AI를 확장하는 길은 위험으로 가득하다. 예를 들어 부서간 협업을 훼손할 수 있는 교류 전략 실패, 비즈니스 현안의 변화 등이다. 기술 업무를 담당할 인재의 부족은 문제를 한층 악화시킬 수 있다. 

PwC, 딜로이트 및 신생기업의 AI 전문가들이 AI 이니셔티브를 확장할 때 CIO가 고려할 사항을 조언했다.

인하우스 AI팀을 구성 
스타트업 랜딩AI(Landing AI)의 설립자이자 CEO인 앤드류 응은 임원 그룹의 지지를 확보하려면 내부적으로 AI팀을 결성해 프로젝트를 회사 내에 유지해야 한다고 강조했다. AI팀의 지휘는 CTO, CIO, 또는 CDO(digital or data), 또는 심지어 최고 AI 임원이 맡을 수 있다. 그러한 팀 구성은 특히 인재 영입 및 유지에 유리하다고 그는 설명했다.

응은 12월 출간된 AI 트랜스포메이션에 관한 안내서에서 “AI팀을 새롭게 결성한다면 AI인재의 산실이 되어 교차-기능적 프로젝트를 추진할 수 있다”면서 “새로운 직무 및 새로운 팀 조직이 출현할 것이다”고 말했다. 

응은 과거 구글과 바이두에서 머신러닝 엔지니어, 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, AI제품 관리자로 구성된 AI팀을 이끈 경력이 있다. 그는 그러나 팀 구성이 쉽지 않을 수 있다고 인정했다. 응은 “현재의 AI 인재 영입 전쟁은 단기적으로 제로섬 게임이다”라며, 핵심 담당자를 충원하기 위해 인력 회사와 협력해야 할 수 있다고 덧붙였다.

시티즌 AI 직원과 AI 전문가가 협력하도록 교육 
AI 인력난이 AI 이니셔티브를 좌절시켜서는 안 된다. 오히려, 기업은 AI와 데이터 과학을 민주화하는 툴을 적극 활용해 인재풀을 늘려가야 한다. 예컨대 시티즌 AI 개발자를 위한 이용자 친화적 인터페이스를 가진 애플리케이션, 비-기술 전문가를 위한 교육 프로그램 등을 검토할 만하다. 

PwC의 신종 서비스 및 신생 기술 리더이자 전사적 AI 확장에 관한 위 보고서의 공동 저자이기도 한 스캇 리켄스에 따르면 기업은 직원을 3계층으로 나눌 수 있다. 먼저 시티즌 이용자(citizen users)로서 AI로 보강된 앱을 이용하는 법을 배우는 사람이 있다. 

다음은 시티즌 개발자(citizen developers), 혹은 파워 유저로서 이용 사례와 데이터 세트를 규명할 수 있고, AI 전문가와 긴밀히 협력해 새로운 AI 앱을 제작할 수 있는 사람이다. 

그리고 데이터 과학자(data scientists)는 AI 애플리케이션을 제작하고 전개하고 관리하는 어려운 일을 한다.  

전문가 조직을 확립 
리켄스는 위 PwC 보고서에서 AI 기반을 구축하는 최고의 방법 가운데 하나는 AI 전문가 조직(Center of Excellence, CoE)을 확립하는 것이라고 밝혔다. 이 전문가 조직은 기술 표준, 아키텍처, 툴, 기법, 벤더, 지적 재산 관리를 결정하는 한편, 이용 사례를 규명하는 방법, 책임성과 거버넌스를 개발하는 방법을 도출하는 책임을 진다.  

실례로, 거대 에너지 기업인 셸(Shell)은 석유 시추 설비의 기계 부품의 예방 정비 등의 프로젝트를 다루는데 AI, ML, 애널리틱스를 이용하는 데이터 과학 전문가 조직을 결성했다.  

실험을 통해 AI 전략을 점진적으로 확대 
AI 전략을 즉시 도출할 수 있다면 좋겠지만 현실은 녹녹하지 않다. 응은 AI기술에서 어느 정도 경험이 쌓이기 전까지 기업이 깊이 있는 AI 전략을 개발하기는 쉽지 않다고 말했다. 

응은 연관 전략에 대체로 합치하는 AI 자산을 여러 차례 구축해볼 것을 권했다. 이는 업종 내 경쟁자가 모방하기 힘든 경쟁 우위를 가질 수 있도록 만들어져야 할 것이다. 그러자면 비즈니스 통찰을 낳는 정교한 데이터 애널리틱스 전략이 필수이다. 

예를 들어, 부동산 회사인 켈러 윌리엄즈(Keller Williams)는 게시물 최신성을 유지하기 위해 주택에 세심하게 배열된 수천 곳의 데이터 포인트와 머신러닝 소프트웨어를 이용한다고 회사의 최고 제품 임원인 닐 돌라키아는 전했다. 

직원들은 켈러 윌리엄즈 앱을 이용해 스마트폰에서 주택의 영상을 찍고, 이는 구글의 클라우드 오토 머신러닝 소프트웨어에 연결된다. 소프트웨어는 즉시 목재 바닥, 화강암 씽크대 등의 특징을 식별하고 기록한다. 돌라키아는 <CIO>와의 인터뷰에서 “여러 날이 걸리던 것이 몇 분이면 끝난다”라고 말했다. 


돌라키아는 머신러닝이 부동산 업종에서 경쟁 우위를 제공할 수 있다고 높이 평가하며, 2019년에 켈러 윌리엄즈의 AI 이용을 확대할 계획이라고 말했다. 

응은 “AI 전략은 가치를 창출하는 쪽으로 회사를 인도하면서도 방어 측면 또한 안배한다”면서 “초기의 AI 프로젝트가 성공하면 AI에 대한 이해가 깊어질 것이고, 그렇다면 AI가 최대의 가치를 만들 수 있는 곳이 어디인지 알 수 있을 것이다. 그곳에 자원을 집중시키면 된다”라고 말했다. 

책임성 확보
AI 도입 시 가장 어려운 점의 하나는 AI 모델이 어떻게 결정을 내리는가를 명확히 하는 것이다. 금융 등 규제적 시장이라면 이는 중대한 문제이다. 최근 뉴욕에서 열린 AI 서밋에서 뱅크 오브 아메리카(BoA)의 최고 운영 및 기술 임원인 케이시 베선트는 투명한 AI모델을 개발하는 것이 중요한 이유가 바로 이 때문이라고 말했다. 

조직은 다음과 같은 질문을 검토하면서 이른바 블랙박스 우려에 대처할 수 있다. 즉, ‘조직은 결정이 정확하다는 것을 보장할 수 있는가?’, ‘누가 AI 시스템을 책임지는가?’, ‘적절한 컴플라이언스 제어 수단이 배치되어 있는가?’와 같은 질문이다.  

성공적인 AI 전개란 이들 요소를 일일이 감안하며 ‘책임 있는 AI’를 만들어내는 것이다. 

참여적 또는 인간 중심 설계
책임 있는 AI를 구축하는 방법은 무엇일까? 딜로이트의 기업 AI현황에 관한 최근 보고서에 따르면 관계자가 취해야 할 첫 단계는 복잡한 AI 구현물을 설계하는데 직접 참여하도록 조치하는 것이다. 

참여적 설계는, 인간 중심 설계의 형태로, 이용자 커뮤니티의 니즈를 설계 프로세스로 직접 반영하며, 보다 지속성 있는 솔루션을 개발한다. 이는 설계자가 맥락 또는 상상의 실패로 인해 예상하지 못할 수 있는 문제를 이해하고 피할 수 있게 해준다. 

예를 들어, 직원 업무량을 줄이기 위해 고객 센터에서 챗봇을 구현한다고 하자. 참여적 프로세스라면 고객 센터 직원, 경영진의 일원, 챗봇과 상호작용할 고객이 관여할 것이다. 

AI가 윤리에 기초하도록 보장하고자 한다면 기업은 참여적 설계를 바탕으로 “정기적으로 알고리즘을 검토하고 평가하여 이상이 없음을 확인해야 한다”고 딜로이트의 사장이자 글로벌 데이터 위험 및 애널리틱스 리더인 빅 카트얄은 말한다. 

마지막으로, 기업은 제3자가 AI를 독립적으로 검증할 수 있게 해야 하고, 이는 공백을 메우고 허점을 보완하는데 유익하다. 

소통 전략 다듬기 
AI는 기업에 지대한 영향을 줄 것이므로, 기업은 통일성을 보장할 수 있는 소통 프로그램을 마련해야 한다. 이는 투자자 관계(AI에 관한 가치 창출 이론을 설명), 대정부 관계(필요에 따라), 고객(전략적 마케팅), 인재(블랜딩은 젊은 피를 수혈하는데 중요함), 그리고 내부 소통을 포함한다. 

응은 “오늘날 AI에 대한 이해가 여전히 부족하고, 특히 일반 인공지능은 과장이 심해 두려움, 불확실성, 의심이 있다”면서 “아울러 자신의 직무가 AI로 대체되지 않을까 우려하는 직원도 많다. 명확한 내부 소통에 의해 AI를 설명하고 직원의 우려에 대처한다면 AI 도입에 따른 내부 반발이 줄어들 것이다”라고 말했다. 

오늘날 대다수 임원들은 AI의 가능성에 대해 낙관적이다. 딜로이트가 조사한 1,100명의 IT 및 업무 임원 가운데 56%가 AI에 의해 3년 내에 업무가 변화할 것이라고 말했다. 

프랙탈 애널리틱스의 CIO 컨설턴트이자 전략 고문인 앤디 월터는 “간소해지고 기민해지고 성장에 집중할 필요에 따라 기업의 AI/애널리틱스 경쟁은 계속될 것이다”면서 “의도한 비즈니스 프로세스에서 AI 기능을 이용해온 기업은 가치 견인 기회를 전사적으로 확대할 것이다. ‘지능형 기업’은 매출과 순익 면에서 경쟁을 압도할 것이다”고 말했다. ciokr@idg.co.kr