함께 가야 제대로 간다··· AI 성공 기업의 비밀 ‘조직 학습’

그는 “기업들이 ROI를 얻지 못하는 등의 문제가 발생하는 이유는 적절한 교육, 코칭, 관리를 받지 못하고 있기 때문이다. 한 명의 개인이나 하나의 그룹이 여기에서 배우는 것이 아니라 여기에서 조직 전체가 배워야 한다”라고 말했다.

여기에는 ‘다국어를 구사하는’ 사람들, 즉 비즈니스 측면, 주제 영역, 소프트웨어, AI 알고리즘을 이해하는 사람들에게 도움이 된다고 그가 말했다. “아니면 협력할 수 있는 팀을 찾아야 한다. 그것이 가장 어려운 점이다. 마음가짐이 다른 사람들이 협력하도록 하기는 어렵다”라고 그가 덧붙였다.

인간-기계 협업
조직 학습 원칙을 도입한 또 다른 기업은 GE의 비즈니스 프로세스 사업부로 출발한 글로벌 전문 서비스 기업 젠팩트(Genpact)다. 2005년에 분사한 젠팩트는 현재 약 10만 명의 직원을 고용하고 있으며 2019년 35억 달러의 매출을 보고했다.

팬데믹은 잰팩트가 속한 업종에 큰 타격을 입혔다. 이로 인해 1만 명을 정리해고하는 방안을 고려하기도 했다고 해당 기업의 CIO(Chief Innovation Officer) 쟈니 쟈코멜리가 말했다. 

그는 이어 “그러나 우리는 AI를 이용해 실시간으로 재교육한다는 결정을 내렸다”라고 말했다. 그는 해당 기업의 학습 및 개발 책임자이기도 하다. 쟈코멜리는 “때로는 몇 주 만에 그들을 재교육하여 새로운 업무에 투입할 수 있었다. 우리는 실제로 코로나19 중에도 경쟁사들과 비교하여 더 성장할 수 있었다”라고 말했다.

재교육은 해당 기업에서 AI를 두 가지 용도로 활용했기 때문에 가능했다. 우선, 젠팩트는 프로세스 마이닝, NLP, 네트워크 분석을 활용하여 업무 처리 방식을 파악하고 예외를 확인하며 해당 기업에서 누구에게 어떤 스킬과 분야 전문지식이 있는지 파악했다.

이 정보는 해당 기업이 직원들을 새로운 업무에 배치하는 데 도움이 되었고, 직원이 새로운 역할을 시작하면 AI 시스템을 통해 특정 작업에 대한 프로세스를 설명하거나 관련된 전문가와 연결해 주어 신속하게 속도를 높일 수 있었다.

“이를 통해 우리가 처한 상황에 더 빠르게 대응할 수 있었다”라고 쟈코멜리가 말했다.

과거에는 지식 관리에도 어려움이 있었다. 5년 전, 이런 프로그램의 실패율은 약 50%였던 것으로 KM 인스티튜트(KM Institute)의 조사 결과 나타났다. 하지만 NLP와 기타 AI 기술의 상당한 발전 덕분에 상황이 극적으로 바뀌었다.

쟈코멜리는 “지난 2~3년 동안 기계가 스스로 할 수 있는 온톨로지(Ontology) 생성 품질이 훨씬 정확해졌다. 이를 통해 훨씬 높은 정밀도를 얻게 된다”라고 말했다.

젠팩트에서는 AI가 IT 부서만의 영역이 아니다. 그리고 그것이 AI에서 상당한 ROI를 볼 수 있는 기업과 없는 기업의 중요한 차이라고 BAH(Booz Allen Hamilton)의 AI 전략 및 교육 책임자 케이틀린 피더링엄이 말했다.

그녀는 “AI는 4차 산업 혁명이다. 이로 인해 상황이 완전히 뒤바뀐다. 단순히 IT 문제가 아니라, 모든 역할이 발전하고 있다”라고 말했다.

AI에 기반한 기업 변혁에는 성과 목표, 교육 목표에 대한 재평가가 요구된다고 그녀가 말했다. 그리고 조직의 비전과 미션에도 연계되어야 한다. 그녀는 “경험상 AI는 비전과 미션에 연계되지 않는 경우가 많았다”라고 말했다.

새로운 비즈니스 부문 만들기
조직 학습의 원칙 중 하나는 AI를 사용하여 직원을 강화하고 그들과 협력하며 그들의 스킬을 보완하는 것이다.

“기계가 잘 하는 것과 인간의 직관 및 지식이 필요한 것 사이에서 협업하면 엄청난 비즈니스적 이점을 얻게 된다”고 H&A(Hurwitz and Associates)의 사장 겸 설립자이자 리더십, 기술, 분석에 대한 10권의 서적을 집필한 주디스 허브비츠가 말했다.

소프트웨어 개발 기업 글로반트(Globant)가 바로 이러한 시도를 하고 있다. 자체적인 AI 기반 강화 코딩을 통해서다. NLP를 사용하여 개발자들이 코드를 기능별로 검색할 수 있도록 함으로써 학습 곡선이 짧고 빨라지며 개발이 더욱 정확해졌다. 또한 이 시스템은 문서를 작성하고 컨텍스트에서 코드를 자동으로 완성한다.

글로반트의 북미 CTO 니콜라스 아빌라는 “AI가 개발자의 중요성을 대체하지는 않을 것이다. 기술이 아직 완성되지는 않았을 뿐더러 우리를 대체하는 것도 아니다”라고 말했다.

대신에 강화된 코딩 기술은 일상적인 업무의 많은 어려운 부분을 해소해준다. 그는 “(개발자에게) 특정한 문제와 고객에 적합한 것에서부터 시작하기 위한 기준을 제공한다. 우리는 단지 그들의 시간을 더욱 효과적으로 이용하는 것이다”라고 말했다.

글로반트는 5년 전 처음으로 AI 역량에 투자했으며, 특히 교육을 보급했다고 아빌라가 말했다. 그 대상에는 개발자뿐 아니라 HR 또는 구매 또는 기타 부서에 소속된 사람들도 어느 정도 포함되어 있었다. “최소한 높은 수준에서 AI 역량에 대해 생각하여 모든 직원들이 기회를 확인할 수 있도록 해야 했다”라고 아빌라는 말했다.

이것이 채용과 유지 등 회사의 다른 영역에서도 AI 기반 애플리케이션으로 발전했다.

코딩이 강화되면서 결국 2019년 초 NLP를 프로그래밍 언어에 적용하는 실험으로까지 발전했다. 이 노력을 통해 일련의 내부 개발 도구가 완성되었고 상업적인 제품으로까지 출시되었다. 아빌라는 “우리는 분명 비즈니스 기회가 성장하고 있다고 생각한다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr