“패스트 팔로워 전략 안 통해··· 지금 바로 AI 수용하라”

선도 기업이 AI를 통해 어떻게 시장 판도를 바꿔내는지를 다룬 데븐포트와 니틴 미탈의 신간이 나왔다. 관건은 ‘적극적인 도입’이다. 예전처럼 선도 기업을 빠르게 뒤따르는 방식을 기대해서는 곤란하다는 지적도 있다.
 

생성형 AI가 큰 관심을 끌고 있음에도 불구하고 대부분의 조직들은 인공지능으로 해낸 게 거의 없다. 이는 큰 실수라고 딜로이트(Deloitte)의 수석 고문인 톰 대븐포트는 지적했다. 특히 업계 리더인 기업은 경쟁력 유지를 위해 AI에 올인해야 한다는 주문이다.

AI 투자의 혜택을 진정으로 누리기 위해서는 직원이 업무를 수행하고 직원이 고객과 상호작용하는 애플리케이션부터 시작해 업무 환경 곳곳에서 인간이 머신과 상호작용하는 방식을 재고해야 한다. 또 AI는 모든 비즈니스 의사결정 및 모든 제품 혹은 서비스 제공을 주도하는 데 기여해야 한다.  

이 메시지는 딜로이트 컨설팅 대표인 니틴 미탈과 공동 집필한 대븐포트의 신간 ‘AI에 올인하기 : 스마트 기업이 인공지능으로 도약하는 방법’의 핵심이다. 대븐포트는 “잡다하게 실험하며 AI를 만지작거리는 것만으로는 많은 가치를 얻을 수 없다. 우리는 소규모로 AI를 쉽게 활용할 수 있다. 그러나 AI를 작업 방식에 통합시킨다는 것은 AI를 기존 기술 아키텍처에 포함시킨다는 것을 의미한다”라고 말했다. 

그에 따르면 조직은 AI를 비즈니스 프로세스 및 워크플로에 통합시켜야 한다. AI와 함께 일할 수 있도록 직원을 업스킬링해야 한다. 또한 AI 기술이 확장될 수 있도록 해야 한다. 뿐만 아니라 이러한 노력이 역효과를 내지 않도록 시간에 걸쳐 수행해야 한다. 

대븐포트는 “AI를 적극적으로 채택하고 전략, 비즈니스 모델 및 주요 비즈니스 프로세스를 변경하는 데 사용할 경우 많은 이점을 얻을 수 있다. 기업들이 대부분 취해온 ‘시험삼아 한 번 해보는 식’의 기존 접근방식을 넘어 더 많은 작업에 AI를 활용할 것을 촉구한다”라고 강조했다.


AI 투자로 큰 이익을 얻는 기업들의 교훈
이 책에서 대븐포트와 미탈은 AI에 ‘올인’해 이 전략에서 엄청난 이익을 본 30개 조직을 정리했다. 

대븐포트는 “특히 인상적인 예가 중국의 핑(Ping)이다. 세계에서 16번째로 매출이 큰 기업이지만 대부분의 사람을은 잘 알지 못한다. 핑은 현재 중국에서 가장 큰 민간 부문 기업이다. 핑은 보험 기업으로 설립되었으나 현재 5개의 ‘생태계(ecosystems)’ 또는 사업부를 갖추고 있다. 보험 외에도 이 기업은 은행, 의료, 스마트 시티(스마트 시티 비즈니스) 및 자동차 서비스 비즈니스를 추가했다”라고 전했다. 

핑은 놀라운 속도로 성장했다. 이 기업은 다른 조직과 파트너십을 맺고 이 관계로부터 고객 데이터를 얻을 수 있도록 이러한 생태계 접근방식을 개발했다. 이들은 이 데이터를 사용해 행동 예측 혹은 분류에 뛰어난 AI 모델을 생성한다. 그 다음 각 비즈니스를 성장시키고 더 많은 데이터를 얻는다고 그는 설명했다.

그는 “내가 좋아하는 사례는 ‘굿 닥터(Good Doctor)’라는 서비스를 만든 이들의 의료 비즈니스다. 팬데믹 기간 동안 미국에서 사람들이 줌을 통해 의사와 상담하거나 처방전 등을 받을 수 있는 모습을 보고 상당히 깊은 인상을 받았다. 그러나 이것은 그 이상이다”라고 설명했다. 

굿 닥터는 분류, 진단 및 치료 권고를 위한 AI 기반 시스템이. 실제 의사가 최종 진단을 내리고 환자를 위한 치료를 권고하지만, 의사는 대개 굿 닥터 시스템의 권고를 따른다. 

대븐포트는 “중국에서 이 시스템을 거의 4억 명의 사람들이 사용하고 있다는 점이 개인적으로 가장 놀라웠다. 중국에는 의사 수가 부족하기 때문에 이는 보건 의료 상태에 큰 변화를 가져왔다”라고 말했다.   

시장을 혁신하는 기타 AI 리더들 
이 책에 소개된 또 다른 예인 쉘 석유회사(Shell Oil Co.)는 많은 사업부에 AI를 도입했으며, 여러 프로세스를 리엔지니어링하기 위해 AI를 활용해왔다. 쉘의 대규모 플랜트 및 파이프라인 점검이 인상적인 사례다.  
 
대븐포트는 “과거에는 인간 검사관들이 플랜트의 모든 부분을 검사하는 데 거의 최대 6년이 걸렸다. 쉘은 이제 드론 및 AI 기반 이미지 분석 시스템을 활용해 7일 내에 이 작업을 완료할 수 있다. 시간 단축과 더불어 안정성과 관련한 이점도 있다. 뿐만 아니라 쉘은 5,000명 이상의 엔지니어들을 어떤 의미에서 시민 데이터 과학자로 훈련시켜왔다. 이들은 전문적인 과학적 배경 없이도 이러한 점검 데이터를 해석할 수 있다”라고 설명했다. 

미국의 주요 식료품 소매점 중 하나인 크로거(Kroger)도 주요 사례로 손꼽혔다. 크로거는 신시내티에 기반을 둔 84 포인트 51 디그리(84 Point 51 Degrees)라는 데이터 과학 자회사를 완전 소유하고 있다. 이 이름은 신시내티의 경도에서 유래한다. 

대븐포트는 “크로거에 제품을 판매하는 회사는 물론이고 크로거를 위해 수행하는 소비자 제품에 대한 데이터 과학 작업을 수행하는 기업이다. 예를 들어, 이들은 모든 재고 단위, 모든 매장, 매장의 전체 컬렉션의 매출을 예측하는 거대 모델을 매일 밤 운영하고 있다”라고 언급했다. 

또한 크로거는 미국에서 가장 큰 식료품 로열티 프로그램을 갖추고 있다. 이 기업의 경우, 회원이 지역 상점을 더 많이 방문해 더 많은 구매를 하도록 설득할 수 있는 제품 및 프로모션을 예측한다. 

대븐포트는 “이들은 영양가 높은 신제품을 추천하기 위해 그리고 고객이 건강 식품 코너에서 쇼핑하도록 독려하기 위해 로열티 프로그램을 활용하고 있다. 또한 소비자 제품 파트너에게 데이터 인사이트 일부를 판매한다. 이러한 측면에서 이 기업은 기타 식료품 소매회사보다 훨씬 앞서 있다고 본다”라고 설명했다.   

기성 대기업에 가지는 AI의 가치
대븐포트와 미탈의 책은 인공지능을 통해 진정한 혁신을 이루고자 하는 기존 조직을 대상으로 한다. 

대븐포트는 “이는 디지털 네이티브 기업을 대상으로 하지 않는다. 이러한 조직은 대개 AI 및 디지털 트랜스포메이션을 수용하고 있기 때문이다. 많은 기업들은 AI를 활용하고 있다고 이야기하지만 AI 배포와 관련해 보여줄 수 있는 게 거의 없다. 이들은 AI를 일상 업무에 통합하지 않았기 때문에 그 어떤 실질적인 경제적 가치도 얻지 못하고 있다”라고 지적했다. 

대븐포트는 많은 기업들이 초기 단계에서 대규모 투자를 꺼리는 데에는 이유가 있다는 점을 인정한다. 그러나 AI 사용에 전념하는 조직이 어떻게 상당한 이익을 얻고 있으며, 일부 경우 자신의 시장을 혁신하고 있는지를 보여주는 게 이 책의 의도한 바다. 

선도적인 조직들은 광범위하고 깊이 있게 AI를 채택하며, 특히 비즈니스 현장에 유스 케이스 혹은 애플리케이션을 가지고 있다고 그는 강조했다. 이들은 머신러닝을 포함한 다양한 기술을 사용한다. 또한 대다수는 로봇 프로세스 자동화(robotic process automation) 및 언어 기반 컴퓨테이셔널 챗봇(linguistics-based computational chatbots)을 사용한다. 

대븐포트는 “방관할 시간은 지났다. 어떤 면에서 우리는 독자들에게 겁을 주고 ‘여러분의 업계에서 누군가가 이와 같이 하고 있는데 여러분은 아닌 경우 따라잡기 어려울 것이다’라고 말하고자 했다”라고 말했다. 

그는 이어 종전처럼 패스트 팔로워가 되기에 쉽지 않은 트렌드인 점을 기억해야 한다고 강조했다. 광범위하게 사용할 수 없는 많은 데이터 및 기술을 필요로 하기 때문이라는 설명이다. 다행 상당히 쉽고 저렴하게 수행할 수 있는 방법들이 있다고 그는 덧부였다.

그는 “많은 벤더가 ERP 시스템 및 CRM 시스템에 AI 기능을 통합하고 있으므로 여기서 시작할 수 있다. 그러나 AI로부터 어떤 종류든 경쟁적 우위를 원할 경우, 이러한 기능 중 일부를 직접 개발해야 할 것이다. 이는 자신의 고유한 유스 케이스 일부를 생성하기 위해 역량 및 기술을 개발해야 함을 의미한다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr