“전 직원이 AI 시대 속 자신의 역할을 알아야 한다”··· PwC CAIO·CPIO와의 일문일답

프라이스워터하우스쿠퍼스(PwC)는 수십억 달러를 들여 조직 전체에 생성형 AI를 도입하고 있다. 직원들에게 기술에 대한 최신 정보를 전달하는 임무를 맡은 인물은 이 조직의 CAIO(Chief AI Officer)와 CPIO(Chief People and Inclusion Officer)다.

다국적 컨설팅 기업 PwC는 인공지능(AI) 활용을 확대하고 고객 서비스의 더 많은 부분에 이 기술을 접목하기 위해 수십억 달러를 지출할 방침이다. 작년에 PwC는 AI 서비스를 확장하고 확장하기 위해 3년간 10억 달러를, 새로운 생성형 AI(genAI) 도구를 내장하기 위해 내부 플랫폼을 '현대화'하는 데 23억 달러를 지출할 것이라고 발표한 바 있다. 한 가지 이니셔티브는 My+다. 이는 생성형 AI 기술을 사용하여 “경력을 개인화하고 직원들이 일하는 방식과 장소에 대해 더 많은 자율성을 부여”하는 데 초점을 맞추고 있다.

이 프로그램의 일환으로 PwC US는 6만 5,000명의 직원에게 AI 도구와 역량에 대한 교육을 실시하고 있다. 또 직원들에게 AI의 이점에 대해 고객에게 조언하는 방법을 교육하고 있기도 하다.

2년 전, PwC는 최고 인재 및 포용성 책임자(CPIO)로 욜란다 실스 코필드를 임명했다. 그녀의 직무 책임 중 하나는 수만 명의 직원이 AI를 더 잘 활용할 수 있도록 돕는 것이다. PwC는 지난 7월 더 큰 이니셔티브의 일환으로 첫 번째 최고 AI 책임자인 댄 프리스트를 임명했다고 발표했다.

링크드인 데이터에 따르면 지난 5년 동안 최고 AI 책임자(CAIO) 수가 거의 3배로 증가했다. 그리고 바이든 행정부는 많은 연방 기관에 AI 사용을 촉진하고 위험을 관리하기 위해 CAIO를 임명하도록 요구했다. 이미 비교적 새로운 직책인 CAIO 역할은 생성형 AI를 도입하려는 조직에서 각광받고 있다. 이 최고위 임원의 책임 중 하나는 빠르게 진화하는 기술을 탐색해 기업 가치를 추출하는 것이다.

프리스트 CAIO는 PwC의 미국 사업을 이끌며 고객이 AI의 복잡성과 기회를 탐색할 수 있도록 돕는 임무를 맡고 있다. 컴퓨터월드는 최근 프리스트와 실스 코필드에게 각자의 역할과 AI가 조직의 비즈니스 전략과 인력에 어떤 영향을 미쳤는지 설명해 달라고 요청했다.
 

Q. PwC의 CAIO가 되기 전의 역할은 무엇이었으며, 오늘날 조직에 CAIO가 필요한 이유는 무엇이라고 생각하는가? 기존 IT 리더도 이러한 임무를 수행할 수 있을까? 

PwC 미국 CAIO가 되기 전에는 클라우드 및 디지털 리더 직책을 맡았다. 다양한 산업 분야의 고객이 데이터, 기술, 최신 아키텍처를 사용하여 비즈니스 모델을 혁신하고 필수적인 이점을 창출하도록 지원했다. PwC의 CAIO 직책 신설은 우리의 인력이 변화하고 있음을 반영한다. AI의 잠재력을 최대한 실현하려면 조직 전체의 모든 사람에게 새로운 기술, 지식, 업무 방식이 요구된다. 

특히 AI 네이티브 운영 및 비즈니스 모델을 구축하기 위해서는 최고 경영진의 기술 격차를 좁혀야 할 필요가 있다. 이는 매우 중요한 일이며, PwC를 비롯하여 점점 더 많은 기업이 경영진에 CAIO를 추가했거나 추가 여부를 고려하고 있는 이유이기도 하다.

오늘날 대부분의 기업에서는 AI를 감독하는 명확한 임무를 가진 역할이 최고 경영진에 없다. 많은 조직에서 최고 기술 책임자 또는 최고 정보 책임자가 그 책임을 맡는다. 그러나 조직이 AI를 통해 성장을 촉진하고 운영을 혁신하고자 할 때, 전담 CAIO는 이러한 이니셔티브의 성공에 일조할 수 있다.

CAIO는 또한 조직 전체의 리더를 연결하여 AI 역량과 비즈니스 목표 사이의 간극을 메우는 연결점 역할을 한다. 다양한 부서의 리더들과 협력함으로써 CAIO는 각 부서의 요구 사항을 포괄적으로 이해하고 그에 따라 AI 이니셔티브를 조정할 수 있다.

주요 책임은 무엇인가? 
내 최우선 과제는 AI를 지속적으로 활용하여 회사와 고객이 비즈니스를 재창조하고 인력을 강화할 수 있도록 지원하는 것이다. 점점 더 경쟁이 치열해지는 시장에서 고객 기업들이 AI의 혁신 잠재력을 활용해 우위를 점할 수 있도록 하는데 PwC는 초점을 맞추고 있다. 나는 이 새로운 전략을 추진하는 데 기여하는 책임을 진다. 이를 위해 나는 고객과 함께 다음 5가지 핵심 영역에 집중하고 있다.

•    각 부문의 리더들이 자신의 영역에 미치는 AI의 영향을 평가하도록 지원 - AI가 부문별로 어느 정도의 효율성을 실현할 수 있는지, 그리고 AI 기반의 가격 책정 압력으로 인해 이러한 효율성이 어느 정도 약화될지 파악할 수 있도록 지원한다. 이는 또한 어떤 새로운 수익 기회가 가능한지 판단하는 데 도움이 된다.

•    AI를 활용한 비즈니스 전략 업데이트 - AI가 고객의 비즈니스에 미치는 영향의 정도에 따라 비즈니스 전략도 업데이트해야 한다. AI로 승리하는 방법을 아는 것이 중요한 성공 요인이 될 것이다.

•    직원 교육 및 활성화 - AI는 우리가 만들고 수행하는 모든 것에 내재화될 때 그 가치가 발휘된다. 회사의 직원들이 AI를 활용하는 방법을 알고 이를 도입하려는 동기를 갖게 되는 것이 중요하다.

•    아키텍처와 운영 모델의 변화 촉진- 모든 비즈니스에서 AI 기반의 새로운 효율성과 절감 효과를 누릴 수 있게 될 것이다. 최신 AI 기반 아키텍처는 혁신의 물결을 일으킬 것이다. 혁신의 휩쓸려 뒤쳐지지 않으려면 AI 아키텍처에 투자하는 것이 중요하다.

•    책임감 있는 AI 아젠다 실행 - 비즈니스 전략의 중심은 여전히 사람이다. 사람들이 AI를 신뢰하기 위해서는 AI 시대 속 자신의 역할을 이해해야 한다. 또 최공 고객은 기업이 자신의 데이터를 책임감 있게 사용하고 있음을 납득해야 한다. 책임감 있는 AI는 필수적이다.

PwC는 언제부터 AI(또는 생성형 AI)를 도입하기 시작했으며 어떤 목적으로 도입했는가? 현재 마케팅, 소프트웨어 개발, 고객 서비스 중 주로 어디에 활용되고 있는가? 

PwC는 수년 전부터 AI를 선도해 왔다. 우리 기술자들은 회사와 고객 모두의 이익을 위해 기술을 활용하는 방법을 잘 알고 있다. 우리는 AI에 대해 그저 이야기하는 데 그치지 않고 고유한 에코시스템 접근 방식과 기술 제휴를 통해 고객에게 이 기술로 비즈니스와 인력을 혁신하는 방법을 보여주고 있다.

작년 우리는 AI 역량을 확장 및 확장하고 고객이 생성형 AI의 힘을 통해 비즈니스를 재구상할 수 있도록 지원하기 위해 3년간 10억 달러를 투자하기로 약속했다. 이러한 노력을 바탕으로 5월에는 오픈AI와 계약을 체결하여 PwC 오픈AI의 첫 번째 챗GPT 엔터프라이즈 리셀러이자 최대 사용자가 됐다. 이를 통해 AI 분야에서 선도적인 입지를 더욱 강화할 수 있었다.

“우리는 또한 기초 모델 제공업체인 AWS, 앤트로픽, 구글, 메타, 마이크로소프트 등의 주요 AI 기술 공급업체 다수와 전략적 제휴를 맺고 있다. 어도비, 구글, 마이크로소프트, 오라클, 세일즈포스, SAP, 워크데이 등 생성형 AI를 자사 제품에 통합하고 있는 주요 엔터프라이즈 애플리케이션 벤더와도 제휴 관계를 맺고 있다.

AI가 PwC의 생산성 및 효율성을 어떻게 향상시켰는가? 

우리 회사는 이미 AI 도구를 사용하여 상당한 이점을 경험했다. 생성형 AI 도구를 정기적으로 사용하는 직원들은 20%에서 30%의 효율성 향상을 누린다. 이를 통해 직원들이 보다 전략적인 업무에 집중하고 고객에게 더 큰 가치를 제공할 수 있게 됐다.

AI가 가져온 효율성을 측정하는 방법에는 여러 가지가 있다. 여기에는 매출 또는 가격 마진 증가, 비용 절감, 시간 절약, 품질 개선 등이 포함된다. 비용 절감만이 유일한 목표라면 AI를 비즈니스의 핵심으로 완전히 도입하기 어려울 수 있다는 점에 유의해야 한다. 하지만 여러 효과를 고려하고 목표로 삼으면 더 높은 투자 수익을 달성할 수 있다.

마이크로소프트, 아마존, 구글 등의 SaaS 기반 AI를 주로 사용하는가? 아니면 자체 오픈소스 언어 모델을 사용하여 업무 특화적 AI를 만들고 있는가? 어떤 모델을 사용하는가? 

우리는 사용하는 AI 도구를 구매하기도 하고 직접 구축하기도 한다. 작년 우리는 내부 혁신 및 서비스와 함께 애저 오픈AI 서비스와 통합된 내부 생성 AI 도구인 챗PwC를 구축하여 직원들이 AI 사용을 가속화할 수 있도록 했다. 최근에는 챗GPT 엔터프라이즈의 첫 오픈AI 리셀러이자 이 제품의 최대 사용자가 됐다.

주요 기술 공급업체와의 제휴한 것에 더해 PwC의 자체 에코시스템 접근 방식을 따른다. 이를 통해 AI 기술에 대한 빠르게 접근하는 한편 고객이 필요로 하는 솔루션을 책임감 있게 개발하는 데 유리한 고지를 점할 수 있다.

AI의 미래가 어디에 있다고 보는가? 소규모, 인하우스, 업무 특화적 모델일까? 아니면 클라우드 기반 모델이 지속될까? 

AI는 우리 업무의 자연스러운 일부가 되고 있다. 이제 AI 관리는 더 이상 기술 영역에 그치지 않는다. 기업이 크고 중요하며 의미 있는 문제를 해결하여 많은 경제적 가치를 창출할 수 있도록 지원하는 시대에 접어들었다.

하지만 이러한 목표를 달성할 수 있는 유일한 방법은 조직의 비즈니스 전략, 역량 시스템, 제품 및 서비스, 업무 방식, 그리고 사람을 통해 AI를 도입하는 것이다. AI는 단순한 도구가 아니라 팀의 일원으로서 엔드투엔드 가치 사슬에 포함되는 것으로 볼 수 있다. AI가 조직에 자연스럽게 내재화되고 내재화될수록 직원과 비즈니스 모두 생산성을 높이고 더 나은 가치를 제공하는 데 도움이 될 것이다. 또한, 완전히 AI로 구동되는 새로운 제품과 서비스가 시장에 출시될 것이며, 이는 매출과 성장의 핵심 동력이 될 것으로 본다.

AI를 배포할 때 가장 어려웠던 점은 무엇이었으며, 보안 및 개인정보 보호 위험을 어떻게 해결했는가? 

AI를 배포함에 있어 몇 가지 문제나 과제가 발생할 수 있다.

•    데이터 품질 및 가용성 : 깨끗하고 관련성 있는 데이터를 충분한 양으로 확보해야 한다.

•    적절한 인재와 전문성 확보 : 숙련된 AI 전문가와 데이터 과학자 찾기.

•    기존 시스템 및 인프라와의 통합 : AI 시스템이 기존 시스템 및 인프라와 원활하게 작동하는지 확인해야 한다.

•    확장성 및 성능 : AI 애플리케이션이 성장함에 따라 증가하는 워크로드를 처리하고 효율적인 성능을 유지해야 한다.

•    비용 및 리소스 요구 사항 : AI 시스템을 개발하고 유지 관리하려면 인프라와 리소스에 대한 투자가 필요하기 때문에 비용이 많이 들 수 있다.

PwC에서 배포하는 모든 기술에 대해 우리는 무엇이 잘못될 수 있는지, 어떤 안전장치가 마련되어 있는지 고려한다. 최근 실시한 책임감 있는 AI 설문조사에 따르면 조직의 AI 및 생성형 AI 노력의 위험을 평가할 때 응답자의 58%만이 조직 내 AI 위험에 대한 예비 평가를 완료한 것으로 나타났다. 그러나 책임 있는 AI(RAI)는 위험 관리 이상이다. 많은 경영진이 조직이 이 가치를 목표로 삼고 있다고 답했다.

PwC에서는 AI 리스크를 관리하기 위해 다음과 같은 조치를 취하고 있으며, 고객사도 같은 조치를 취하도록 권장한다:

•    오너십 명료화. 오늘날 RAI의 소유권은 종종 파편화되어 있다. 한 개인이 소유권을 갖고 여러 분야의 팀을 구성하여 비즈니스를 지원할 수 있어야 한다.

•    AI 너머를 지향. AI가 조직의 모든 측면에 어떻게 통합되고 있는지 이해하면서 더 큰 그림을 고려해야 한다. 즉, RAI 리더가 회사의 CAIO(또는 이에 상응하는 사람)와 긴밀히 협력하여 운영 모델, 비즈니스 프로세스, 제품 및 서비스의 변화를 이해해야 한다.

•    엔드투엔드 조치. 책임감 있는 AI는 가치와 위험에 따라 잠재적 사용 사례를 평가하고 우선순위를 정하는 시작 단계부터 시작하여 출력 검증 및 성능 모니터링을 포함한 전체 AI 수명 주기를 거쳐야 한다.

•    이론 이상의 행보. 많은 기업이 정책, 거버넌스 구조, 위원회를 설정하는 문서 작업을 수행했지만 이는 시작에 불과하다. RAI는 비즈니스 전반으로 확장되어 운영되어야 한다.

•    ROI에 집중. 지금까지는 RAI의 가치를 정량화하는 것이 어려웠지만, 이제는 빠르게 변화하고 있다. 다가오는 규제, AI에 대한 감사 필요성, 높아지는 사회적 기대치 등이 모두 ROI 방정식에 영향을 미칠 전망이다. 이미 RAI를 발전시키고 있는 기업은 대응에 더 잘 준비되어 있으며 변화하는 기대치와 요구사항에 대한 부담을 덜 수 있을 것이다.
•    신뢰에 미치는 영향을 평가. 투명성 및 이해관계자에 대한 지속적인 보고 계획을 수립하여 RAI 프로그램이 실제로 신뢰를 얻고 있는지 모니터링한다.

AI 도입에 대해 다른 조직에게 해주고 싶은 조언이 있다면 무엇인가? 

우리 모두 생성형 AI를 탐색하는 것이 복잡하다는 것을 알고 있다. 가장 전하고 싶은 조언은 AI 확장을 위해서는 세부적인 로드맵을 세우는 것이 중요하다는 것이다. PwC는 리더십 가이드를 따라 고객 기업에게 이러한 복잡성을 헤쳐나가는 데 필요한 지식과 인사이트를 제공하고 조직에 AI를 도입하는 데 있어 정보에 입각한 결정을 내리도록 돕고 있다.
 

Q. 생성형 AI 기능을 활용하기 위해 PwC의 인력을 재교육 및/또는 숙련도를 높이는 데 있어 가장 어려웠던 점은 무엇인가? 

새로운 프로그램이나 이니셔티브에는 직원의 동의가 매우 중요하다. 직원들이 회사에서 하는 일에 흥미를 갖고 참여해야 한다.

작년 우리는 My+ 직원 경험의 일환으로 AI 업스킬링 전략인 My AI를 시작했다. 초기부터 핵심 리더와 팀을 참여시켰기 때문에 성공할 수 있었다. 학습 및 개발] 팀, 기술 팀, 고위 리더십 팀 등이 긴밀히 협력하여 고품질의 프로그램을 제공해 직원의 95%가 참여했다.

PwC는 누가 어떤 교육이 필요한지(기술 역량을 갖춘 IT 직원과 비즈니스 역할을 담당하는 직원 중 누구에게 어떤 교육이 필요한지) 어떻게 결정했는가? 

나를 포함한 회사의 모든 직원이 생성형 AI 기술에 정통하고 책임감 있는 사용자가 되어야 한다고 생각한다. 이 기술은 비즈니스 환경을 빠르게 변화시키고 있으며, 모든 사람이 AI 시스템과 효과적으로 협업하기 위해 지속적인 학습을 통해 이점을 얻을 수 있다고 본다.

그렇기 때문에 My AI는 직급이나 업무 기능에 관계없이 7만 5,000명의 모든 직원을 생성형 AI로 숙련시키고 교육하는 것을 목표로 하고 있다. 생성형 AI 파운데이션 학습 번들의 요소는 다음과 같다.

•    비즈니스 리더에게 생성형 AI가 비즈니스의 미래를 혁신하는 데 도움이 되는 핵심 인사이트를 생성하는 방법을 알려주는 모듈.

•    ‘비전문가를 위한 10분짜리 생성형 AI 가이드’라는 모듈. AI와 생성형 AI가 무엇이며 일상 생활에 널리 퍼져 있는지에 대한 높은 수준의 기초적인 기본 지식에 중점을 둔다.

PwC 인력의 업스킬링과 재교육은 어떻게 실행했는가? 다른 교육으로 확장하고 있는가? 

조직 전체의 업스킬링에는 획일적인 방법론이 통하지 않는다. 개인마다 선호하는 학습 스타일이 다르기 때문이다. 예를 들어 세무 부서의 한 관리자는 시각적 학습자다. 그녀는 비디오를 보고 데모에 참여하는 것을 선호한다. 세무 부서의 또 다른 매니저는 읽고 들으며 학습 내용을 제대로 이해하고 심화학습하는 접근법을 선호한다.

My AI 출시 이후 학습 방식은 기존의 e-러닝 과정뿐만 아니라 팟캐스트, 비디오, 사고 리더십, 대면 교육, 게임화 등으로 확장됐다. 또한 직원들이 직접 또는 가상으로 모여 생성형 AI 도구를 직접 체험할 수 있는 회사 차원의 프롬프팅 파티에 참여했다. 직원들은 즐거운 시간을 보냈고, 이러한 이벤트는 툴 도입을 촉진하는 데 큰 도움이 됐다.

우리가 직원들에게 제공하는 다양한 학습 기회는 생성형 AI 기술에 정통하고 책임감 있는 사용자가 된다는 것이 폭넓을 수 있음을 의미한다. '첫째, 기술 사용법을 이해하도록 돕겠다. 둘째, 매일 수행하는 업무를 지원하기 위해 생성형 AI를 창의적으로 사용하도록 돕겠다"라고 말한다. 이러한 접근 방식은 AI에 대한 이해를 돕고, 이 기술이 직원들과 함께 작동하도록 설계되었으며, 직원들의 경력에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 나타낸다.

AI 도입으로 인해 보안 및 개인정보 보호에 대한 직원 교육 방식에 변화가 생겼는가?

My AI의 핵심 구성 요소는 직원들에게 생성형 AI의 책임감 있는 사용에 대해 교육하는 것이다. 학습 과정에는 최신 선도 사례, 업계 표준, 포용성 및 기타 편견 가능성 등 생성형 AI와 관련한 신선한 콘텐츠로 가득 차 있다.

또한 직원들이 도구를 직접 사용해보고 배운 내용을 실천에 옮기도록 장려하며, 생성형 AI 프롬프트 전략을 자주 업데이트한다. 그리고 직원들이 책임감 있게 생성형 AI를 사용할 수 있도록 교육할 때 모든 생성형 AI 산출물을 검토하고 모든 단계에서 사람의 감독을 받아야 한다는 점을 강조하고 있다.

AI를 위해 인력을 재교육/업스킬링하고자 하는 조직에 조언을 전한다면? 

생성형 AI 업스킬링 프로그램의 구현은 만만치 않은 작업이다. 가장 중요한 것은 테스트 및 학습 프로세스임을 인정하는 것이다. AI는 매우 빠르게 진화하고 있기 때문에 그 과정에서 민첩하게 적응해야 한다. 우리 모두는 향후 6개월과 1년 동안 무엇이 변화하고 변화할지 함께 학습하고 있다.

My AI를 설계할 때는 조금씩 조금씩 진행했다. 다양한 학습 과정을 천천히 출시했고, 그 과정에서 직원들로부터 받은 피드백을 바탕으로 다양한 학습 방식을 통합해 직원들의 공감을 얻을 수 있도록 했다. 

재미있게 만들어야 한다! 직원들이 AI에 대해 흥미와 호기심을 가질 수 있는 방법을 생각해보라. 생성형 AI가 어떻게 자신의 역량을 더 가치 있고 미래 지향적으로 만들 수 있는지 깨닫도록 도와주도록 하라. ciokr@idg.co.kr