2021.06.29

기고ㅣAI 책임자 직급이 낮아졌다, 이유는?··· '2021 AI 현황 보고서' 요약

Zeus Kerravala | InfoWorld
호주의 AI 학습용 데이터 전문 업체 ‘아펜(Appen)’에서 비즈니스 리더와 데이터 과학자를 대상으로 실시한 설문조사 결과를 발표했다. AI 이니셔티브가 비즈니스 가치를 제공하는 건 맞지만 과제도 여전히 남아있는 것으로 나타났다.

2020년은 그 어느 때보다 다사다난했던 한 해로 기억될 것이다. 코로나19가 강타하고, 그 여파로 사회적 변화가 이뤄졌으며 그리고 미국의 경우 중대한 정치적 변화가 발생했다. 기술 업계에서도 2020년은 의미가 있다. ‘인공지능(AI)’이 SF 소설에서 비즈니스 현실로 탈바꿈한 해이기 때문이다.  

지난해 코로나19 위기가 닥치자 거의 모든 업종과 규모의 기업에서 AI 이니셔티브를 가속했다. 팬데믹이 1년 이상 지속되고 있는 현 상황에서 기업들은 이제 데이터를 파악하고 AI를 사용해 내부 프로세스를 지원하는 데 초점을 맞추고 있다. 
 
ⓒGetty Images

몇 년 전에 ‘모든 기업은 기술 기업이다’라는 말이 있었다. 그 말은 이젠 한물갔다. 오늘날 모든 기업은 데이터 기업이다. 하지만 방대한 양의 정보 때문에 대대적인 자동화를 통해 핵심 인사이트를 찾아야 한다. AI가 바로 이 문제의 해결책이다. AI 관련 예산은 연간 50만 달러부터 500만 달러까지로 전년 대비 55% 이상 증가하면서 시장 성숙도가 더욱더 높아지고 있다.  

AI 시스템 구축용 학습 데이터 전문 업체 ‘아펜 리미티드(Appen Limited)’는 시장조사기관 해리스 폴(Harris Poll)에 의뢰해 올해 3월 1일부터 19일 동안 총 501명의 비즈니스 리더와 데이터 과학자를 대상으로 온라인 설문조사를 진행해 ‘2021년 AI 및 머신러닝 현황 보고서(2021 State of AI and Machine Learning Report)’를 발표했다.

설문조사 응답자는 100명 이상의 직원을 둔 미국 기반 기업에 소속된 251명의 비즈니스 리더와 250명의 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 개발자로 구성됐다. 

“AI 이니셔티브를 성공시키려면 상당한 투자가 필요하다”
보고서에 따르면 AI 이니셔티브에 투입하는 예산이 100만 달러 이상이면 100만 달러 미만일 때보다 AI 프로젝트를 성공적으로 구축할 가능성이 더 큰 것으로 드러났다. 

예산 할당도 AI 구축을 통한 ROI 달성과 관련이 있었다고 보고서는 밝혔다. 100~300만 달러의 예산을 할당했다고 말한 기업의 48% 그리고 300만 달러 이상의 예산을 할당했다고 말한 기업의 49%의 AI 구축률은 61~90%인 것으로 조사됐다. 100만 달러 미만의 예산을 할당했다고 말한 기업의 경우 이 수치가 훨씬 더 낮았다. 

또한 예산은 시장 선도기업으로 인식하는지 여부에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 아펜은 기업들을 다음의 범주로 분류했다. ▲50만 달러 미만 지출, ▲50만~100만 달러 지출, ▲1~300만 달러 지출, ▲300만 달러 이상 지출이다. AI 프로젝트에 50만 달러 미만을 지출하는 기업(58%)은 지출이 가장 큰 기업(75%)과 비교해 스스로를 시장 선도기업이라고 여기는 비율이 낮았다. 

“AI가 IT 도구로 구축되고 있다”
해당 보고서는 조사 결과 또 다른 중요한 변화가 확인됐다고 밝혔다. AI 프로젝트의 책임이 비즈니스 의사결정권자(C-레벨 경영진)에서 기술 전문가로 옮겨지고 있다는 것이다. 

올해는 C-레벨이 AI 이니셔티브를 담당하고 있다고 대답한 비율이 39%에 그쳤다. 지난해(71%)보다 크게 감소한 수치다. 기술 전문가들이 AI 프로젝트를 구축 및 관리하게 된다는 건 조직 내에서 AI 프로젝트에 진전이 있음을 의미한다고 보고서는 설명했다. 

많은 기업에서 AI가 ‘특효약(silver bullet)’이라는 믿음에서 벗어나 AI를 IT 운영에 통합하고 있다. AI 사용 방법을 묻는 질문에 전체 설문조사 응답자의 62%는 AI를 활용해 내부 IT 운영을 지원하고 있다고 말했다. 

이어서 ▲기업 데이터 이해(55%), ▲내부 비즈니스 프로세스의 생산성 및 효율성 향상(54%), ▲신제품 R&D 지원(49%) 순으로 나타났다. 한편 대기업에서는 다른 중소기업과 달리 AI를 활용해 비즈니스 비용을 절감한다는 대답이 상위권(3위)을 차지했다. 

“AI 성공은 고품질 데이터에서 온다”
성공적인 AI 구축은 고품질 데이터 확보에 달려 있다. 모든 업종과 규모의 기업에게 이는 항상 어려운 과제다. 그래서 데이터 수집, 준비, 관리에서 도움을 받기 위해 외부 데이터 제공업체를 활용하는 기업이 많다. 

보고서에 의하면 외부 데이터 제공업체와 협력하는 기업은 그렇지 않은 기업과 비교해 AI 이니셔티브를 빠르게 달성했다고 말하는 비율이 1.5배 높았다. 실제로 이번 설문조사에 참여한 대부분의 기업은 AI 프로젝트를 대규모로 구축하기 위해 외부 (AI 학습용) 데이터 제공업체와 협업하고 있었다. 

또 외부 데이터 제공업체와 협력하면 더 많은 AI 프로젝트를 구축하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 유의미한 ROI를 달성할 수 있다고 보고서는 밝혔다. 외부 데이터 제공업체를 활용한다고 말한 응답자 가운데 42%는 AI 프로젝트의 61~90%에서 긍정적인 ROI를 얻었다고 전했다.

반면에 활용하지 않는다고 말한 응답자의 경우 AI 프로젝트의 61~90%에서 긍정적인 ROI를 얻었다고 밝힌 비율이 32%에 그쳤다. 

이 밖에 외부 데이터 제공업체를 활용하는 기업들은 AI와 관련된 프라이버시 및 보안 문제를 원활하게 해결할 수 있다고 말하는 비율이 (그렇지 않은 기업보다) 1.8배 높았다. 
 
“AI 관련 주요 우려 사항은 윤리와 해석가능성”
팬데믹 이후 AI를 도입하는 기업이 증가하는 상황에서 비즈니스 리더와 기술 전문가 사이에 존재하는 큰 의견 불일치를 발견했다고 보고서는 전했다. 바로 윤리와 해석가능성에 관해서다. 

책임감 있는 AI와 관련해 어떤 문제에 초점을 맞추고 있느냐는 질문에 기술 전문가(41%)는 비즈니스 리더(33%)보다 AI 윤리를 더 신경 쓰는 반면, 비즈니스 리더(47%)는 기술 전문가(38%)보다 해석가능성을 더 우려하는 것으로 조사됐다. 그렇지만 비즈니스 리더와 기술 전문가 모두 위험 관리를 통해 책임감 있는 AI 프로젝트를 수행할 수 있다는 점에는 동의했다. 

한편 규모에 상관없이 모든 기업은 코로나19 사태 이후에도 AI 전략을 계속 가속할 것이라고 답했다. 이에 따라 AI 학습용 데이터 제공업체를 활용하고, 지속적으로 모델을 업데이트하는 기업이 갈수록 늘고 있다. 

보고서에 따르면 전체 설문조사 응답 기업의 87%는 정기적으로 모델을 업데이트하고 있으며, 그중에서도 대기업은 91%가 분기별로 1회 이상 업데이트하고 있다고 전했다. 

필자는 ‘AI’가 인터넷 이후로 가장 혁신적인 기술이 되리라 본다. 기업들은 AI를 신중하게 구축해야 하며, AI를 통해 중요한 과제(예: IT 운영, R&D, 고객 서비스 개선 등)를 먼저 해결해야 한다. 그리고서 AI에 관한 경험을 쌓았고, 문제점을 파악했으며, 모범 사례를 학습했다면 AI를 더욱더 광범위하게 배포하는 데 적극적으로 나서야 할 것이다. 

Zeus Kerravala는 ZK 리서치(ZK Research)의 설립자이자 수석 애널리스트다. ciokr@idg.co.kr


 



2021.06.29

기고ㅣAI 책임자 직급이 낮아졌다, 이유는?··· '2021 AI 현황 보고서' 요약

Zeus Kerravala | InfoWorld
호주의 AI 학습용 데이터 전문 업체 ‘아펜(Appen)’에서 비즈니스 리더와 데이터 과학자를 대상으로 실시한 설문조사 결과를 발표했다. AI 이니셔티브가 비즈니스 가치를 제공하는 건 맞지만 과제도 여전히 남아있는 것으로 나타났다.

2020년은 그 어느 때보다 다사다난했던 한 해로 기억될 것이다. 코로나19가 강타하고, 그 여파로 사회적 변화가 이뤄졌으며 그리고 미국의 경우 중대한 정치적 변화가 발생했다. 기술 업계에서도 2020년은 의미가 있다. ‘인공지능(AI)’이 SF 소설에서 비즈니스 현실로 탈바꿈한 해이기 때문이다.  

지난해 코로나19 위기가 닥치자 거의 모든 업종과 규모의 기업에서 AI 이니셔티브를 가속했다. 팬데믹이 1년 이상 지속되고 있는 현 상황에서 기업들은 이제 데이터를 파악하고 AI를 사용해 내부 프로세스를 지원하는 데 초점을 맞추고 있다. 
 
ⓒGetty Images

몇 년 전에 ‘모든 기업은 기술 기업이다’라는 말이 있었다. 그 말은 이젠 한물갔다. 오늘날 모든 기업은 데이터 기업이다. 하지만 방대한 양의 정보 때문에 대대적인 자동화를 통해 핵심 인사이트를 찾아야 한다. AI가 바로 이 문제의 해결책이다. AI 관련 예산은 연간 50만 달러부터 500만 달러까지로 전년 대비 55% 이상 증가하면서 시장 성숙도가 더욱더 높아지고 있다.  

AI 시스템 구축용 학습 데이터 전문 업체 ‘아펜 리미티드(Appen Limited)’는 시장조사기관 해리스 폴(Harris Poll)에 의뢰해 올해 3월 1일부터 19일 동안 총 501명의 비즈니스 리더와 데이터 과학자를 대상으로 온라인 설문조사를 진행해 ‘2021년 AI 및 머신러닝 현황 보고서(2021 State of AI and Machine Learning Report)’를 발표했다.

설문조사 응답자는 100명 이상의 직원을 둔 미국 기반 기업에 소속된 251명의 비즈니스 리더와 250명의 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 개발자로 구성됐다. 

“AI 이니셔티브를 성공시키려면 상당한 투자가 필요하다”
보고서에 따르면 AI 이니셔티브에 투입하는 예산이 100만 달러 이상이면 100만 달러 미만일 때보다 AI 프로젝트를 성공적으로 구축할 가능성이 더 큰 것으로 드러났다. 

예산 할당도 AI 구축을 통한 ROI 달성과 관련이 있었다고 보고서는 밝혔다. 100~300만 달러의 예산을 할당했다고 말한 기업의 48% 그리고 300만 달러 이상의 예산을 할당했다고 말한 기업의 49%의 AI 구축률은 61~90%인 것으로 조사됐다. 100만 달러 미만의 예산을 할당했다고 말한 기업의 경우 이 수치가 훨씬 더 낮았다. 

또한 예산은 시장 선도기업으로 인식하는지 여부에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 아펜은 기업들을 다음의 범주로 분류했다. ▲50만 달러 미만 지출, ▲50만~100만 달러 지출, ▲1~300만 달러 지출, ▲300만 달러 이상 지출이다. AI 프로젝트에 50만 달러 미만을 지출하는 기업(58%)은 지출이 가장 큰 기업(75%)과 비교해 스스로를 시장 선도기업이라고 여기는 비율이 낮았다. 

“AI가 IT 도구로 구축되고 있다”
해당 보고서는 조사 결과 또 다른 중요한 변화가 확인됐다고 밝혔다. AI 프로젝트의 책임이 비즈니스 의사결정권자(C-레벨 경영진)에서 기술 전문가로 옮겨지고 있다는 것이다. 

올해는 C-레벨이 AI 이니셔티브를 담당하고 있다고 대답한 비율이 39%에 그쳤다. 지난해(71%)보다 크게 감소한 수치다. 기술 전문가들이 AI 프로젝트를 구축 및 관리하게 된다는 건 조직 내에서 AI 프로젝트에 진전이 있음을 의미한다고 보고서는 설명했다. 

많은 기업에서 AI가 ‘특효약(silver bullet)’이라는 믿음에서 벗어나 AI를 IT 운영에 통합하고 있다. AI 사용 방법을 묻는 질문에 전체 설문조사 응답자의 62%는 AI를 활용해 내부 IT 운영을 지원하고 있다고 말했다. 

이어서 ▲기업 데이터 이해(55%), ▲내부 비즈니스 프로세스의 생산성 및 효율성 향상(54%), ▲신제품 R&D 지원(49%) 순으로 나타났다. 한편 대기업에서는 다른 중소기업과 달리 AI를 활용해 비즈니스 비용을 절감한다는 대답이 상위권(3위)을 차지했다. 

“AI 성공은 고품질 데이터에서 온다”
성공적인 AI 구축은 고품질 데이터 확보에 달려 있다. 모든 업종과 규모의 기업에게 이는 항상 어려운 과제다. 그래서 데이터 수집, 준비, 관리에서 도움을 받기 위해 외부 데이터 제공업체를 활용하는 기업이 많다. 

보고서에 의하면 외부 데이터 제공업체와 협력하는 기업은 그렇지 않은 기업과 비교해 AI 이니셔티브를 빠르게 달성했다고 말하는 비율이 1.5배 높았다. 실제로 이번 설문조사에 참여한 대부분의 기업은 AI 프로젝트를 대규모로 구축하기 위해 외부 (AI 학습용) 데이터 제공업체와 협업하고 있었다. 

또 외부 데이터 제공업체와 협력하면 더 많은 AI 프로젝트를 구축하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 유의미한 ROI를 달성할 수 있다고 보고서는 밝혔다. 외부 데이터 제공업체를 활용한다고 말한 응답자 가운데 42%는 AI 프로젝트의 61~90%에서 긍정적인 ROI를 얻었다고 전했다.

반면에 활용하지 않는다고 말한 응답자의 경우 AI 프로젝트의 61~90%에서 긍정적인 ROI를 얻었다고 밝힌 비율이 32%에 그쳤다. 

이 밖에 외부 데이터 제공업체를 활용하는 기업들은 AI와 관련된 프라이버시 및 보안 문제를 원활하게 해결할 수 있다고 말하는 비율이 (그렇지 않은 기업보다) 1.8배 높았다. 
 
“AI 관련 주요 우려 사항은 윤리와 해석가능성”
팬데믹 이후 AI를 도입하는 기업이 증가하는 상황에서 비즈니스 리더와 기술 전문가 사이에 존재하는 큰 의견 불일치를 발견했다고 보고서는 전했다. 바로 윤리와 해석가능성에 관해서다. 

책임감 있는 AI와 관련해 어떤 문제에 초점을 맞추고 있느냐는 질문에 기술 전문가(41%)는 비즈니스 리더(33%)보다 AI 윤리를 더 신경 쓰는 반면, 비즈니스 리더(47%)는 기술 전문가(38%)보다 해석가능성을 더 우려하는 것으로 조사됐다. 그렇지만 비즈니스 리더와 기술 전문가 모두 위험 관리를 통해 책임감 있는 AI 프로젝트를 수행할 수 있다는 점에는 동의했다. 

한편 규모에 상관없이 모든 기업은 코로나19 사태 이후에도 AI 전략을 계속 가속할 것이라고 답했다. 이에 따라 AI 학습용 데이터 제공업체를 활용하고, 지속적으로 모델을 업데이트하는 기업이 갈수록 늘고 있다. 

보고서에 따르면 전체 설문조사 응답 기업의 87%는 정기적으로 모델을 업데이트하고 있으며, 그중에서도 대기업은 91%가 분기별로 1회 이상 업데이트하고 있다고 전했다. 

필자는 ‘AI’가 인터넷 이후로 가장 혁신적인 기술이 되리라 본다. 기업들은 AI를 신중하게 구축해야 하며, AI를 통해 중요한 과제(예: IT 운영, R&D, 고객 서비스 개선 등)를 먼저 해결해야 한다. 그리고서 AI에 관한 경험을 쌓았고, 문제점을 파악했으며, 모범 사례를 학습했다면 AI를 더욱더 광범위하게 배포하는 데 적극적으로 나서야 할 것이다. 

Zeus Kerravala는 ZK 리서치(ZK Research)의 설립자이자 수석 애널리스트다. ciokr@idg.co.kr


 

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