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‘AI 드림팀’ 꾸리려면... 영입해야 할 '선수'는 누구?

‘인공지능(AI)’의 비즈니스 가치를 극대화하려면 데이터 과학자부터 도메인 전문가, 전략적 의사결정권자까지 다양한 스킬과 역할이 필요하다.  많은 기업이 비즈니스 프로세스를 혁신하기 위해 인공지능을 도입하고 있다. 하지만 AI 이니셔티브의 성공은 데이터와 기술로만 이뤄지는 게 아니다. 적절한 인력의 참여가 무엇보다 중요하다.    효과적인 엔터프라이즈 AI 팀은 데이터 과학자와 엔지니어 등 다양한 역할로 구성된다. 컨설팅 업체 옴디아(Omdia)의 AI 플랫폼, 애널리틱스, 데이터 관리 부문 수석 애널리스트 브래들리 쉬민은 “성공적인 AI 팀에는 비즈니스 그리고 해결하려는 문제를 이해하는 다양한 사람들이 포함된다”라고 말했다.  AI 스타트업 플레인인사이트(Plainsight)의 공동 창업자 겸 CEO 카를로스 안치아는 다양한 스킬을 갖춘 균형 잡힌 팀이 성공을 좌우한다는 데 동의하지만 그러한 팀을 구성하는 일은 어렵다고 언급했다. 여기서는 ‘이상적인’ AI 팀을 구성할 수 있도록 현재 성공적으로 운영되고 있는 AI 팀에서 찾아볼 수 있는 주요 역할 10가지를 살펴본다.    데이터 과학자(Data scientist) 데이터 과학자는 AI 팀의 핵심이다. 데이터 과학자는 데이터를 처리 및 분석하고, 머신러닝(ML) 모델을 구축하며, 결론을 도출하여 이미 프로덕션 환경에 배포된 ML 모델을 개선한다. 틱톡의 데이터 과학자 마크 엘체폰은 데이터 과학자가 제품 애널리스트이자 약간의 머신러닝 전문 지식을 갖춘 비즈니스 애널리스트라고 설명했다. 그는 “비즈니스에 큰 영향을 미치는 주요 지표를 파악하고, 데이터를 수집하여 발생 가능한 병목 현상을 분석하며, 다양한 사용자 집단과 지표를 시각화하고, 솔루션 프로토타입 개발을 포함해 이러한 지표를 개선하는 여러 방법을 제안하는 것이 주된 목표다. 데이터 과학 없이는 틱톡 사용자를 위한 새로운 기능을 개발할 때 해당 기능이 사용자에게 유용할지 아닐지를 파악하기가 ...

AI 이니셔티브 데이터 과학자 머신러닝 엔지니어 데이터 엔지니어 데이터 스튜어드 도메인 전문가 AI 디자이너 제품 관리자 AI 전략가 최고 AI 책임자 임원 스폰서

2022.06.09

‘인공지능(AI)’의 비즈니스 가치를 극대화하려면 데이터 과학자부터 도메인 전문가, 전략적 의사결정권자까지 다양한 스킬과 역할이 필요하다.  많은 기업이 비즈니스 프로세스를 혁신하기 위해 인공지능을 도입하고 있다. 하지만 AI 이니셔티브의 성공은 데이터와 기술로만 이뤄지는 게 아니다. 적절한 인력의 참여가 무엇보다 중요하다.    효과적인 엔터프라이즈 AI 팀은 데이터 과학자와 엔지니어 등 다양한 역할로 구성된다. 컨설팅 업체 옴디아(Omdia)의 AI 플랫폼, 애널리틱스, 데이터 관리 부문 수석 애널리스트 브래들리 쉬민은 “성공적인 AI 팀에는 비즈니스 그리고 해결하려는 문제를 이해하는 다양한 사람들이 포함된다”라고 말했다.  AI 스타트업 플레인인사이트(Plainsight)의 공동 창업자 겸 CEO 카를로스 안치아는 다양한 스킬을 갖춘 균형 잡힌 팀이 성공을 좌우한다는 데 동의하지만 그러한 팀을 구성하는 일은 어렵다고 언급했다. 여기서는 ‘이상적인’ AI 팀을 구성할 수 있도록 현재 성공적으로 운영되고 있는 AI 팀에서 찾아볼 수 있는 주요 역할 10가지를 살펴본다.    데이터 과학자(Data scientist) 데이터 과학자는 AI 팀의 핵심이다. 데이터 과학자는 데이터를 처리 및 분석하고, 머신러닝(ML) 모델을 구축하며, 결론을 도출하여 이미 프로덕션 환경에 배포된 ML 모델을 개선한다. 틱톡의 데이터 과학자 마크 엘체폰은 데이터 과학자가 제품 애널리스트이자 약간의 머신러닝 전문 지식을 갖춘 비즈니스 애널리스트라고 설명했다. 그는 “비즈니스에 큰 영향을 미치는 주요 지표를 파악하고, 데이터를 수집하여 발생 가능한 병목 현상을 분석하며, 다양한 사용자 집단과 지표를 시각화하고, 솔루션 프로토타입 개발을 포함해 이러한 지표를 개선하는 여러 방법을 제안하는 것이 주된 목표다. 데이터 과학 없이는 틱톡 사용자를 위한 새로운 기능을 개발할 때 해당 기능이 사용자에게 유용할지 아닐지를 파악하기가 ...

2022.06.09

가트너 기고 | ‘혼란을 넘어서 성공으로’ 경영진이 나눠야 할 AI 대화 6단계

‘지나치게 기대치가 높다. 그러나 가치 및 변화를 충분하게 창출하지 못한다.’ 인공지능은 이와 관련해 길고도 파란만장한 역사를 가지고 있다. 때로는 긍정적이고 때로는 부정적인 논조의 과장된 언론 보도들은 AI에 대한 혼란, 회의감, 그리고 당황스러움을 안겼다. 결국 기업들은 AI에 대한 불신을 갖게 되었다. 그러나 스마트 제조, 챗봇 및 대리인, 사기 탐지 등 특정 비즈니스 기회 및 문제에 대해 AI 기술의 제한적으로 적용한 결과, AI의 강력하고 긍정적인 현실을 뒷받침하는 수많은 증거들이 출현하고 있다. 아쉽게도 이에 대한 사례 연구, 특히 진정으로 변혁적인 연구들은 비교적 매우 드물다. 우리는 그저 구글 딥마인드(DeepMind)의 알파고가 보드게임에서 세계 챔피언을 이기는 것과 같은 예시를 계속 듣게 될 뿐이다. 이는 대다수의 조직이 AI의 기회를 충분히 활용하지 못하고 있기 때문이다. 여기에는 인재, 기술의 성숙도 문제를 포함해 여러 가지 이유가 있다. 그러나 특히 큰 문제 중 하나는 조직 내 어디에서, 그리고 어떻게 AI를 사용할 것인지에 대한 이해와 수준 높은 의사결정이 부족하다는 것이다. 가트너는 모든 조직이 일련의 6가지 (AI) 대화를 진행해야 한다고 제안한다. 첫 3가지는 CIO가 주도하는 것을 목적으로, AI가 무엇인지, 어디에 적용 가능한지, 그리고 위험이 무엇인지에 대한 공통의 이해를 구축하기 위한 것이다. 그 다음 3가지는 CIO를 포함한 조직의 비즈니스 리더가 주도해야 하는 대화다. 이는 집중할 부분을 선택하고, 정책을 수립하며, 궁극적으로 비즈니스 전략의 모든 측면에 AI를 구축하는 메커니즘으로 이어져야 한다. 대화 1 : (비즈니스 측면에서) AI란? 어떤 대상이 무엇이고 어떻게 사용할 것인지에 대한 공통된 이해가 없다면 AI에 대해 좋은 결정을 내리는 것은 불가능하다. 따라서, 첫 번째 대화에서는 회사나 정부 기관의 맥락에서 AI가 어떤 것인지 논의해야 한다. 가트너를 비롯해 업계에서 사용하는 AI 정의를 동일하게 사용...

경영진 AI 이니셔티브 AI 구체화 AI 전략 AI 프레임워크 AI 혁신

2022.03.31

‘지나치게 기대치가 높다. 그러나 가치 및 변화를 충분하게 창출하지 못한다.’ 인공지능은 이와 관련해 길고도 파란만장한 역사를 가지고 있다. 때로는 긍정적이고 때로는 부정적인 논조의 과장된 언론 보도들은 AI에 대한 혼란, 회의감, 그리고 당황스러움을 안겼다. 결국 기업들은 AI에 대한 불신을 갖게 되었다. 그러나 스마트 제조, 챗봇 및 대리인, 사기 탐지 등 특정 비즈니스 기회 및 문제에 대해 AI 기술의 제한적으로 적용한 결과, AI의 강력하고 긍정적인 현실을 뒷받침하는 수많은 증거들이 출현하고 있다. 아쉽게도 이에 대한 사례 연구, 특히 진정으로 변혁적인 연구들은 비교적 매우 드물다. 우리는 그저 구글 딥마인드(DeepMind)의 알파고가 보드게임에서 세계 챔피언을 이기는 것과 같은 예시를 계속 듣게 될 뿐이다. 이는 대다수의 조직이 AI의 기회를 충분히 활용하지 못하고 있기 때문이다. 여기에는 인재, 기술의 성숙도 문제를 포함해 여러 가지 이유가 있다. 그러나 특히 큰 문제 중 하나는 조직 내 어디에서, 그리고 어떻게 AI를 사용할 것인지에 대한 이해와 수준 높은 의사결정이 부족하다는 것이다. 가트너는 모든 조직이 일련의 6가지 (AI) 대화를 진행해야 한다고 제안한다. 첫 3가지는 CIO가 주도하는 것을 목적으로, AI가 무엇인지, 어디에 적용 가능한지, 그리고 위험이 무엇인지에 대한 공통의 이해를 구축하기 위한 것이다. 그 다음 3가지는 CIO를 포함한 조직의 비즈니스 리더가 주도해야 하는 대화다. 이는 집중할 부분을 선택하고, 정책을 수립하며, 궁극적으로 비즈니스 전략의 모든 측면에 AI를 구축하는 메커니즘으로 이어져야 한다. 대화 1 : (비즈니스 측면에서) AI란? 어떤 대상이 무엇이고 어떻게 사용할 것인지에 대한 공통된 이해가 없다면 AI에 대해 좋은 결정을 내리는 것은 불가능하다. 따라서, 첫 번째 대화에서는 회사나 정부 기관의 맥락에서 AI가 어떤 것인지 논의해야 한다. 가트너를 비롯해 업계에서 사용하는 AI 정의를 동일하게 사용...

2022.03.31

“전사적으로 AI 이니셔티브 확장한 기업은 13%에 불과” 캡제미니

글로벌 컨설팅 업체 캡제미니의 보고서에 따르면 전 세계 기업들이 여전히 전사적으로 AI 프로젝트를 확장하기 어려워하고 있다.  여러 인공지능 애플리케이션을 전사적으로 배포한 경우가 전체 기업의 13%에 불과하다는 조사 결과가 발표됐다. 또한 2019년 이전에 AI 이니셔티브를 시작한 약 4분의 3은 단일 애플리케이션도 배포할 수 없었다고 답했다.   캡제미니가 1일(현지 시각) ‘AI 기반 기업: 확장 가능한 AI의 가능성(The AI Powered Enterprise: Unlocking the potential of AI at scale)’ 보고서를 공개했다. 이번 설문조사는 전 세계 11개국(호주, 중국, 프랑스, 독일, 인도, 이탈리아, 네덜란드, 스페인, 스웨덴, 영국, 미국) 11개 산업군(자동차, 금융, 소비재, 에너지, 보험, 생명과학, 제조, 공공/정부, 소매, 통신, 유틸리티)의 연매출 10억 달러 이상 950개 기업을 대상으로 진행됐다. 보고서는 AI 이니셔티브의 파일럿과 개념검증(PoC) 단계를 마쳤다고 밝힌 기업이 2017년 36%에서 올해 53%로 증가했다는 점에서 일부 긍정적이라고 진단했다. 그중 78%가 코로나19 사태 이전과 같은 속도로 AI 이니셔티브를 확장하고 있었다. 21%의 기업은 오히려 AI 배포 속도를 높였다고 말했다.    “파일럿에서 배포로 넘어가는 단계에서 진전이 있었다. 하지만 여전히 기업 전체에 AI 이니셔티브를 배포하기가 힘든 것으로 나타났다”라고 보고서는 설명했다.  한편 AI 이니셔티브 확장을 선도하는 산업군으로는 생명과학, 특히 제약 분야가 꼽혔다. 보고서는 이들 기업 중 약 27%가 성공적으로 사용 사례를 상용화하고, 지속적으로 AI 이니셔티브를 확장하고 있다고 전했다. 그 다음으로 높은 산업군은 21%를 차지한 소매업이었다. 설문에 참여한 제약/생명과학 회사들은 평균적으로 매출의 17%를 AI 연구개발에 쓰고 있으며 이들이 주로 투자하...

AI AI 이니셔티브 인공지능 애플리케이션 파일럿 개념검증 생명과학 제약 소매업

2020.07.07

글로벌 컨설팅 업체 캡제미니의 보고서에 따르면 전 세계 기업들이 여전히 전사적으로 AI 프로젝트를 확장하기 어려워하고 있다.  여러 인공지능 애플리케이션을 전사적으로 배포한 경우가 전체 기업의 13%에 불과하다는 조사 결과가 발표됐다. 또한 2019년 이전에 AI 이니셔티브를 시작한 약 4분의 3은 단일 애플리케이션도 배포할 수 없었다고 답했다.   캡제미니가 1일(현지 시각) ‘AI 기반 기업: 확장 가능한 AI의 가능성(The AI Powered Enterprise: Unlocking the potential of AI at scale)’ 보고서를 공개했다. 이번 설문조사는 전 세계 11개국(호주, 중국, 프랑스, 독일, 인도, 이탈리아, 네덜란드, 스페인, 스웨덴, 영국, 미국) 11개 산업군(자동차, 금융, 소비재, 에너지, 보험, 생명과학, 제조, 공공/정부, 소매, 통신, 유틸리티)의 연매출 10억 달러 이상 950개 기업을 대상으로 진행됐다. 보고서는 AI 이니셔티브의 파일럿과 개념검증(PoC) 단계를 마쳤다고 밝힌 기업이 2017년 36%에서 올해 53%로 증가했다는 점에서 일부 긍정적이라고 진단했다. 그중 78%가 코로나19 사태 이전과 같은 속도로 AI 이니셔티브를 확장하고 있었다. 21%의 기업은 오히려 AI 배포 속도를 높였다고 말했다.    “파일럿에서 배포로 넘어가는 단계에서 진전이 있었다. 하지만 여전히 기업 전체에 AI 이니셔티브를 배포하기가 힘든 것으로 나타났다”라고 보고서는 설명했다.  한편 AI 이니셔티브 확장을 선도하는 산업군으로는 생명과학, 특히 제약 분야가 꼽혔다. 보고서는 이들 기업 중 약 27%가 성공적으로 사용 사례를 상용화하고, 지속적으로 AI 이니셔티브를 확장하고 있다고 전했다. 그 다음으로 높은 산업군은 21%를 차지한 소매업이었다. 설문에 참여한 제약/생명과학 회사들은 평균적으로 매출의 17%를 AI 연구개발에 쓰고 있으며 이들이 주로 투자하...

2020.07.07

멀리 가려면 함께··· AI 이니셔티브 확장 팁 7가지

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 구...

확장 AI CoE AI 이니셔티브

2019.01.03

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 구...

2019.01.03

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