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전사 혁신 이끄는 동력 센터··· ‘AI CoE’에 주목하는 기업들

2020.10.13 Maria Korolov  |  CIO


사실 GE에는 글로벌 연구센터에서 AI를 위한 전문가 조직이 이미 있었다. 단 이 조직은 디지털 트윈을 만드는 데 집중하고 있었다. 이에 GE는 기업 전반에 걸쳐 디지털 혁신을 유도하기 위해 AI를 활용하는 데 집중하는 새로운 CoE를 구축했다고 GE 디지털의 수석 부사장 겸 CTO 콜린 파리스는 말했다.

파리스에 따르면 일반적으로 사업부는 즉각적인 니즈에 집중하기 때문에 일반적으로 주요 혁신 프로젝트를 위해 필요한 심층적인 AI 전문지식이 없다. 그는 “우리는 가설을 연구하여 검증하고 최고의 인재를 채용한 후 GE의 사업의 여러 부문에서 활용한다”라고 말했다.

현재, 해당 센터는 품질보증 비용 상승의 원인을 연구하고 있다. 그는 “특정 부품이 손상되고 있으며 우리가 조기에 교체하지 않기 때문에 증가하고 있다. 부품에 손상이 발생했다는 것을 더 일찍 발견하여 여전히 카테고리 3일 때 교체할 수 있다면 5,000달러의 비용으로 1주일이 소요될 수 있다. 하지만 카테고리 5가 되면 50만 달러의 비용으로 1개월이 소요될 수 있다”라고 말했다.

AI 지원 이미지 인식은 인간 전문가들이 블레이드 손상 등 가장 문제가 많은 영역에 집중하도록 도움으로써 점검 속도를 높여주고 있다. 그리고 AI는 인력을 최적으로 활용하면서 유지보수를 비용이 적게 발생하는 조기에 수행할 수 있도록 수리를 계획하는 데 활용되고 있다.

그는 “우리는 현재 시험삼아 남미에 배치한 상태이다. 올 해 말이면 결과를 알 수 있을 것이며 품질보증 비용이 감소한다면 이 실험은 효과가 있는 것이고 이를 다른 영역에도 배치할 것”이라고 말했다.

전사적인 혁신
AI CoE를 출범하고 기업 전반에 걸쳐 모범 사례를 불어넣는데 성공한 조직들은 운영을 극적으로 혁신할 수 있는 통찰을 발견할 수도 있다. 쉘에서는 센서부터 시작했다.

지본스는 “우리는 IoT 센서의 형태로 모니터링 서비스를 제공하며 실시간으로 상황을 파악하고 고객에게 추가 서비스를 제공할 수 있다”라고 말했다.

예를 들어, 쉘은 이제 고객보다 먼저 엔진에 물이 들어가고 있음을 안다. 이런 통찰의 결과, 쉘은 단순한 공급자가 아니라 파트너가 되고 있으며, 이런 변화로 인해 디지털 충전기 관리 등 새로운 에너지 사업을 포함한 AI 지원 혁신을 통한 새로운 비즈니스 모델이 생겨나고 있다.

사실, 쉘 전체가 AI 지원 기업으로 거듭나고 있다고 지본스가 말했다. “우리에게는 AI를 우리 비즈니스의 모든 부분에 통합하기 위해 고안된 통합 변경 프로그램인 ‘Shell to AI’라는 프로그램이 있다”라고 전했다.

그리고 단순히 제조 또는 유지보수 또는 연구개발만 수행하는 것이 아니다. 그는 “기본적으로 클라우드 컴퓨팅과 AI를 통한 지원에 의한 소프트웨어 개발 방식이 앞으로 비즈니스의 모든 부분을 혁신할 것이라고 예측한다. 인터넷과 마찬가지로 이 기술이 보급될 것이며, 우리는 여기에 대비해야 한다”라고 말했다.

이 과정의 일환으로 CoE는 AI에 관심이 있는 기업에 있는 사람들의 풀뿌리 프로젝트를 조율하는 데 도움이 된다. 2013년에 30명이 근무하다가 지금은 4,000명이 근무할 만큼 성장한 배경이기도 하다. 

지본스는 “우리는 AI를 활용하여 AI의 상황과 적용 방법을 공유하고 있다. 또한 우리는 유다시티(Udacity)와 협력하여 시민 데이터 사이언티스트들이 새로운 기술을 익힐 수 있는 교육을 개발했으며 사람들이 대규모로 배치할 수 있도록 보편적인 플랫폼에 투자하고 있다”라고 말했다.

AI의 혁신적인 잠재력을 생각하고 있는 기업은 쉘에 그치지 않는다. 지난해 MIT 슬론경영대학원과 보스턴 컨설팅 그룹이 수행한 조사에 따르면 기업 중 90%가 AI를 비즈니스 기회를 제시하는 것으로 보고 있다.

하지만 대부분의 기업들은 여전히 초기 단계이며 지난 3년 동안 AI를 통해 비즈니스적 이점을 얻었다고 보고한 기업은 40% 미만이었다. 해당 보고서에서 성공한 기업들은 자사의 AI 이니셔티브를 더 큰 비즈니스 혁신 노력과 통합하곤 했다. 

그 방법 중 하나는 한 기업에 AI 프로젝트가 있고 이를 통해 통찰을 얻어 새로운 제품군을 만들거나 회사의 비즈니스 모델을 완전히 새로 구상하는 것이다. 이런 일이 상대적으로 일찍 이뤄질 수 있다고 템피에 위치한 기술 컨설팅 기업 인사이트(Insight)의 데이터 및 AI 수석 아키텍트 켄 세이어가 말했다.

AI CoE가 있으면 학습 내용을 기업의 나머지 부분과 임원진에게 전파하여 실질적인 변화를 유도할 수 있는 가능성이 높아진다. 예를 들어, 세이어는 자신이 AI를 활용하여 유지보수를 개선하는 한 대형 우주항공 기업과 협력한 적이 있다고 말했다. 비즈니스 모델은 장비 및 유지보수 계약을 판매하는 것이었다. 하지만 장비의 건전성을 더욱 잘 파악하면서 구독 스타일의 서비스로 이동할 수 있었다.

그는 “이제 그들은 고객보다 고객의 비즈니스를 더욱 잘 파악하고 있기 때문에 고객의 성공에 더 많이 기여하고 있다. 고객 만족도가 올라가고 수익 모델의 예측성과 원활성이 증가하며 전반적이 비용이 감소한다”라고 말했다.

하지만 큰 변화에는 큰 위험이 따르며 AI의 경우 비즈니스 위험이 훨씬 다양할 수 있다. 그는 “우리가 비즈니스 방식을 극적으로 바꾸면 우리의 인력, 고객, 이해관계자 및 일반 대중에게 책임감 있는 방식으로 해야 한다”라고 말했다.

YL벤처스(YL Ventures)의 상임 CISO이며 뱅크오브아메리카(BoA) 수석 보안 사이언티스트 출신 선일 유는 “AI의 잠재적인 파괴력은 핵 폭탄 이상이다”라고 표현했다. 조직 전반에 걸쳐 부정적인 영향을 파악해야 하며 AI 전문가 조직은 여기에서도 역할이 있다고 그가 말했다. AI 위험을 사일로에서 평가하면 중대한 이해관계자가 누락될 위험이 발생한다는 설명이다. 

그는 “그리고 우리는 적절하지 않은 활동에 AI를 활용할 위험이 발생한다. 이로 인해 잠재적인 책임 문제가 발생한다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

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