알림마당

당신의 회사를 인공지능 AI 시대로 이끌기 위한 로드맵

AI Transformation playbook, Andrew Ng

(출처: https://landing.ai/ai-transformation-playbook/)

 

구글브레인을 공동 설립하여 음성인식 기술 개발을 주도하기도 했으며 중국의 최대 인터넷기업인 바이두의 CTO를 맡아 인공지능 운영체제인 듀얼OS를 개발한 경력이 있는 세계적인 AI 권위자 Andrew Ng이 인공지능 AI 시대로 나아가기 위한 로드맵을 제시하였습니다. 해당 로드맵은 5단계 단계로 구성되어 있습니다. SCM 및 물류 관련 혁신에 있어서도 인공지능 기술의 적용이 확대되고 있어 인공지능 활용 로드맵은 관련 SCM 및 물류 전문가들에게도 유용한 자료가 되고 있습니다.

 

1. 파일럿 프로젝트로 추진동력을 얻어라

 

처음 AI 프로젝트를 실행할 때는 프로젝트의 가치보단 프로젝트의 성공이 더욱 중요합니다. 초기 단계의 AI 프로젝트는 너무 작아서도 안되지만 외부 투자를 유도하고 사내에서 AI에 익숙해지도록 돕는 정도의 의미만 있으면 됩니다. 중요한 점은 AI팀이 추진동력을 얻을 수 있도록 하는 것입니다. 이와 관련하여 AI프로젝트 특성을 제안하자면 도메인 지식이 없는 외부 AI팀과 도메인 지식이 있는 내부팀이 협업을 맺고 6~12개월 이내에 AI 솔루션을 구축하는 것이 이상적입니다. 이때 프로젝트는 기술적으로 가능해야 하며 명확하고도 객관적인 목표를 세울 수 있어야 합니다.

 

2. 사내 AI팀 구성

 

AI 전문 기술을 갖춘 외주 파트너는 초기 추진력에는 도움이 되지만 장기적으론 사내 AI 팀을 운영하는 편이 더욱 효율적이며 경쟁우위 확보에도 유리합니다. AI 시대에 많은 기업들은 회사 전체를 도울 수 있는 핵심 AI 팀을 구성하게 될 것입니다. 이러한 AI 팀의 핵심 역할은 먼저 회사 전체를 지원할 수 있는 AI 기능 구축해야 하며, AI프로젝트를 지속적으로 수행하여 여러 부서와 사업부에 교차지원이 가능해야 합니다. 그리고 AI 팀을 구성할 땐 채용에 대한 일관적 기준을 적용해야 합니다. AI팀이 다양한 사업부에 유용한 전사적인 플랫폼을 개발하기 위해선 데이터 표준을 위한 CTO/CLO/CDO와의 다양한 협력을 고려해야 합니다.

 

3. 광범위한 AI 교육 제공

 

대부분의 회사는 AI 인재난을 겪고 있습니다. 이에 따라 사내 AI팀을 교육하는 것은 새로운 인재를 창출할 수 있는 좋은 방법이 될 수 있습니다. 다행스럽게도 Coursera, eBook, YouTube 그리고 MOOC와 같은 디지털 컨텐츠의 등장으로 인해 AI 인재 양성에 대한 비용은 매우 효율적으로 되었으며, 특히나 개인화된 경험을 제공해 줄 수 있다는 점은 매우 큰 장점입니다. AI시대에 새로운 역할에 적응하기 위해 필요한 지식을 모든 구성원에게 제공해야 하며 개인화된 커리큘럼을 개발할 수 있습니다. 그리고 세 가지 부류로 나누어 목표를 계획할 수 있습니다.

: AI가 기업을 위해 할 수 있는 것을 이해하고 AI 프로젝트를 지원하는 팀과의 협업을 이해할 수 있어야 합니다.

: AI 프로젝트의 방향을 설정하고 모니터링과 수정작업을 수행할 수 있어야 합니다.

엔지니어: 데어터를 수집하고 AI 모델을 교육하며 AI 프로젝트를 수행할 수 있어야 합니다.

 

4. AI 전략 개발

 

일부 경영진은 AI전략부터 설계하려고 하지만 구체적인 AI 전략을 수립하기 위해선 AI에 대한 기초적인 경험이 선행되어야 합니다. 초기 AI프로젝트 성공을 통한 AI에 대한 깊은 이해가 있어야 해당 분야에 대한 분별력이 생기기 때문입니다. 초기 프로젝트를 통해 AI에 대해 심층적인 이해가 가능해졌다면 AI 전략을 개발하는 몇 가지 접근방법을 고려할 수 있습니다.

 

1) 경쟁사가 넘보기 어려운 AI자산 구축: 일관된 전략에 따라 경쟁사가 넘보기 어려운 AI자산을 구축하여 고유한 경쟁우위 전략을 구축해야 합니다.

2) AI를 활용한 산업 분야 나누기: AI는 산업과 상황에 따라 회사 전략에 미치는 영향이 다르기에 구글과 같이 선도적인 기술회사와 경쟁하기보단 동일 산업군의 AI 선도 기업과 경쟁해야 합니다.

3) AI 선순환 고리 설계: 많은 데이터 >> 더 나은 제품개발 >> 더 많은 고객유입으로 이어지는 ‘AI 선순환’ 고리를 만들어 경쟁우위로 만들어야 합니다. 이때 데이터는 AI시스템의 핵심자산으로 정교한 데이터 전략을 가져야 하는데 핵심은 대규모의 통합된 데이터를 필요한 요소만 골라 정제하여 수집하는 것입니다.

4) 네트워크 효과 및 플랫폼: AI를 사용하여 경쟁사보다 빠르게 고객을 확보할 수 있다면 플랫폼에 ‘락인’(Lock-in) 할 수 있을 것이며 비즈니스 전략의 핵심 구성요소로 사용할 수 있을 것입니다.

 

5. 내부 및 외부 커뮤니케이션 개발

 

AI는 비즈니스에 큰 영향을 미치기에 핵심 이해관계자들과의 커뮤니케이션을 조정해야 하며 고려해야할 사항은 다음과 같습니다.

투자자 측면: 당신의 회사에서의 AI에 대한 명확한 가치를 설명하고 신중한 AI전략을 제시하면 투자자가 회사를 적절하게 평가하는데 도움이 됩니다.

정부 측면: 규제에 효과적으로 대응하기 위해선 AI가 가져올 수 있는 가치와 이점을 설명할 수 있는 스토리를 개발해야 하며 신뢰를 구축해야 합니다. 그렇기에 규제 당국과의 직접적이고 지속적인 대화가 필요합니다.

/사용자 교육 측면: AI가 고객에게 많은 이익을 가져다 줄 수 있으므로 적절한 마케팅 및 메시지를 전달해야 합니다.

인재채용 측면: AI 인재는 늘 부족하기에 강력한 인재 브랜딩이 필요하며 인재를 끌어들일 수 있는 흥미롭고 의미있는 프로젝트를 실행해야 합니다.

내부소통 측면: 오늘날 AI는 지나치게 과장된 부분이 있고 이로인해 두려움과 의심이 있씁니다. 또한 직원들은 AI로 인한 자동화에 대해 염려하기에 내부소통을 원활히 실시하여 AI에 대한 저항을 줄여야 합니다.

 

결론

 

우리는 인터넷 시대에서 다음과 같은 것을 배웠습니다.

 

쇼핑몰 + 웹 사이트 ≠ 인터넷 회사

 

쇼핑몰에서 웹 사이트를 만들어 물건을 판매한다고 진정한 인터넷 회사라고 말하지 않습니다. 진정한 인터넷 회사는 이 질문에 대답할 수 있어야 합니다. ‘인터넷으로 정말 잘할 수 있는 일을 하기 위해 회사를 조직했는가’ AI 분야에서 가장 빠르게 성장하고 있는 딥 러닝은 인터넷의 발전과 유사합니다. 그리고 동일하게 볼 수 있습니다.

 

일반적인 회사 + 딥 러닝 기술 ≠ AI 회사

 

진정한 AI 회사로 되기 위해선 AI로 일을 정말 잘하기 위해 회사를 조직해야 합니다. AI에 대해 충분히 이해하고 전략적인 방향을 설정해야하며 가치있는 AI 프로젝트를 실행하고 이를 위해 사내 기술과 인력을 갖춰야 합니다. AI에 투자함으로써 경쟁사보다 앞서 나가고 AI 기능을 활용하여 회사를 크게 발전시킬 수 있습니다.