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우리 회사에 AI 어떻게 도입하나?

[AI혁명 - 뉴 골드러시 ③]인공지능 활용 성공전략
글로벌 기업 AI 전문가들 "양질의 데이터, 조직화 중요"
미국 샌프란시스코 = 김요셉 기자 joesmy@hellodd.com 입력 : 2018.10.10|수정 : 2018.10.14
AI(인공지능)의 중요성이 확산되면서 장밋빛 전망이 쏟아지는 가운데 글로벌 기업들 사이에서는 실제 AI를 적용하는데 실패하거나 어려움을 겪는 경우가 적지 않다. 

많은 조직이 AI 도입 과정에서 비즈니스의 실질적 문제해결이 아닌 기술 도입 자체에 발목이 묶여 있는 사례도 많다. AI에 대한 엄청난 거품이 있는 것도 현실이어서 업계에서는 AI의 실상과 허상을 제대로 분간해야 한다는 경고가 이어지고 있다. 

실제 보잉같은 세계적 항공제조 전문기업도 100년간 유지해 온 기존 시스템 위에 AI혁명을 받아들이느라 애를 먹고 있는 상황. 데이터 사이언스 기능을 하는 부서가 조직화되지 못했고, 15만명 임직원 중에서 데이터 과학자가 여기저기 흩어져 있다.

정부의 규제 강화도 걸림돌이다. 최근 머신러닝을 개발해 로봇이 제조공정에서 역할을 하게끔 조치했지만, 미국 연방항공국에서 인증을 못받아 무위로 돌아갔다. 보잉은 하루아침에 AI 기반 회사가 될 수 없음을 실감하고 있지만, 그럼에도 불구하고 가장 뛰어난 AI 엔지니어링 회사가 되어야겠다는 희망을 갖고 AI 도입 투자에 적극적이다. 

글로벌 기업 AI 전문가들은 미래 비즈니스 경쟁력을 높이기 위해 AI를 적용할 때 요술방망이는 없다고 조언한다. 전체 조직 구성원들이 열심히 끊임없이 노력해야만 AI 기반의 비즈니스가 이뤄질 수 있다고 강조한다. 

모건스탠리의 조언 "AI가 필요한 목적 분명히 해야".<사진=김요셉 기자>모건스탠리의 조언 "AI가 필요한 목적 분명히 해야".<사진=김요셉 기자>

모건스탠리 최고분석책임자 제프 맥밀란(Jeff McMilan)은 "AI 도입 목표는 스마트한 조직이다. 도입 목적의식이 분명해야 한다"며 "조직 전체에 파급돼 모든 구성원들에게 권한을 이양해 민주적으로 AI를 적용하며 끊임없이 개선해야 한다"고 주문했다. 

제프 맥밀란은 "정확도 높은 데이터 없이는 AI가 망가진다"라며 "데이터를 주먹구구식으로 관리하면 안되고, 정확하게 데이터를 갈무리하고 확장성있게 진화시켜나가야 한다"고 피력했다. 조직에서 비즈니스맨과 분석가 등 전문가들의 앙상블이 되어야 한다는 점도 강조했다. 회사 직원들의 AI 도입 교육은 필수다.

◆ 결국 데이터, 인재, 조직화가 중요

"당신의 조직은 AI를 적용할 준비가 되어있습니까?"

세븐일레븐 최고정보관리책임자 구르밋 싱(Gurmeet Singh)의 질문이다. 

그는 "AI 도입을 위해 결국 사람과 조직화가 중요하다"며 ▲데이터 인프라 ▲AI 인재 ▲이해관계자들의 변화관리 등을 3가지 AI 도입 핵심사항으로 꼽았다. 

구르밋 싱은 "우선 데이터 인프라 구축이 중요하며, 무엇보다 데이터 사이언티스트들의 역량을 모아야 한다"며 "AI 플랫폼 안착을 위해서는 결국 데이터 두뇌집단이 중요하다"고 말했다. 

특히 이해관계 당사자들을 AI 세계로 끌어들여야 도입에 성공할 수 있다. 소비자와 조직 전체적으로 AI 변화관리를 해야 한다.

구르밋 싱은 "세븐일레븐도 편의점 점장들이 설득되어야 AI가 먹혀들어갈 수 있었다"면서 "매장 운용효율성 등 AI를 통해 효과적으로 관리지표가 개선되는 활동을 함께 경험하면서 조직에 또다른 성장 기회가 생긴다"고 설명했다.  

레노버 AI 글로벌 책임자 부샨 데삼(Bhushan Desam) 역시 결국 사람이 정말 중요하다고 인재의 중요성을 강조했다. AI 플랫폼 구축을 위해 데이터 엔지니어, 소프트웨어 전문가 구성이 절대적이라는 주문이다. 

아울러 그는 "데이터 자체가 중요하다. 데이터는 일단 엄청난 양이 필요하며, 쓸모없는 데이터가 많은데 양질의 데이터가 필수적"이라며 "어떻게 데이터를 수집하는지 수집 요건을 더 정교하게 만들어야 한다"고 덧붙였다. 

◆ AI 플랫폼 구성하는 5가지 계층?

AI 플랫폼을 구축하는데 필요한 5가지 계층.<사진=김요셉 기자>AI 플랫폼을 구축하는데 필요한 5가지 계층.<사진=김요셉 기자>

디지털 비즈니스 혁신 컨설팅 회사 퍼블리시스사피엔트(Publicis.Sapient)의 브라이언 마틴(Brian Martin) 총괄책임자는 "새로운 제품을 만들어 내고, 데이터 패턴을 파악해 가는데 AI 전략이 모든 비즈니스 요소에 포함돼야 한다"며 AI 플랫폼을 구성하는 5가지 계층을 설명했다.  

5가지 계층은 경험, 인텔리전스, 운영, 실험, 데이터 통합 등으로 구성된다. 집을 건설하듯 5개의 기둥을 균형있게 세워야 한다.

경험 계층은 어도브(Adobe) 등 특정 툴을 활용해 고객 경험을 관리하는 솔루션을 구축하는 것이다. 인텔리전스는 플랫폼을 관리하는 계층이다. 경험과의 관계를 이해하고 지식 프로세스로 분리돼 있다. 비정형 데이터를 정형적으로 분석하는 계층이다. 

운영 계층은 모니터링 요소다. 실시간으로 데이터 분석 모니터링이 가능해야 한다. 실험 계층은 아이디어 관리 차원이다. 데이터 중심 기반으로 어떻게 데이터를 얻을 수 있을 것인가 고려해 확장성이 있도록 설계되어야 한다. 데이터 통합 계층도 상당히 중요하다. 여러 가지 구성요소를 통합하는 층으로, 보안도 중요하게 다뤄져야 한다. 

◆ 이베이가 제시하는 AI 6가지 활용법

이베이의 6가지 AI 활용 제안.<사진=김요셉 기자>이베이의 6가지 AI 활용 제안.<사진=김요셉 기자>

이베이 최고전략책임자 크리스 밀러(Kris Miller)는 AI를 실질적으로 회사가 어떻게 활용할 수 있는지 6가지 방법을 제시했다. 크리스 밀러의 6가지 활용법에 대한 어록을 그대로 소개한다. 

크리스 밀러는 "AI를 통해 보다 나은 수익과 고객, 팀이 만들어 질 수 있다"며 "전사적으로 AI 가 어디에 쓰여야 하는지 고려해 실험적 AI 플랫폼을 구축할 필요가 있다"고 주문했다.  

1. AI를 보안에 활용해야 한다. 해킹 당하지 않도록 하는 것은 CEO 기본 책무다. 보안이 망가지면 큰일이다. 포춘 500대 기업들이 보안문제를 겪으면서 커다란 파괴가 일어난다. 표면적으로 하루에 25만 해킹 시도가 이뤄진다. 매년 수십 수백조원이 해커대응에 들어간다. 보안에 구멍 뚫리면 커다란 문제가 발생하기 때문이다. 시스템이 다운되면 재무적 주주가치가 떨어지기 때문에 잠재적 해킹을 미연에 방지해야 한다. 

2. AI는 고객 업무에 적용할 수 있다. 고객은 변덕꾸러기다. 89% 거래에서 고객 경험이 좋지 않으면 금방 다른 곳으로 이탈한다. 초고도로 개인화된 방향으로 가야한다. 고객경험이 매우 중요하다. AI 중심 시스템을 통해 콘텍스트가 있는 거래를 제공할 수 있다. 고객에게 AI 패턴 분석으로 추천도 해주고, 실시간으로 해야 한다. 실시간도 아니면 상품 추천엔진이 허술하게 된다.

3. 우수인재 채용에 AI가 쓰여야 한다. 이직률을 줄이고, 실업률 낮추기가 어렵다. 새로운 채용에 평균 55일 걸린다. 1인 채용 비용도 4000달러가 든다. AI로 이러한 문제를 해결할 수 있다. 인텔리전트한 채용시스템이다. HR 클라우드에서 자동으로 채용후보 랭킹을 정한다. 직무 기술서에 따라 필요 엔진들이 가동돼 적재적소에 인재를 매칭해 준다. 유사한 인재 후보를 찾아내고 인사 담당자들이 효율적으로 일할 수 있다. 100개 이력서 중 1명 찾아내는데 AI가 대신 작업해줘 톱 10 정도의 이력서를 살펴보면 된다. 내부 직원들이 복리후생, 급여, 경영정보 등에 대해 질문하면 AI가 대응해 줄 수도 있다. AI가 질문 즉시 대답할 수 있기 때문에 만족도도 높다. 

4. AI로 수익을 올려야 한다. 수익관리는 데이터 입력 수작업으로 사람이 할 일이 많다. AI를 통해 영업 대표들이 생산성있게 일할 수 있다. 매일 13% 시간이 이메일 쓰는데 소비된다. 업무 시간중 28%가 업무 외 일들이다. 업무 3분의 2는 비즈니스 성사가 안된 일들이다. AI 자동화를 통해서 비즈니스 계약이 성사가 되겠다는 확률을 알려줄 수 있다. 프로젝트를 식별해 성공률을 높이는 셈이다. 경쟁판도와 경제적 능력, 외부 정보들을 감안해 충분히 지원될 수 있는 정보이다. 인간과 AI가 서로 피드백 루프를 형성하게 되면 자신있게 업무를 추진할 수 있다. 오류를 AI가 지적해주면서 올바른 데이터 시스템으로 진화할 수 있다. 

5. 공급사슬 관리도 AI 적용 대상이다. 절품이 안되도록 해야 하고, 정보가 끊임없이 유통되어야 한다. 현금관리도 중요하다. CEO가 당면한 여러 공급사슬 관리문제를 해결하는데 AI가 기여할 수 있다. 

6. AI를 제대로 사용할 수 있는 IT시스템이 구축되어야 한다. 회사 차원에서 올바른 데이터 관리 시스템이 없으면 80%의 비정형 데이터를 알맹이 데이터로 소화해 낼 수 없다. 클라우드를 비즈니스 플래폼 지렛대로 사용할 수 있다. 플랫폼이 있으면 쉽게 개발자들 발판으로 데이터를 활용할 수 있다. 
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