2019
3-4월호

당신의 첫 번째 AI 프로젝트를 고르는 법
앤드루 응(Andrew Ng)

TECHNOLOGY

당신의 첫 번째 AI 프로젝트를 고르는 법

앤드루 응

 

 

공지능(AI) 100년 전 전기(電氣)가 그랬던 것처럼 모든 산업을 크게 변화시킬 기술이다. 컨설팅업체 맥킨지에 따르면 AI의 출현으로 글로벌 국내총생산(GDP) 2030년까지 13조 달러가량 늘어날 것으로 전망된다. 이 중 대부분이 제조업, 농업, 에너지, 물류, 교육 등 비()인터넷 부문에서 발생할 것으로 보인다. 업계를 불문하고 기업 경영자들에게 AI의 등장은 새로운 기회다. AI를 활용해 회사를 차별화할 수도, 지켜낼 수도 있다. 그러나 오래된 기업들이 갑자기 전사적 차원에서 AI 전략을 도입하기는 쉽지 않다.

기업 경영자들에게 어느 산업에 있든 일단 작은 시도부터 해보라고 조언하고 싶다. 내가 만든 ‘AI 전환 플레이북AI Transformation Playbook[1]에 따르면 AI 전략 수립의 첫 번째 단계는 회사 차원에서 AI 파일럿 프로젝트 한 두 개를 선정하는 일이다. 파일럿 프로젝트를 경험하다 보면 AI 제품을 만드는 데 필요한 지식을 습득할 수 있고, 프로젝트를 강력하게 추진할 동력도 얻을 수 있기 때문이다.

 

 

강력한 AI 파일럿 프로젝트의 5가지 특징

 

AI 기술을 활용하고 싶다면 회사 상황에 맞게 적용해야 한다. 한두 개의 파일럿 프로젝트를 추진하는 목적은 단지 가치 창출에 있지 않다. 파일럿 프로젝트를 통해 회사의 이해관계자를 설득하고 AI 역량 강화에 투자하도록 설득하는 게 주요 목적이다.

 

AI 파일럿 프로젝트 시행을 고민 중이라면, 스스로에게 다음과 같은 질문을 해 보자.

 

파일럿 프로젝트가 빠른 성공을 가져올 것인가? AI 파일럿 프로젝트를 시행한 뒤 최대한 빠르게 추진동력을 얻어야 한다. 이를 위해서는 6~12개월 안에 신속하게 끝낼 수 있고 성공 확률이 높은 프로젝트부터 선정할 필요가 있다. 또 파일럿 프로젝트를 하나만 추진하기보다는 두세 개 정도는 골라서 최소한 한 개가 성공할 수 있도록 확률을 높여야 한다.

 

프로젝트 규모가 지나치게 작거나 크지 않은가?파일럿 프로젝트의 핵심은 빠르게 성공시키는 데 있다. 따라서 회사에서 가장 중요한 프로젝트일 필요는 없다. 그러나 추가적인 AI 프로젝트 투자가 이뤄지려면 최소한 회사 경영진을 설득할 수 있을 만큼의 가치는 있어야 한다.

 

내가 구글브레인Google Brain팀을 이끌던 초창기, 구글 내에서도 딥러닝deep learning의 잠재적 가치에 회의를 품는 사람들이 많았다. 이런 상황에서 나는 음성인식팀을 우리 팀의 첫 번째 사내 고객으로 삼았다. 당시 구글에서 음성인식speech recognition이 웹 검색이나 광고에 비해 중요도에서 밀리고 있었다. 그러나 우리가 음성인식팀을 도와 음성인식 시스템의 정확도를 크게 높이자, 다른 팀들이 우리를 바라보는 시각이 바뀌기 시작했다. 두 번째 고객은 구글맵Google Maps팀이었다. 이번에는 구글맵 팀을 도와 데이터 품질을 높였다. 두 가지 프로젝트가 연이어 성공하면서 AI 프로젝트는 추진동력을 얻었고, 구글브레인 팀을 주축으로 구글은 오늘날의 훌륭한 AI 기업으로 성장할 수 있었다.

 

당신의 회사나 산업과 밀접하게 관련돼 있는가?회사와 밀접하게 관련돼 있는 파일럿 프로젝트를 정해야 회사 내부의 이해관계자들이 그 가치를 제대로 이해할 수 있다. 의료기기 회사를 예로 들어보자. 이력서를 자동 스크리닝하는 AI+채용 프로젝트는 두 가지 이유에서 좋은 아이디어가 아니다. (1)당신 회사에서 인하우스로 만드는 것보다 훨씬 성능이 뛰어나고 사용자도 많은 AI+채용 플랫폼을 누군가가 만들 가능성이 높다. (2)이 프로젝트는 AI 기술을 의료기기에 적용하는 파일럿 프로젝트에 비해 회사에 AI 투자 필요성을 납득시키기 어렵다. 의료기기 회사라면 의료 분야와 밀접하게 관련돼 있는 프로젝트여야 AI 투자의 가치를 설득하기 쉽다. 치료계획 수립, 병원 수납절차 자동화, 개인 맞춤형 의료 자문 등이다.

 

신뢰할 만한 파트너와 함께 하는가? 아직 AI 팀을 구성하는 단계라면 (AI 전환 플레이북의 2단계 참조) AI 전문성을 신속하게 확보하기 위해 외부 파트너와 함께 하는 방안을 고민해 보라. 궁극적으로는 회사 내부에 자체 AI 팀을 둬야 한다. 그러나 AI 팀이 완벽하게 갖춰질 때까지 기다렸다가 프로젝트를 실행하면 AI 발전 속도를 감안할 때 너무 늦어 버릴지도 모른다.

 

새로운 가치를 창출하는가? AI 프로젝트는 대부분 3가지 경로로 가치를 창출한다. 첫째, 자동화를 통해 거의 모든 산업에서 비용을 절감할 수 있다. 둘째, 추천과 예측 시스템을 통해 매출을 늘릴 수 있다. 마지막으로 AI를 통해 과거에는 불가능했던 새로운 프로젝트와 사업 기회를 발굴할 수 있다.

 

요즘빅데이터big data에 과할 정도로 많은 관심이 쏠리지만, 사실 빅데이터 없이도 새로운 가치를 창출할 수 있다. 가령 웹 검색의 경우는 정보를 요청할 때 쓰이는 컴퓨터 언어인 쿼리query가 많이 쌓여 있어 데이터가 많을수록 검색엔진의 성능이 좋아진다. 그러나 모든 산업에 이렇게 많은 양의 데이터가 축적돼 있는 것은 아니다. 물론 데이터가 많을수록 좋긴 하지만, 최소 100~1000건만 있으면 가치 있는 AI 시스템을 구축할 수 있다. 단지 데이터가 많다는 이유만으로 어떤 프로젝트를 실행하거나, 데이터가 많으니 AI 팀이 어떻게든 가치를 창출해 낼 것이라고 기대해서는 안 된다. 그런 프로젝트는 실패하기 쉽다. AI 시스템이 구체적으로 어떻게 가치를 창출할지 사전에 명확히 검토해야 한다.

 

 

성공을 위한 AI 프로젝트 구축

 

그러면 이런 특성이 실제로는 어떻게 나타날까?

 

AI는 신속한 자동화를 가능하게 한다. AI 프로젝트 아이디어의 대부분은 현재 사람들이 직접 수행하는 작업을 자동화하려는 목적에서 출발한다. 이를 위해 지도학습supervised learning이라는 기술이 주로 사용된다. AI는 전체 업무job보다는 특정 과제task를 자동화하는 데 더 도움이 된다. 성공을 위해서는 사람들이 수행하는 구체적 과제가 무엇인지 파악하고, 그중 어떤 부분이 자동화가 가능한지 평가해야 한다. 예를 들어, 방사선 전문의의 업무는 X선 결과를 판독하고, 의료기기를 작동하고, 다른 의사들의 진단 소견을 듣고, 수술 계획을 수립하는 등의 여러 과제로 구성돼 있다. 전체 업무를 자동화하는 대신 이렇게 여러 과제 중 하나를 자동화하거나 소요시간을 단축시킬 수 있는지를 고민해 봐야 한다.

 

AI 파일럿 프로젝트를 실행하기 전에 각각의 팀에 기대하는 일정이나 결과가 무엇인지 분명하게 전달하고, 합리적인 수준의 예산을 할당해야 한다.

 

리더를 임명하라. 여러 업무를 폭넓게 수행할 수 있고 AI와 사업 분야의 전문가들을 연결해 줄 수 있는 사람을 리더로 임명하라. 그래야 프로젝트가 성공했을 때 회사 전체에 영향을 미치게 된다. 파일럿 프로젝트의 목표는 AI 벤처를 창업하는 게 아니다. 미래 프로젝트를 출범시키기 위한 첫 단계일 뿐이다. 다른 사람들이 AI에 대한 지식을 습득하고, 투자에 확신을 갖도록 만들어야 한다.

 

사업 가치 및 기술을 실사하라. 프로젝트가 성공적으로 끝나면 회사에 충분한 가치가 창출된다는 점에 경영진도 동의할 수 있어야 한다. 동시에 실현 가능성도 있어야 한다. 이를 위해서는 기술팀이 당신이 어떤 데이터를 가지고 있는지를 점검하고, 필요하다면 작은 규모의 테스트까지도 시행해볼 수 있어야 한다. 이런 기술 실사technical diligence에는 몇 주 정도 시간이 걸릴 수 있다.

 

팀을 작게 구성하라. 파일럿 프로젝트는 5~15명 정도 인원만으로 수행하는 경우가 많다. 인원을 몇 명으로 정해야 하는지는 프로젝트에 따라 다르다. 그러나 팀을 작게 구성하면 모든 사람들이 서로가 무슨 일을 하는지 알 수 있고 교차업무도 수행할 수 있다. 인력 배치와 할당으로 인한 손실도 적을 것이다. 오늘날 어떤 프로젝트는 100명 이상 또는 1000명 이상의 엔지니어들이 참여하기도 하지만, AI 파일럿 프로젝트에 반드시 그렇게 많은 인력이 필요하지는 않다.

 

소통하라. 파일럿 프로젝트가 중간목표를 달성했을 때나 특별히 성공적인 결과를 냈을 때 내부 미팅을 하든, 상을 수여하든, 외부에 홍보(PR)를 하든 회사 내부에 잘 알려지도록 하라. CEO가 프로젝트 팀의 공로를 잘 아는 게 중요하다. 회사에 성과가 잘 드러나야 새로운 추진동력도 얻을 수 있다. AI 기술팀이 사업팀과 협업을 했을 경우 반드시 해당 사업팀에도 성공에 따르는 공로와 보상이 충분히 돌아가도록 해야 한다. 그래야 다른 사업팀도 AI 프로젝트에 적극적으로 참여할 유인이 있다.

 

나는 구글브레인과 바이두Baidu AI 그룹을 이끈 경험이 있다. 각 회사를 훌륭한 AI 기업으로 키워낸 주역들이다. 이 경험에 비추어 볼 때 나는 대부분의 회사가 AI 활용을 잘할 수 있고, 앞으로 더 잘해야 한다고 생각한다. 선도 인터넷기업과 경쟁하려 할 게 아니라, 자신의 업계나 분야에서 AI 기술을 완벽하게 숙지하는 것을 목표로 삼아야 한다. 그리고 그 첫 단계가 올바른 파일럿 프로젝트를 선정하고 실행하는 것이라는 점을 기억하라.

 

 

번역 한지은 에디팅 김윤진

 

 

[1]필자가 만든 12페이지 가이드라인으로, 인터넷에서 무료로 다운로드할 수 있다.

 

 

앤드루 응(Andrew Ng)은 랜딩AI(Landing AI)의 최고경영자(CEO)이자, 바이두의 전 VP & 수석과학자, 코세라(Coursera)의 공동회장 및 공동창립자, 구글브레인의 창립자 및 전 책임자다. 스탠퍼드대 겸임교수다.

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