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데이터 사이언스

AI로 성공한 기업의 6가지 공통점

마이클 추이(Michael Chui),브라이스 홀(Bryce Hall)
디지털
2020. 7. 31.
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맥킨지 글로벌 인공지능(AI) 설문 조사 결과에 따르면 AI를 도입한 기업의 수가 매년 증가하고 있습니다. 업종에 상관 없이요. 특이한 것은 응답자 대부분이 AI의 혜택을 받고 있다고 답했지만 오직 일부 기업에서만 다른 기업에 비해 매출 증가, 비용 절감같이 실적 향상이 뚜렷했다는 점입니다. 이런 현상은 결코 우연이 아닙니다. 경영 전략을 수립하고, AI 도입을 위한 기반을 다지고, 현업에서 AI를 적용하기 위해 적응하는 각각의 과정이 달랐기 때문이죠.

수 년 동안 AI를 개발한 기업들은 AI 기술을 단순히 배포만 해서는 전사적으로 AI를 확대하는 데 한계가 있다는 사실에 직면하고 있습니다. 우리가 관찰한 결과, AI를 성공적으로 확대한 기업들은 AI 활용 원칙도 함께 수립했습니다. 하지만 성과가 좋은 기업들조차 AI 도입법을 완전히 다 활용하고 있지는 않았습니다. AI에 투자한 결실을 맛보고 싶은 경영자들은 무엇을 해야 할까요? AI를 도입해 성공한 기업들의 모범 사례를 소개합니다.

첫째, AI와 경영 전략이 같은 방향을 향하도록 한다.

AI의 전사적으로 확대하려면 먼저 관리자, 분석가, IT 전문가들이 한곳에 모여 AI가 기업을 위해 창출할 수 있는 가치가 무엇인지를 규정하고 이를 실현하기 위한 구체적인 계획을 수립해야 합니다. AI 를 활용해 높은 성과를 창출한 기업들은 다른 기업에 비해 AI 전략과 전사적 경영 전략이 같은 방향으로 정렬돼 있는 경향이 2.5배나 높았습니다. 또 이들 기업이 단위별 AI 활용 예시 사례를 명시한 전사적 로드맵을 보유한 경우가 4배나 많았습니다. 타당성, 소요 시간, 가치 등을 기준으로 우선순위를 정하면 단기적 수요와 장기적 가치 창출 간의 균형을 맞출 수 있습니다.

한 제조 기업은 운영 프로세스 개선을 위한 AI 솔루션을 18개월에 걸쳐 차례로 도입하는 계획을 수립했습니다. 이 기업은 체계적으로 계획을 수립한 덕분에 모든 솔루션이 현장에 도입됐을 때 수십억에 이르는 경영 성과를 거둔 것으로 자체 추정하고 있습니다.

둘째, 서로 다른 직무 간 협업을 보장한다.

AI를 활용해 높은 성과를 창출한 기업들은 다른 기업에 비해 AI 전문가와 관리자가 협업하며 경영 문제를 해결하는 경향이 3배나 높았습니다. 이는 팀 간 협업이 AI 개발에 필요한 다양한 관점을 제공하는 데 큰 도움이 된다는 점을 증명하고 있습니다. 이런 협업 팀들은 AI가 조직의 우선 과제를 중심에 두고 사용자의 니즈를 충족시켜 단기간에 가치를 창출하도록 촉진합니다. 우리 연구에서는 서로 다른 직무가 모인 AI 실행 팀들은 프로젝트 팀장, 분석가(translator), 데이터 과학자, 데이터 설계자, 시각화 전문가, 사용자 인터페이스 디자이너, 경영 분석가로 구성됐습니다. 또 이들은 프로젝트 기간 동안 사업 단위(business unit)에 깊숙이 관여했습니다. 한 유통사는 협업 팀의 노력으로 AI 전문가들이 상품 매입 담당자와 매장 담당자의 업무를 잘 이해할 수 있었습니다. 그 결과, 매장 상품 배치를 효율적으로 제안하는 모델을 개발했으며 본 모델을 적용한 매장은 상품이익률이 4%~7% 개선됐다고 합니다.

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