생성형 인공지능이 비즈니스 세계를 재편하고 있다. 이러한 변화는 관리자들에게 막대한 불확실성으로 다가온다. 익숙하지 않고 알려지지 않은 미지의 요소가 한가득이다. 관리자들은 빠르게 변화하는 환경에서 본질적으로 예측할 수 없는 결과를 예측해야 한다. 시간에 쫓기면서 말이다.
이러한 상황에서는 AI에 대한 두려움에 사로잡히기 쉽다. 혹은 이 거대한 파도가 지나가길 잠자코 기다리는 편을 택할 수도 있다. 반대로 AI의 잠재력을 과대평가할 수도 있다. 이러한 함정을 신중하게 헤쳐 나갈 방법이 있다.
소비재 회사의 관리자가 새로운 AI 기반의 챗봇 개발에 투자할지 여부를 결정한다고 가정해 보자. 겉보기엔 고객 만족도 향상, 비용 절감, 연중무휴 서비스 등 이점이 분명해 보인다. 하지만 이러한 이점을 실현하는 과정에는 불확실성이 존재한다. 예를 들어 관리자는 다른 회사에서 유사한 기술을 개발하고 있는지, AI가 얼마나 빠르게 발전하고 있는지, 챗봇이 의미 있는 상호작용에 필요한 맥락을 완전히 파악할 수 있는지 알 수 없다.
이러한 불확실성은 성격이 다양할 뿐만 아니라 각기 다른 전략을 필요로 한다. 엄격한 분석이 필요한 경우도 있고 민첩하고 실험적인 접근이 필요한 경우도 있다. 관리자가 AI에 대한 확신을 높이기 위한 첫 단계는 이러한 ‘불확실성을 인식하고 이해하는 것’이다.
AI 불확실성 유형
AI와 관련된 불확실성은 다양한 형태와 모습을 띠지만 세 가지 범주로 요약할 수 있다. 바로 상태 불확실성, 효과 불확실성, 대응 불확실성이다.