AI 예측은 종종 특정 의사결정의 질을 개선하지만 전체 의사결정 시스템에 파괴적인 영향을 미칠 수 있다.
원인
결정은 보통 예측과 판단의 조합이다. AI처럼 예측이 매우 정확할 때 결정 권한은 여전히 판단이 필요한 곳으로 이동하고 누가, 어디서, 언제, 어떻게 결정을 내리는지를 바꾼다. 시스템 한 부분에서의 더 정확한 예측은 다른 부분에 파급 효과를 미친다.
해결책
완벽하고 즉각적인 커뮤니케이션이 없다면 조직과 전체 가치사슬은 설계의 모듈화와 조율 간 균형을 유지하는 시스템을 만들 필요가 있다. 모듈화를 통해 지역적으로 가까운 곳에서 관찰 가능한 요인을 토대로 여러 결정을 내릴 수 있으며 조율을 통해 더 넓은 네트워크에서 결정을 최적화할 수 있다.
투자자: “AI가 업무에 어떤 변화를 가져올까요?”
스타트업 창업자: “통찰력을 줄 것입니다.”
우리는 우리가 만든 글로벌 시드 단계 스타트업 프로그램인 토론토대의 창조적 파괴 랩Creative Destruction Lab에 참가한 기업가가 멘토와 투자자에게 이렇게 대답할 때마다 한푼이라도 벌 수 있으면 좋겠다고 생각한다.
상투적인 답변이긴 하나 ‘통찰력’을 준다는 것은 AI의 발전이 어떤 가치를 창출할지에 대해 갖는, 완전히 잘못된 생각이다. 사실 ‘통찰력’을 준다는 답변은 주로 “AI의 예측을 가지고 무엇을 해야 할지 모르겠다"는 의미로 보인다.
훨씬 더 좋은 대답은 예측으로 의사결정이 어떻게 개선될지 설명하는 것이다. AI는 더 나은 의사결정으로 이어질 때에만 가치가 있기 때문이다.
기업가에게 좋은 소식은 AI를 통해 의사결정을 개선할 수 있는 기회가 셀 수 없이 많다는 사실이다. 기업이 내리는 결정의 수가 늘어나고 있으며 기업의 모든 운영 부문에서 올바른 결정을 내려야 할 필요가 그 어느 때보다 커졌다. 하버드대 케네디공공정책대학원의 데이비드 데밍David Deming의 연구에 따르면 1960년에는 문제 해결, 진단, 전략 수립, 우선순위 지정 등 핵심 의사결정 기술이 요구되는 직무가 단 6%에 불과했으나 2018년에는 34%로 늘어났다.
그러나 뒤에서 설명하려는 것처럼 AI의 도입은 어느 특정한 결정을 개선하기 위해서만 필요한 것은 아니다. 조직의 한 부문에서 내리는 결정은 일반적으로 다른 부문에서 내리는 결정에 영향을 미치므로 AI를 도입하려면 전체 의사결정 시스템을 재검토하고 재설계해야 한다. 우선 그런 사례를 보고, AI가 관련 시스템의 가치 창출 방식을 어떻게 완전히 바꿨는지 살펴보자.
뉴질랜드는 어떻게 아메리카 컵에서 우승했는가
요트 제작 및 항해 기술은 5000년 동안 끊임없이 발전해왔다. 오늘날 상업용 요트는 더 이상 바람에서 추진력을 얻지 않지만 항해에서의 혁신은 지금까지도 멈추지 않고 계속되고 있다.
항해 분야 최고의 상이자 국제 스포츠 대회에서 가장 오래된 트로피는 ‘아메리카 컵’이다. 오늘날 아메리카 컵 경기에서는 선원의 능력만큼이나 기술이 중요하다. 요트 설계에는 수백만 달러가 든다. 그래서 바람, 물, 선박의 물리학을 적용한 시뮬레이션을 통해 가장 효과적인 디자인을 찾고 실제 배를 만들지 않은 상태에서 테스트한다. 2017년 뉴질랜드 팀 에미레이트가 우승했을 때처럼 최고의 시뮬레이션을 보유한 팀이 큰 이익을 누린다.
