하버드비즈니스리뷰

AI & MACHINE LEARNING

AI 도입, 언제까지 고민만 할 텐가
모든 것을 걸어야 하는 때가 왔다

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내용 요약

문제

많은 기업이 AI를 단순히 실험해보는 정도에 그치고 본격적인 AI 시스템 도입 계획을 짜거나 예산을 마련하지 않고 있다.

원인

이런 소극적인 모습은 AI 프로젝트에 충분한 자원, 재량, 시간을 할애하지 않기 때문에 흔히 나타난다.

해법

적극적인 AI 도입, 전략 및 운영 통합, 최선의 AI 구현에 나선다면 기업 가치가 극대화될 것이다.

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인공지능이 사업의 핵심인 회사를 몇 개 말하라고 하면 구글의 알파벳, 페이스북 메타, 아마존, 마이크로소프트, 텐센트, 알리바바 등 예상할 수 있는 답안을 줄줄이 읊을 것이다. 하지만 다른 산업에 속한 기존 대기업의 리더들은 우리 회사에 AI 트랜스포메이션을 도입하는 것은 본래 역량을 넘어서는 일이라고 여기는 듯하다. 왜냐하면 AI는 상대적으로 새로운 기술이고, 그래서 10년 전에는 AI로 성공한 기업이 존재하지 않았으며, 알파벳이나 메타 같이 지금 성공한 AI 기업들은 하나 같이 다음과 같은 기초 작업을 해내야만 했기 때문이다. 직원들에게 AI 개발 업무를 할당하고, 필수 데이터, 인력, 투자금을 모으고, AI 역량을 쌓고자 최대한 적극적으로 움직인 것이 그것이다.

“말은 쉽지”라고 이야기할 수도 있다. 그렇다. 여러 회사의 AI 사업을 보면 일단 스케일이 너무 작고 우유부단하다. 경제적 가치를 더하고 싶다면 대규모 AI 모델을 세워야 하는데 거기까지 나가는 기업이 없다. 2019년 MIT 슬론매니지먼트리뷰와 보스턴컨설팅그룹이 진행한 공동 설문조사에 따르면 10개 회사 가운데 7개가 AI 사업으로 올린 성과가 아주 미미하거나 없다고 답했다. 같은 조사에서 AI에 어느 정도 투자한 기업 90% 가운데 40% 미만이 최근 3년 동안 사업 이익을 실현했다고 답했다. 당연한 일이다. 고작 시범사업이나 실험 정도로 성과를 내면 얼마나 내겠는가.

그런데 연구결과 지난 몇 년 동안 IT 분야 선도기업으로 분류되지 않은 민간기업과 정부기관 30개가 AI에 총력을 쏟은 결과 큰 성과를 거둔 것으로 확인됐다. 상당수가 은행, 리테일, 소비재 산업에 종사하는 기업이었다. 이 30개 단체가 성공하는 과정을 연구해 AI의 성공적인 도입에 결정적인 역할을 한 요소를 다음 10개로 정리했다.

AI를 통해 큰 가치를 얻고자 한다면 반드시 인간과 기계가 일터라는 환경에서 어떻게 상호작용하는지에 대한 생각을 근본적으로 바꿔야 한다. 직원들이 일하는 방법, 우리와 고객 사이의 상호작용을 탈바꿈시킬 애플리케이션에 초점을 둬야 한다. 모든 핵심 부서와 운영에 걸쳐 AI를 체계적으로 배치해 새로운 프로세스와 데이터 기반 의사결정을 고려할 필요가 있다. 마찬가지로 AI를 통해 신제품 서비스는 물론 비즈니스 모델을 개발해야 한다. 다시 말해 결국 AI가 우리 회사의 모든 것을 바꿔야 한다.

이번 아티클에 소개하는 10개 과제를 참고하면 이런 트랜스포메이션에 더 가까워질 수 있다. 하지만 완전한 트랜스포메이션을 위해서는 분산해서 조금씩 접근할 게 아니라 이 10개 과제를 모두 공격적으로 수행해야 한다. 여기 다른 기업은 어떻게 성공할 수 있었는지 자세히 보여주는 사례를 함께 실었다. 이 10개 과제를 실제로 추진할 때는 회사 사정에 맞춰 다르게 처리할 수도, 순서를 바꿔 접근할 수도 있겠다.

1 무엇을 이루고자 하는지
제대로 알아야 한다

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