AI ARTWORK GENERATED BYANN CUTTING 작품에 대해 | 앤 커팅은 사진, 기술, 과학 분야의 경력을 바탕으로, 우리가 일하고 협력하며 창조하는 방식을 탐구하는 AI 예술 작품을 제작한다.
조직의 현실에 맞춰 AI 전략을 수립하라 조직의 가치사슬 통제력과 기술 역량에 부합하는 목표 설정하기
내용 요약
문제점 많은 기업이 AI에 막대한 투자를 하지만 그런 노력이 실질적인 비즈니스 가치로 이어지지 않는다.
원인 기술 자체는 핵심 장애물이 아니다. 기업의 야심 찬 혁신 목표와 그 기반이 되는 가치사슬, 운영 모델, 기술 스택 사이에 존재하는 불균형이 문제다.
해결책 본문의 프레임워크를 활용해 조직이 가치사슬 통제력과 기술적 폭이라는 두 가지 핵심 차원에서 어디에 위치하는지 파악하라. 그런 다음 AI 잠재력을 실현하는 데 적절한 전략을 집중적 차별화, 수직적 통합, 협력적 생태계 구축, 플랫폼 리더십 중에서 선택하라.
2018년 두 글로벌 거대 기업이 제품 설계 및 출시 방식을 재편하기 위해 인공지능(AI)을 활용하기로 했다.
제너럴 모터스는 오토데스크의 퓨전 360을 활용한 생성형 설계 소프트웨어를 적용해 작지만 핵심 부품인 시트 브래킷을 재설계했다. AI는 자연이 만들어낸 듯한 구조를 만들었다. 공기처럼 가볍고 격자 모양의 형태로, 기존 부품보다 40% 가볍고 20% 더 강했다. 그런데 이 부품은 양산 단계에 이르지 못했다. 왜일까? 스탬핑 강판을 위해 구축된 GM의 공급망 및 제조 시스템은 AI가 생성한 복잡한 기하학적 구조를 처리할 수 없었다. 시스템을 재구축하는 데 수년이 걸릴 것으로 전망됐다. 결국 혁신은 좌초됐다.
같은 시기에 애플은 메탈렌즈 실험을 시작했다. 메탈렌즈는 기존 카메라 렌즈를 대체하는 초박형 AI 최적화 광학 부품이다. 이 기술은 머신러닝, 재료과학, 반도체 제조 공정을 통합해야 했다. 애플은 불과 2년 만에 수십 건의 특허를 출원했으며(이 아티클 작성 시점 기준) 이런 혁신 기술을 먼저 아이패드 프로에, 이후 출시 예정인 아이폰 17 시리즈에도 적용할 계획으로 알려졌다. GM과 달리 애플은 대담한 아이디어뿐 아니라 이를 실행할 시스템을 갖추고 있었다.
이 두 사례는 AI에 관한 중요한 진실을 보여준다. 대개 AI 자체의 능력은 문제가 안된다. 오히려 회사의 가치사슬, 운영 모델, 기술 스택이 현실적으로 지원 가능한 부분과 경영진이 달성하려는 목표가 일치하지 않는 것이 더 문제다. 이런 문제는 광범위하게 발생한다. 62%의 기업이 부서 간 부조화를, 63%는 워크플로 조정 필요성을 AI의 성공적 도입을 막는 주요 장벽으로 꼽는다. 커니Kearney와 퓨처럼 그룹Futurum Group의 설문조사에 따르면 CEO 중 단 25%만이 전사적 AI 배포에 완전히 준비돼 있다고 답했다.
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