조직에 매끄럽게 AI 도입하는 법 대부분의 프로젝트가 난항을 겪는다. 프로젝트를 성공시키려면 다음 5단계를 고려하라.
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이아보르 보지노프 하버드경영대학원 조교수
2018년과 2019년 링크트인에서 데이터과학자로 일했을 때 AI는 통계나 컴퓨터과학 분야에서 높은 학위를 가진 데이터과학 조직의 소규모 팀에서만 관심을 갖는 대상이었다. 이제 AI, 특히 최근 떠오르는 화두인 생성형 AI는 기업 이사회, 리더십 토론, 생산성을 극대화하려는 직원들의 일상대화에서 중요한 주제가 됐다. 너무나 기본적이어서 MBA 학생들에게 AI를 개발, 활용, 관리하는 방법을 가르치기 위한 과정이자 내가 수업 개발에 참여했던 ‘관리자를 위한 데이터과학’은 이제 하버드경영대학원에서 1학년 의무수업이 됐다.
애석하게도 야심 찬 헤드라인과 감미로운 잠재력 이면에는 냉철한 현실이 숨어 있다. 대부분의 AI 프로젝트는 실패한다. 일부 추산에 따르면 실패율은 80%에 달한다. 이는 10년 전 기업 IT 프로젝트 실패율의 거의 두 배에 해당한다. 그러나 성공 확률을 높이는 방법이 있다. 산업계와 학계에서 쌓은 경험과 컨설팅 업무를 통해 나는 모든 AI 프로젝트가 제품이 되기까지 거치는 5가지 중요한 단계, 즉 선택, 개발, 평가, 채택, 관리 단계를 주의 깊게 탐색해 기업이 실패 위험을 크게 줄일 수 있다는 사실을 알았다. 하지만 이 아티클은 실패를 예방하는 것만 이야기하지 않는다. 점점 더 AI가 주도하는 비즈니스 환경에서 기업이 경쟁하고 생존하는 데 도움이 되는 ‘데이터과학 및 AI 운영’ 프로세스를 개발하는 것에 관해서도 이야기한다.
