전문가에게 물어보세요: 투자 및 전략

AI를 이용해 변화의 여정을 시작하는 두 기업이 있다면, 이 둘의 향방을 구분 짓는 것은 무엇일까요? 이는 비즈니스 업계 내에서 지속적으로 나오는 질문 중 하나입니다. 씨게이트의 “데이터 현황: AI 도입을 위한 준비” 보고서에 따르면 89%의 비즈니스 리더가 향후 12개월 이내에 더 많은 AI 솔루션을 채택할 계획이 있다고 답했습니다. 이는 다시 다음과 같은 질문을 던지게 합니다. 그렇다면 어떻게 AI를 올바른 방식으로 도입할 수 있을까요?

‘전문가에게 물어보세요’ 연재 기사에서 전문가들이 지적한 바와 같이 AI 도입에는 몇 가지 위험이 따릅니다. 먼저 AI를 도입하는 경우 기업의 IT 인프라와 데이터 스토리지가 새로운 기술에 수반되는 늘어나는 작업부하를 감당할 수 있는지 철저히 돌아볼 필요가 있습니다. 또한 AI를 도입할 경우 기업은 새로운 보안 위험에 노출될 가능성이 있습니다. 씨게이트의 전문가들은 이러한 위험에 어떻게 대비하고 이를 피할 수 있을 것인지에 대해 논의할 것입니다. 마지막으로, AI와 같은 복잡한 기술을 다루기 위해서는 그 복잡성을 이해하고 관리할 수 있는 역량이 필요합니다.

AI 성공을 위한 네 가지 조건을 다룬 이번 글에서 씨게이트의 전문가들은 기업이 AI 환경에 뛰어들기 전에 준비해야 할 필수적인 투자 및 전략에 대해 더 깊이 살펴볼 것입니다. AI 도입은 비용이 많이 드는 투자일뿐만 아니라, 빠르게 발전하는 기술을 다루는 일이기 때문에 그 과정도 매우 복잡합니다. 이에 대해 높은 평가를 받는 AI 전문가 패널의 몇 가지 조언을 소개하고자 합니다.

 

  1. 우리 기업은 이제 AI를 활용하기 시작했습니다. 성공적인 AI 구현을 위해 무엇을 해야 할까요?

테 반셍, 씨게이트 테크놀로지

최근 경험에서 비추어보면, 데이터는 성공적인 AI 도입을 위한 중요한 기반이지만 가장 간과되는 부분이기도 합니다. 데이터는 AI 도입에 동력을 공급하는 가장 중요한 요소입니다. 의미 있는 인사이트를 얻기 위한 알고리즘은 모두 방대한 양의 데이터로부터 나오기 때문입니다. 기업의 AI 사용 증가는 데이터 량의 기하급수적인 증가를 의미하며, 더 나아가 지속 가능하고 강력한 데이터 인프라를 필요로 합니다.

그렇다면 문제는 무엇일까요? 아태지역 응답기관의 74%가 한 곳 이상의 사업 부문에서 이미 AI를 도입했다고 답했으나, 20%는 증가하는 데이터 흐름을 처리할 준비가 되지 않았다고 밝혔습니다. 또한 대다수의 기업은 IT 인프라 및 최첨단 데이터 스토리지 솔루션에 대한 투자 확대에 해결책이 있다는 점에 동의했습니다.

마지막으로, 성공적인 AI 구현을 위해 비즈니스 리더는 사업 부문에 명확한 전략과 방향성을 제시해야 합니다. 기술 채택이 매우 빠른 속도로 진행됨에 따라 다양한 비즈니스 분야는 기술 혁신 이면의 기업적 전략을 확립하고, 새로운 기술을 활용해 성공적인 비즈니스를 이끌기 위한 기업의 역할이 무엇인지 파악하고자 노력하고 있습니다.

아카쉬 바티아, 인피니트 애널리틱스

성공적인 AI 구현에 있어 가장 중요한 요소는 기반이 되는 데이터 인프라입니다. AI는 양질의 데이터를 기반으로 발전합니다. 기업이 데이터 업데이트 및 검색을 위한 구조 언어와 No-SQL과 같은 비정형 언어를 포함하는 관계형 데이터베이스 관리 시스템(Relational Database Management System)을 사용한다고 하더라도, 시스템 자체와 이를 사용해야 하는 이유 등을 정기적으로 검토해야 합니다.

데이터가 집합으로 추가되거나 집합에서 제거되는 프로세스를 뜻하는 데이터 갱신 빈도 또한 인프라를 결정짓는 데 있어 중요한 역할을 합니다. 기업의 AI 애플리케이션 및 제품이 실시간 반응성을 필요로 한다면, 인프라 구성 요건은 크게 달라질 것입니다.

조니 추, 비스커버리 (Viscovery)

AI 기술은 딥러닝이라는 전제를 기반으로 합니다. 이에 따라 이 기술은 알고리즘화 및 학습 모델화될 수 있는 대량의 데이터를 필요로 합니다.

이 과정을 최적화하려면, 머신 러닝 모델을 교육하기 위한 실제 데이터를 수집하는 것이 매우 중요합니다.

또한 AI 도입 이후 기업은 더 많은 양의 데이터를 수집, 분류, 저장, 이전해야 할 것입니다. 그러므로 IT 인프라 확장을 위한 계획을 세워야 하고, AI 시스템을 효과적으로 관리할 수 있는 인재를 교육하기 위해 지속적으로 투자해야 합니다.

로힛 판다카르, 마힌드라 그룹

비즈니스에 있어 가장 시급한 문제가 무엇인지, 그리고 이 문제를 머신 러닝을 통해 어떻게 해결할 수 있을지에 대해 처음부터 명확하게 의사소통해야 합니다.

더 나아가, 기업은 머신 러닝이 짧은 기간 안에 가장 큰 영향을 줄 수 있는 비즈니스 문제부터 시작해, 이 기술을 통해 어떤 가치를 얻을 수 있는지를 보여주어야 합니다.

 

  1. AI 전략의 이상적인 형식은 무엇일까요? 우리 조직은 무엇을 고려하고 평가해야 할까요?

로힛 판다카르, 마힌드라 그룹

데이터를 활용해 해결할 수 있는 시급한 세 가지의 비즈니스 문제를 찾는 것부터 시작해야 합니다. 이러한 문제는 수학적으로 해결되어야 하기 때문에, 알고리즘의 작동 방법에 대한 심도 있는 이해 또한 필요합니다. 마지막으로, 수익성, 수입, 비용 절감 등의 측면에서 도입한 전략이 어떤 긍정적인 영향을 끼쳤는지를 평가해야 할 필요도 있습니다.

 

  1. AI 도입을 고려하는 기업이 직면하는 기업의 세 가지 어려움/장애물은 무엇입니까?

로힛 판다카르, 마힌드라 그룹

AI는 비교적 새로운 영역이기 때문에, 현재 기업들이 처한 가장 큰 어려움은 인재 확보에 있습니다. 따라서 AI 도입을 통해 혁신하고자 하는 모든 기업은 비즈니스 수준을 높여줄 최고의 데이터 분석가를 어디서 찾을 수 있을지에 대한 지속적인 질문을 하게 될 것입니다.

두 번째 어려움은 조직의 경영진으로부터 지원을 받는 일입니다. 이를 위해서는 임원진의 인식 자체가 변화되어야 하기 때문입니다. 임원진은 예측 분석이 실제로 가져올 수 있는 잠재적인 영향력을 인식해야 합니다.

마지막으로, 기업은 AI 도입이 투자를 할만한 실제 가치가 있다는 점을 명확하게 입증해야 합니다.

 

  1. 리소스를 확보하여 그 리소스가 다른 분야에 재투자될 수 있도록 AI를 통해 자동화할 수 있는 기업 내 영역은 무엇입니까?

로힛 판다카르, 마힌드라 그룹

AI로 자동화할 수 있는 첫 번째 영역은 고객층 파악 및 개인화된 상품 제공입니다. 더불어 자동화된 영업 직원의 업무 목록과 같이 사이언스 및 대시보드 자동화를 통해 더욱 빠르게 비즈니스 계획을 수립하는 것도 한가지 예시가 될 수 있습니다.

 

  1. AI를 통해 얻을 수 있는 가치를 이사회에 어떻게 납득시킬 수 있을까요? AI 도입을 이사회의 우선 안건으로 올리는 것은 어떨까요? 그리고 성공적인 AI 구현을 위해 필요한 투자를 어떻게 확보해야 할까요?

테 반셍, 씨게이트 테크놀로지

혁신의 중요성 및 대규모 투자의 필요성을 이사회에 설득하는 일은 언제나 어려운 문제입니다. 고려해야 할 첫 번째 질문은 기업의 IT 인프라가 비용을 발생시키는 입장에서 수익을 내는 핵심 동인으로 성장했는 지와 같은 디지털 성숙도에 관한 것입니다. 이러한 질문을 거쳐 기업은 이사회가 이미 디지털 혁신의 이점을 인식하고 있는지, 자동화에 과감한 투자를 할 준비가 되어 있는 지와 같은 고민에 답을 내릴 수 있게 될 것입니다.

혁신의 관점에서, 기업이 수년간 생성하고 저장한 데이터를 기반으로 예측성을 향상시키기 위해 AI의 잠재력을 인식하는 것은 중요합니다. 모든 비즈니스에 있어 한발 앞서 나간다는 것은 수익의 개선을 의미하기 때문입니다.

또한 이사회는 데이터의 가치를 극대화하고 이를 전략적인 결정 및 조치로 변환할 수 있는 AI의 편재성이 기업 모든 부문에 이익을 줄 수 있다는 사실을 이해해야 합니다. 우리는 AI가 도움을 줄 수 있는 분야의 표면조차 충분히 들여다보지 못했습니다. 비용 절감이나 효율성 증대 등이 AI 사용 예시로 종종 언급되곤 하지만, 이러한 사례는 매일 계속해서 확대되고 있습니다.

앤드류 버기스, APD, GrowthOps

이사회를 설득할 수 있는 가장 좋은 방법은 파일럿 프로젝트에 소액을 투자하여 AI 투자의 가치를 명확하게 증명하는 것입니다. 어떤 이사회도 수익을 증대시키는 투자를 반대하지 않을 것입니다. 그러므로 새로운 가치의 제안은 성장을 반영해야 합니다.

조니 추, 비스커버리 (Viscovery)

AI는 모든 기업에 있어 장기적인 누적 투자입니다. IT 인프라 구축, 인재 육성, 대규모 사업 이행에는 시간이 걸립니다.

그렇지만 경쟁 우위를 점하고자 하는 기업은 혁신 및 잠재적 비즈니스 모델 전환의 가치를 무시하기 어려울 것입니다.

그러므로 AI 투자와 관련된 전략 수립은 가능한 한 빨리 시작되어야 합니다. 또한 방대한 가치를 창출하며 경쟁업체들 사이에서 두드러질 수 있도록, 기업은 AI 로드맵을 끊임없이 조정하고 개선하는 장기적 접근 방식을 채택해야 할 것입니다.

로힛 판다카르, 마힌드라 그룹

이사회를 설득하는 일은 비즈니스에 사용될 알고리즘의 성공적인 예시와 그 결과를 보여주는 것에서부터 시작할 수 있습니다. 더불어 이러한 결과는 수익성, 수입, 비용 절감 등으로 연결되어야 합니다. 이사회를 설득하기 위한 또 다른 좋은 방법은 동종 기업 혹은 경쟁 업체가 이 기술을 성공적으로 구현한 사례를 보여주는 것입니다.

2018-11-09T08:49:39+00:00

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