아스펜테크(AspenTech) 빌 스커더(Bill Scudder) "2022년 AI·자동화·인력 트렌드: 지식 자동화·산업 데이터 사이언티스트 부상"

아스펜테크 AIoT 솔루션 부문 SVP 겸 GM 빌 스커더(Bill Scudder)가 2022년 AI, 자동화, 직장 문화에 대한 예측을 공유합니다.

세대 간 인력 변화가 지식 자동화 가속화

모든 산업의 인력이 주요 구조적 변화를 겪고 있습니다. 이는 특히 산업 부문에서 두드러집니다. 베테랑 직원들이 은퇴 연령에 도달했고, '대퇴사(Great Resignation)'가 많은 산업의 근로자에게 영향을 미치고 있으며, 갓 졸업한 신입 사원으로 인력 격차를 메우는 것만으로는 부족합니다. 이들은 종종 학교에서 배운 기술과 개념이 많은 조직의 플랜트 현장 실제 워크플로 및 시스템 운영 방식과 맞지 않기 때문입니다.

이 모든 것이 2022년 지식 자동화 기술과 프로세스의 주요 가속화를 촉발할 것입니다. 자동화된 지식 공유와 지능 풍부한 애플리케이션은 사일로에 관계없이 팀 전반에 역사적 도메인 지식을 보존하고 널리 접근 가능하게 함으로써, 떠나는 근로자와 새로운 근로자 사이에 나타나는 기술 격차를 해소합니다. 이는 채용 도구로서도 이중 혜택을 제공합니다. 지식 자동화가 업무를 더 쉽게 만들고 직원에게 성공에 필요한 도구를 제공할수록, 잠재적 채용자에게 그 일은 더 매력적으로 다가옵니다.

산업 데이터 사이언티스트의 부상, 산업 AI 전략 촉진

산업 인력에서 발생하는 세대 교체는 또 다른 트렌드를 자극할 것입니다. 산업 데이터 사이언티스트가 산업 AI와 같은 신기술 채택 및 관리, 그리고 이를 최대한 배포하고 극대화하기 위한 전략 수립의 중심 인물로 광범위하게 등장할 것입니다. 새로운 연구에 따르면 주요 산업 의사결정권자의 84%가 경쟁 우위 확보를 위한 산업 AI 전략의 필요성을 인정했고, 98%가 이를 갖추지 못할 경우 비즈니스에 도전이 될 수 있음을 인지했지만, 실제로는 35%만 그런 전략을 배포했습니다. 전통적인 데이터 사이언스와 고유한 도메인 전문성이라는 양발로 선 산업 데이터 사이언티스트가 산업 AI 전략의 수립과 배포를 주도하는 핵심 역할을 수행할 것입니다.

AI 투자, 범용 모델에서 정밀한 산업 AI로 이동

2022년에는 AI의 산업 AI로의 성숙이 만개하여, 구체적인 시간-가치(Time-to-value)를 가진 실제 제품 배포에 도달할 것입니다. 이를 위해 더 많은 산업 조직이 범용 AI 모델 투자를 의식적으로 중단하고, 수익성과 지속가능성 목표 달성을 돕는 더 적합하고 정밀한 산업 AI 애플리케이션으로 전환할 것입니다. 이는 잠재적 운영의 전체 범위를 커버할 수 없는 대량의 플랜트 데이터로 훈련된 AI 모델에서, 도메인 전문성을 활용해 심층 분석과 머신러닝으로 해석하고 예측하는 더 구체적인 산업 AI 모델로 이동하는 것을 의미합니다. 산업 데이터가 자산 수명주기 전반에 걸쳐 실제 비즈니스 결과로 변환될 것입니다.

이 변화는 산업 AI를 중심으로 한 새로운 베스트-오브-브리드 얼라이언스 구축도 촉진할 것입니다. 이전에는 파트너십이 매우 기술 중심적이었고, 서비스나 단일 대형 벤더가 주도했습니다. 산업 AI의 더 전문화된 초점은 더 많은 솔루션 제공업체가 모여 독립적이고 맞춤화된 전문성을 모으도록 요구할 것입니다. 이는 더 범용적인 AI 프로젝트에서 파트너십을 진화시키는 데 도움이 될 뿐만 아니라, DIY 접근 방식 대신 시간-가치 파트너십에 더 큰 초점을 두어 AI 도입 장벽을 그 어느 때보다 낮출 것입니다.

임원 주도권과 문화 변화가 산업 AI 배포 가속화

산업 조직이 전사적 산업 AI 전략과 애플리케이션 배포를 확대함에 따라, 임원 주도권과 문화 변화에 대한 투자가 디지털 전환의 혜택을 거두는 데 필수적일 것입니다. 최고디지털책임자(CDO) 같은 디지털 임원이 이러한 장애물 극복에 결정적일 것입니다. CDO는 레거시 시스템과 신기술 간 격차 해소, 사일로 간 협업 촉진, 대량 데이터 수집에서 전략적 산업 데이터 관리로의 전환 등 디지털 전환과 산업 AI를 조직 전반에 안내하는 독특한 역할을 수행할 것입니다. 이러한 모든 임무는 산업 조직이 더 광범위한 채택과 적합한 산업 AI 애플리케이션 전략을 실행하는 디지털 전환 계획을 수행하는 데 필수적입니다.