조직에 AI 도입 전 반드시 평가해야 할 10가지 필수 질문

AI(인공지능)와 ML(머신러닝)은 신중하게 올바른 맥락에서 사용하면 조직의 생산 시스템에 획기적 발전을 가져오고 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다. 디지털 전환과 그 다양한 발전은 뒤처질까 봐 두려운 기업에 압력을 가했고, 이는 리더들이 이러한 기술을 자사에 도입하려는 사전 의향으로 이어졌습니다.

하지만 대부분 경우, 도입하더라도 근본적 장벽은 남아 있으며, AI가 대규모로 가치를 창출하는 데 필요한 기본 구성 요소를 갖춘 기업은 소수입니다. 인공지능 기회가 어디에 있는지 명확히 하고, AI가 요구하는 데이터를 확보하기 위한 중앙집중적이고 명확한 전략을 갖는 것이 이 전환에 뛰어들기로 결정한 모든 주체의 출발점이어야 합니다.

따라서 AI와 ML 전략을 채택하기 전 기업은 스스로에게 다음 질문들을 던져야 합니다:

1. AI로 해결하려는 문제가 무엇인가?

이 경우 가장 중요한 것은 문제 정의에서 시작하는 것입니다. 회사가 무엇을 찾고 있습니까? 머신러닝 모델이 해결할 수 있는 문제입니까? AI 시스템이 구체적으로 무엇에 사용될지 알려져 있습니까?

한편으로는 어떤 유형의 활동이 비효율적이거나 인적 자본 집약적인지 감지하는 것이 중요하고, 다른 한편으로는 AI와 ML 시스템이 이러한 문제를 어떻게 완화할 수 있는지 결정하는 것이 중요합니다.

2. AI를 기회로 전환하기 위한 회사의 계획은 무엇인가?

회사는 문제 해결과 솔루션 구현을 어떻게 계획하고 있습니까?

이 시점에서 문제 정의를 자동 학습 문제로 재정의하는 방법과 전환 과정 중 어떤 종류의 둔화나 가치 손실도 피하면서 구현하는 방법을 아는 것이 필수적입니다.

3. 회사에 일시적 솔루션이 필요한가, 영구적 솔루션이 필요한가?

AI 기술은 회사의 핵심 비즈니스 일부가 되어야 하며 경영진의 사고방식 변화와 함께해야 합니다. 대다수 성공 사례는 회사 전 수준의 디지털 전환에 의해 뒷받침됩니다.

특정 행동을 위한 AI 모델이 필요한지, 회사의 일상 프로세스를 위한 것인지에 따라 맞춤형 제품, 표준화된 솔루션, 일시적 서비스 중 무엇을 획득할지 결정됩니다.

4. 회사가 AI 모델을 공급할 필수 데이터를 보유하고 있는가?

AI 모델의 품질은 회사가 사용할 수 있는 데이터의 품질과 양에 직접적으로 의존합니다. AI 사용은 AI 시스템에 공급되어 스스로 기능하도록 학습할 수 있는 정확하고 의미 있는 데이터 모델을 훈련하는 것을 의미하므로, 양질의 과거 데이터 보유가 핵심입니다.

내 회사에 충분한 데이터가 있는가? AI가 사용할 데이터 소스가 신뢰할 수 있는가? 회사에 견고한 데이터 아키텍처가 있는가? 이러한 질문에 답하려면 목표와 KPI(핵심 성과 지표)의 견고한 프레임워크와 데이터를 가능한 가장 가치 있는 방식으로 활용하기 위한 견고한 데이터 전략이 필요합니다.

5. 이 데이터가 디지털화되어 있는가?

데이터가 디지털 시스템에 저장되어 있는가? 데이터를 올바르게 관리하려면 디지털화, 중앙집중화, 조직화되어 CRM, ERP, SCADA 등 다양한 디지털 도구나 데이터베이스, CSV 파일, 엑셀 등에 통합되어야 합니다. 그렇지 않다면 이 데이터의 디지털화와 AI 활용에는 오랜 시간이 걸리고 때로는 극복 불가능한 투자가 필요할 수 있습니다.

6. 회사가 구현에 필요한 리소스를 보유하고 있는가?

회사는 인적, 재정적 자본 수준에서 변화 흡수에 정말 필요한 리소스가 있는지 현실적으로 판단해야 합니다. AI 배포를 위한 전문 인재를 어디서 찾을 것인가? ML 모델 획득을 위한 회사 예산은 얼마인가?

원활한 전환과 내부 시스템에 모델의 올바른 통합을 위해 회사를 알고 개발자나 데이터 사이언티스트도 아는 기술 팀을 갖는 것이 핵심입니다. 또한 이 팀들은 구현될 모델을 회사 시스템에 통합할 자격이 있어야 합니다.

다른 한편, AI 모델의 정확도는 모델 개발에 회사가 사용할 수 있는 예산, 장비, 시간에 달려 있습니다. 이 모든 것이 회사가 주문형 서비스나 자체 팀이 구현한 자체 모델 획득 중 무엇을 선택할지도 결정합니다.

7. AI가 실패하면 어떤 결과가 오는가?

AI 모델은 매우 정교한 알고리즘과 통계적 상관관계를 통해 작동하지만 항상 오차 범위가 있습니다. 회사는 변동성이 높고 정확도가 낮은 공정에 AI를 구현하길 원하는가, 아니면 그 반대인가? 작동하지 않을 경우 어떤 위험과 얼마나 많은 투자가 손실되는가?

어떤 시스템과 데이터를 사용할 수 있는지에 따라 회사는 이러한 모델의 정확도가 진행하기에 충분히 높을지 평가해야 합니다.

8. AI가 회사의 전반적 전략과 어떻게 통합되는가?

회사는 AI를 프로세스와 사람과 어떻게 통합할 것인가? AI가 프로세스와 충돌할 변곡점이 있는가?

AI는 독립형 기술로 구현되어서는 안 되며, 회사의 모든 영역과 시너지를 내며 통합된 솔루션으로 진입하여 생산성과 결과를 극대화해야 합니다. 회사는 AI 모델이 나머지 당사자들과 협력할 수 있을지, 어떤 문제가 발생할지 자문해야 합니다.

9. 이 변화가 회사 근로자에게 어떤 영향을 미치는가?

IA가 현재 근로자가 수행하는 활동을 자동화하는 능력이 인력 규모에 어느 정도 영향을 미칠 것인가? 근로자는 변화에 대해 매우 회의적일 수 있으며 회사는 그들이 가치와 동기를 잃지 않도록 윤리적 해결책을 찾아야 합니다.

효과적인 변화 프로그램은 직원과 관리자를 회사에 참여시키기 위한 구체적 교육과 개입에 초점을 맞출 것입니다.

10. 이 기술 적용으로 기대되는 수익은 무엇인가?

회사가 투자를 회수하는 데 얼마나 걸릴까? AI 구현 후 회사 비용이 얼마나 절감될까? AI와 ML 모델을 회사에 통합하는 것은 비용을 수반하므로 중요한 투자입니다.

이러한 이유로 투자 수익 매개변수를 결정하기 위해 현실적 추정을 해야 합니다. 이 계획을 수행하려면 가능한 성과 지표(KPI)를 설정하여 수익을 측정하고 모델이 회사에 얼마나 많은 가치를 가져오는지 계산할 수 있어야 합니다.

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AI는 기업에 무수한 가능성의 문을 열지만, 단순히 실험으로 배포하거나 구체적 문제를 식별하고 행동 계획을 수립하지 않으면 무가치한 제안이 되어 경영진은 투자 수익을 보지 못할 것입니다.

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