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인공지능(AI)에는 비즈니스를 성장시킬 수 있는 엄청난 잠재력이 있다. 업무를 자동화하고 빅데이터의 힘을 활용하여 혁신과 통찰, 의사결정을 향상시킬 수 있는 능력이 있다. 기업이 이와 같은 인공지능의 힘을 이용해서 많은 결실을 거둘 수 있기 위해서는 어떻게 해야할까? 모든 업무의 핵심에 AI를 두는 AI 중심 기업이 되어야 한다. 어디서부터 어떻게 시작해야할지 모르겠다면, 아래 내용이 도움될 것이다. AI 중심 기업이 무엇을 의미하는지, 어떻게 착수할 수 있는지, 어떤 어려움이 있고 그것을 극복할 방법은 무엇인지 등 정확히 설명해줄 것이다.
시리(Siri) 야, 비즈니스 제국을 건설해줘: AI 가 기업을 위해 할 수 있는 것
대부분의 사람들은 Apple의 시리(Siri)나 Amazon의 알렉사(Alexa) 같은 개인비서로서의 소비자 용도를 통해 인공지능(AI)을 알고 있을 것이다. 그렇다면 어떻게 같은 기술이 기업의 목표 달성을 도울 수 있는가? 즉, AI 중심 기업이란 정확히 무엇인가? 애피어(Appier)의 엔터프라이즈 AI 부문 부사장 찰스 응(Charles Ng) 박사는 “AI 중심 기업은 데이터와 AI 기술을 지속적으로 활용하여 사업을 성장시키고 개선하는 기업이다. 이를 위해서는 탄탄한 데이터 인프라, 데이터 기반 의사결정 마인드와 실험 정신이 요구된다”고 설명한다. AI는 생산성 향상, 오류 최소화에서 인력 자원의 창의력 확보, 새로운 시장 진출, 기업 내부 운영 최적화에 이르기까지 사실상 경영의 모든 측면에 도움을 줄 수 있다. AI를 잘 알고 있는 사람들은 이미 그 혜택을 보고 있다. 워크마켓(WorkMarket)의 2020 인사이트 보고서, AI와 자동화가 실제 업무에 미치는 영향( What AI & Automation Really Mean for Work)에 따르면, 78%의 비즈니스 리더가 AI 자동화로 연간 360시간을 절약할 수 있었고, 고위 결정권자들 뿐만 아니라 직원들도 53%가 AI 자동화로 연간 240시간을 절약했다고 한다. 그럼에도 불구하고 AI에 대한 투자는 그 규모는 상당하지만 여전히 초기 단계에 있다고 볼 수 있다. 시장조사기관 포레스터의 보고서 ‘인공지능(AI)을 통한 아태지역 디지털 전환 가속화( Accelerate Digital Transformation With Artificial Intelligence in Asia Pacific)’에 따르면, 아시아태평양 지역의 기업들은 AI의 진정한 잠재력을 아직 실현하지 못하고 있다. 대부분의 응답 기업이 AI를 활용하여 보안, 데이터 보호 등의 사업 영역을 강화하고 있지만, 고객 경험을 개선하는 데 AI를 활용하고 있는 기업은 훨씬 적은 것으로 나타났다. 불과 51%만이 디지털 채널상에서 고객 관찰을 개선하기 위해 AI에 투자하고 있고, 데이터 중심 AI 애플리케이션을 구축함으로써 인사이트를 실행가능한 액션으로 전환하고 있는 기업은 49%에 그쳤다.
AI 중심 기업이 되기 위한 실전 전략
그렇다면 어떻게 AI 중심 기업을 만들 것인가? 데이터 관리에서부터 시작해야 한다. 찰스 박사는 “데이터를 잘 관리하고 쉽게 접근할 수 있도록 만드는 것이 첫걸음이다. 여기에는 물론 어려움이 따른다. 서로 다른 여러 데이터 소스를 통합할 방법을 찾고, 시시각각 늘어나고 있는 엄청난 양의 데이터를 처리하기 위해 어떤 기술을 활용할 것인지 판단하고, 사람들이 정보에 쉽게 액세스하여 필요한 인사이트를 도출하고 구축하고자 하는 모델에 힘을 실을 수 있도록 하는 것 모두 쉽지 않다"고 설명한다. 정교한 데이터 전략이 관건이다. AI 알고리즘에 데이터를 많이 투입하면 할수록 AI의 학습 속도가 빨라진다. 따라서 양질의 데이터를 대량으로 투입해야만 보다 가치 있고 즉각 활용할 수 있는 인사이트를 보다 빨리 확보할 수 있다. 이용가능한 최신 기술에는 어떤 것들이 있는지, 그 기술들이 실제 비즈니스에서는 어떤 기능을 하는지, 장단기적으로 그 다음 어떤 혁신이 일어날 것인지 등에 대해 잘 파악하고 있는 것이 중요하다. 또한, 현재 회사의 당면 문제가 무엇이고 이를 해결하기 위해서는 어떤 관련 기술이 필요한지 알아야 한다. 투자수익률(ROI)을 높이고, 브랜드 충성도를 고취하고자 한다면 크로스스크린 마케팅 개선으로 여러 디바이스에서 고객 도달을 실현함으로써 고객 여정을 장악하는 것이 목표가 되어야 한다. 무엇보다 달성하고자 하는 목표를 분명히 설정하고, 그 목표 실현에 AI를 어떻게 활용할 수 있는지를 알아야 한다. 찰스 박사에 따르면 이는 조직 내 문화를 바꾸어야 가능하다. 찰스 박사는 “기업의 사고방식을 바꾸는 것이 중요하다. 이전까지 기업들은 주로 직감에 따라 중요한 결정을 내려왔다. 지표와 결과를 중심으로 결정을 내리는 데이터 중심 의사결정 문화를 조성해야 한다. 이러한 변화는 고위 경영진이 주도해야 한다"고 말한다. 시행착오를 포용하고 작업 방식에 대해 개방적인 태도를 유지하는 것도 중요하다. 찰스 박사는 "AI는 실험과 밀접한 관련이 있다. 때로 어떤 모델이나 방법론을 적용했는데 예상한 결과를 얻지 못할 수도 있다. 그 이유 또한 다양하다. 실제 사업상의 제약 사항을 고려하지 못했을 수도 있고, AI 모델을 훈련시킬 때 필요한 데이터를 사용할 수 없는 경우도 있다. 실패에서 배우고 자신의 방법을 기꺼이 수정하려는 태도를 가진 민첩하고 유연한 팀을 구성하는 것이 중요하다"고 설명한다. 운영 방식을 바꿀 생각이 없는 기업들에게는 이 마지막 실천 강령만으로도 큰 장벽이 될 수 있다.
비용효율 극대화: AI 투자에서 최대의 수익을 얻는 방법
AI를 통한 효과를 극해화하려면 가장 비즈니스 잠재력이 큰 영역에 투자를 집중해야 한다. AI를 통해 고객과 사업 운영에 대한 전례없는 수준의 인사이트를 확보할 수 있게 됐다. 디지털 전환을 가속화하기 위해서는 빅데이터에 기반한 AI 플랫폼 구축을 전략적 우선순위로 삼아야 한다. 만약 회사 내에 AI 전문가나 데이터 과학자가 소속되어 있지 않다면, AI 솔루션을 상품 형태로 제공하고 여러 업계에 대한 종합적인 경험을 보유한 파트너와 협력하면 된다. 찰스 박사는 AI를 다루는 전문가가 내부에 있든 외부에 있든 “AI의 결과를 쉽게 이해할 수 있는 용어로 기업에 전달해야 한다"고 말한다. 규정 준수부터 고객 라이프사이클 전반에 걸친 예측 분석에 이르기까지 비즈니스의 모든 영역에서 AI가 가져올 이점을 명확히 밝힌다면, 기업의 모든 업무에 AI가 속속들이 관여할 수 있 환경이 조성된다. 그래야만 비로소 디지털 혁신을 주도할 수 있다. AI는 실제 적용하기에는 벅찬 사업 전략처럼 보일 수 있고, 이를 경영의 중심에 놓는다면 어느 정도의 격변을 겪을 수 있다. 하지만 AI로 얻을 수 있는 이익은 막대하다. 찰스 박사는 “데이터와 AI 기술이 조만간 사라지는 일은 없을 것이다. 따라서 AI를 받아들이는 것이 필수는 아니라도 기업에 확실한 경쟁 우위를 제공할 것”이라고 말한다.
