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→AI 도입 속도를 결정하는 요인
=== AI 도입 속도를 결정하는 요인 ===
어느 기업은 빠르게 도입을 하고 있고, 어느 기업은 그렇지 않다. 그 차이는 어디서 오는 것일까? 다시 말해, 기업의 인공지능 도입을 결정하는 요인은 무엇일까?
첫째는 의사결정을 하는 경영진의 인공지능에 대한 이해와 의지다. 많은 전문가와 학자는 인공지능 기술 도입에 있어서 기술에 대한 경영자들의 이해가 중요한 역할을 한다는 점을 강조한다. 아는 만큼 보이는 법이다. 인공지능 기술이 자사 비즈니스에 어떠한 기여를 할지에 대한 기대는 인공지능 기술이 어떤 가치를 창출하는지에 대한 심도 있는 지식에 의해 만들어진다. 생소한 영역에 다가가기 어려운 것은 누구에게든 마찬가지다. 잘 모르면 도입을 결정하기 어려운 법이다.
(중략)
기술도입에 대한 경영진의 의지 또한 아주 중요하다. 경영진의 의지는 범위와 강도 측면으로 고려해볼 수 있다. 범위는 인공지능 기술을 자사 비즈니스의 어느 범위까지 적용할 것인가에 대한 의지다. 인공지능 기술을 특정 기능에 국한해 적용할지, 사업 전반에 종합적으로 적용할지에 대한 의지다. 강도는 기술 도입을 얼마나 강하게 밀어붙일지에 대한 것이다.이는 우선순위와 직결된다. 기존 사업과 상충되는 경우 카니발라이제이션(cannibalization, 자기잠식 효과)을 감수해서라도 신기술을 도입할지, 기존 사업을 유지하는 범위 내에서 가볍게 도입할지에 대한 의지다. 신기술 도입은 경영진의 의지만큼만 된다고 봐도 과언이 아니다.
둘째는 조직의 흡수력이다. 경영진의 의지가 중요하지만 이것이 모든 것을 결정하지는 않는다. 조직이 이를 받아줄 여력이 있는지도 인공지능 도입에 영향을 준다. 조직 전반적으로 인공지능 기술의 핑요성과 활용방법에 대해 충분히 이해하고 있어야 한다. 인공지능 기술이 제대로 쓰이려면 궁극적으로는 기업문화와 업무 프로세스에 통합되어야 하는데 그 전제조건이 조직의 이해와 흡수력이기 때문이다. 쉽게 말하면, 인공지능 기반 비즈니스에서는 영업사원의 판매방식도 달라져야 한다.
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셋째는 조직의 디지털 체질이다. 조직의 디지털화 정도는 인공지능 도입의 속도를 결정짓는 중요한 요소다. 인공지능의 도입은 다시 말하면 디지털 혁명이다. 고도화된 디지털 기술을 도입하는 것이다. 디지털 기반이 잘 갖춰져 있는 조직일수록 인공지능 기술을 도입하는 데 유리할 수 밖에 없다. 인공지능의 탁월한 성능이 모든 기업에서 발휘되는 것은 아니다. 머신러닝을 포함한 대부분 인고지능 알고리즘은 빅데이터, 클라우드 시스템, 디지털 아키텍처를 필요로 한다.
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넷째는 외부적인 요인인 경쟁 환경이다. 파괴적 혁신 이론에 따르면 기술의 채택은 일반적으로 경쟁에 의해 주도된다. 조금 더 성능을 개량하기 위해 신기술을 경쟁적으로 도입할 때 기술의 발전 속도가 높아진다. 발전된 기술은 경쟁 환경에서 더욱 빠른 속도로 도입된다. 아마존, 애플, 구글, 페이스북, 마이크로소프트, IBM를 비롯한 디지털 기업들은 일찌감치 인공지능이 단지 기술적 진보만이 아니라 다양한 경제적 성장효과도 가져오리라 예상하고, 이 기술을 선점하기 위해 전투적으로 투자했다.
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앤드루 응 교수는 인고지능 기술을 도입할 때는 무리하지 말고 일단 소규모 프로젝트 팀으로 시작하라고 조언한다. 일단 조직이 AI에 익숙해져야 한다. 또한 초기에 작은 성공을 만들어내야 향후 AI 개발을 위한 모멘텀을 얻을 수 있다. 이를 위해 1년 이내의 단기간에 달성할 수 있는 명확한 목표를 수립하고 실질적인 아웃풋을 보일 수 있는 솔루션을 구축하라고 응 교수는 제안한다. 외부 전문가와 협업을 맺어 프로젝트를 추진할 필요도 있다. 프로젝트 그 자체에 매몰되지 않고 객관적인 시각에서 진행을 도와줄 수 있기 때문이다.
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응 교수는 2019년 2월에 쓴 <하버드 비즈니스 리뷰> 기고문에서 첫 프로젝트를 선정할 때에는 다음 다섯 가지 질문을 고려해야 한다고 제시했다.
# 조기 성공을 가져다줄 수 있는 프로젝트인가?
# 프로젝트가 지나치게 거대하거나 작지 않은가?
# 프로젝트가 나의 비즈니스에 맞는가?
# 신뢰할 수 있는 파트너와 함께 파일럿 프로젝트를 가속화할 수 있는가?
# 프로젝트가 실질적 가치를 창출하는가?
프로젝트를 진행하면서 AI에 대한 이해도는 더욱 높아질 것이다. 이 기술이 자사 비즈니스의 어느 영역에서 가장 큰 가치를 창출할지에 대해 파악하게 될 것이다. AI 기능을 통해 산업 내에서 경쟁우위를 확보할 수 있는 지점을 찾는 것은 매우 중요한 전략이다. AI 혁신의 성공은 이러한 최적 지점을 찾아내어 자원을 집중시키는 데 달렸다.
=== Collaboration, 인간-머신 협업체계를 구축하라 ===
[[분류:2020년]]