C레벨을 위한 AI 활용 가이드

인공지능(AI)은 매일 새로운 발전을 거듭하며 새로운 기술 산업 패러다임 전환을 주도하고 있습니다. 이는 기업의 경영진에게 유의미한 시사점을 제공합니다. 기업의 C레벨은 내부 운영과 프로세스에 AI를 활용해 비즈니스 가치를 창출할 수 있습니다. 가령 전사적인 AI 도입은 직원들을 단순하고 반복적인 업무로부터 해방시킬 뿐 아니라, 생산성, 창의성, 고객 경험 등을 향상시킵니다.

그렇다면 조직 내에서 AI의 이점을 활용할 수 있는 구체적인 방법은 무엇이 있을까요?

대부분의 AI 서비스는 비즈니스에 긍정적인 영향을 끼치지만, 5%가량의 ‘나쁜’ AI로 인한 피해를 과소평가해서는 안 됩니다. AI가 잘못 활용될 경우 예측하지 못한 일이 벌어지거나, 기업의 평판이 떨어지거나, 직원 및 고객들에게 부정적인 영향을 끼칠 위험이 있기 때문이죠. AI 모델의 허위 조작 정보로 인한 피해는 꽤 중요한 사회 이슈이며, ‘AI의 아버지’이자 대규모 언어 모델(Large Language Model) 탄생에 핵심적인 역할을 한 제프리힌튼도이를 지적한 바 있습니다.

AI 도입에 앞서 아래의 네가지 핵심요소를 기반으로 전사적인 AI 도입에 관해 보다 종합적인 검토가 필요합니다.

• 비즈니스 가치

• 문화 형성 및 직원 참여 활성화

• 거버넌스 및 윤리

• 아키텍쳐 및 호환성

비즈니스 가치

가장 기본적인 첫 번째 질문은 "AI를 이용한 비즈니스 사례는 무엇인가?"입니다. 지금까지 AI의 영향력을 수치화하는 것은 어려웠으나, 단일 플랫폼 자동화가 성장하며 더욱 고도화된 사용 사례와 비즈니스 임팩트가 발생하면서 비교적 수월한 측정이 가능해졌습니다.

이를 위해 통합 플랫폼이 제공하는 광범위한 이점과 엔터프라이즈 IT의 총소유비용(TCO)을 중점적으로 고려해야 합니다.또한 AI를 도입할 경우 규모에 알맞게 확장하고 적절한 사용 사례를 확보하면서 ROI(Return of Investment)가 기하급수적으로 증가하는 등 AI로 인한 이점을 경험할 수 있습니다.

견고하고 전략적인 AI 비즈니스 사례를 확보하는 것은 기업의 가장 중요한 비즈니스 당면 과제입니다. 많은 기업이 비즈니스 사례에 있어 아래와 같은 요소를 정량화 하고자 합니다.

• 급격한 인플레이션과 지정학적 불안정 요소가 영업이익률에 미치는 영향

• 기술 격차 확대로 인한 매출 성장 둔화 정도

• 규제 환경의 가속화로 인한 규정 준수 리스크 증가 정도

• 경쟁이 심화되는 노동 시장에서 고객과 직원의 기대치 증가 정도

가령 트래블포트(Travelport)의 자동화 프로그램은 비용 절감에 초점을 맞추어 비즈니스 혁신을 추진하는 과정에서 자동화 모델이 규정 준수, 위험도, 직원 만족도 극대화에 끼치는 영향을 모델링 작업을 통해 평가할 필요가 있음을 깨달았죠.

문화 형성 및 직원 참여 활성화

AI의 도입은 기업 문화에 큰 영향을 미칩니다. AI 도입을 통해 성공적인 결과를 거두고 싶다면, 사람 중심의 전략을 취해야 합니다.

유아이패스가 제공하는 모델이 각 비즈니스의 고유한 언어, 용어, 고객 요청 사항을 저절로 이해할 수는 없습니다. 모델을 미세하게 조정해서 사용해야 하고, 이는 각 업무 담당자인 직원들만이 할 수 있는 일이죠.

따라서 직원들이 AI 여정에 반드시 동참해야 합니다. 유아이패스가 진행한 2023년 자동화 세대 관련 설문조사에 따르면, 전 세계 근로자의 44%가 “AI 기반 자동화를 구축하는 데 기여하고 싶다”고 답했습니다. 또한 응답자의 57%는 "AI 기반 자동화를 사용하여 직원을 지원하고 운영을 현대화하는 기업을 그렇지 않은 기업보다 선호한다”고 응답했습니다.

기업은 모델 도입 과정에 직원들을 개입시키고, 직원들이 AI 모델을 정확하게 훈련하고 개선할 수 있는 도구를 제공하는 등 효과적인 관리 방침을 통해 AI 도입을 활성화하고 AI에 대한 직원의 반감을 최소화해야 합니다. 이는 올바른 조직 문화 형성 및 AI 여정에 있어 매우 중요한 전제조건이죠.

보험회사 USI와 Hub International는직원들의 요구 사항에 맞춰 AI 기반 자동화 프로그램을 성공적으로 구축하고 지속 가능한 방식으로 확장한 좋은 예입니다. 직원 참여를 활성화해 불만 사항을 처리하는 간단한 자동화에 AI를 탑재해, 보다 고도화된 자동화로 발전시키는 쾌거를 거두었죠.

거버넌스 및 윤리

오픈 소스 알고리즘은 대부분의 조직에서 AI 구축을 시작하는 가장 쉬운 방법입니다. 그러나 서로 다른 AI 시스템은 전사적인 관리 및 통제가 어렵습니다. 전 세계적으로 AI에 대한 규제에 관한 논의가 활성화되는 가운데, Open AI의 설립자인 샘 알트먼(Sam Altman)을 비롯한 주요 업계 관계자들은 AI에 대한 새로운 규제 시스템을 요구하고 있습니다. 초기부터 매우 높은 수준의 정확성, 일관성, 공정성을 기반으로 데이터 보안을 확보하는 것이 장기적으로 현명한 처사이기 때문이죠.

AI 도입에는 기업의 책임과 통제가 필요합니다. AI의 적용, 성능, 결과물을 면밀히 모니터링하고 개선해야 하는데, 이에 있어 플랫폼 기반 접근 방식을 추천 드립니다.

플랫폼은 엔터프라이즈 조직을 안전하게 보호하고 보다 통제된 방식으로 AI를 제공할 수 있도록 돕는 역할을 합니다. McKinsey and Company 가 발표한 데이터 분석 및 머신러닝 (Machine Learning) 확장에 관한 기사에 따르면, ‘중요도에 따라 데이터를 카테고리별로 분류할 수 있는’ 플랫폼과 시스템은 시시각각 변하는 데이터 전략의 핵심이자 강력한 거버넌스의 기반인 것으로 나타났습니다.

플랫폼은 모델 버저닝(versioning)을 위한 사전에 구축된 툴을 제공하여 모든 모델 예측 전반에 걸쳐 신뢰도 수준을 관리합니다. 더불어 핵심 가치와 위험 예방 가이드라인을 기반으로 각 결과값의 유효성을 검증할 수 있고, 사용자는 데이터와 데이터 학습 과정에 존재하는 편향성에 대해서도 검토할 수 있습니다.

기업은 플랫폼 기반 접근 방식을 통해 투명성 및 윤리 의식, 선제적인 리스크 관리를 핵심 역량으로 삼아 AI를 확장할 수 있습니다.

아키텍쳐 및 호환성

AI 플랫폼은 비즈니스가 기존에 갖고 있던 광범위한 기술 아키텍처와 데이터와 호환하며 작동해야 합니다. 사용하려는 솔루션이 다른 자동화 및 분석 툴과 함께 양질의 데이터를 활용할 수 있는가? 조직 내 비즈니스 및 IT 시스템과 호환되는가? 전체 데이터의 수명주기를 관리할 수 있는가? 데이터의 품질을 보장할 수 있는가? 등의 질문을 던지는 것이 중요합니다.

모델이 항상 정확한 데이터를 기반으로 학습되는 것은 아닙니다. 사용자를 잘못된 판단과 정보로부터 보호하려면 휴먼 인 더 루프(Human in the loop) 기능과 데이터 품질 변환 알고리즘이 필요합니다.

특히 데이터 간의 연결성은 매우 중요한 요소입니다. 예를 들어 공공기관은 엔터프라이즈 시스템의 복합체라고 볼 수 있죠. 새로운 시스템을 도입하려고 해도 아키텍처가 너무 취약하거나, 기존 시스템에 설정된 사항들이 너무 복잡할 경우에 새로운 시스템을 도입하기 어렵습니다. 엔터프라이즈 경영 전략 컨설팅 업체 서밋투씨 컨설팅(Summit2Sea Consulting)은 이러한 한계를 극복했습니다. 그들은 AI 기반 도큐먼트 언더스탠딩 기능을 고객의 금융 시스템과 통합해 문서 처리 성공률을 54%에서 99.5%로 향상시키는 쾌거를 거두었습니다. 비즈니스 주요 프로세스 가속화를 위해 생성형 AI를 도입하는 등 AI의 활용도는 여러분이 생각하는 것 그 이상입니다!

C레벨 경영진을 위한 가이드

아직 비즈니스를 위한 AI 전략이 없다면, 지금부터 세워보는 건 어떨까요? 부분적으로 AI를 적용하는 것이 아니라 AI를 모든 비즈니스 운영의 핵심으로 만들기 위한 계획이 필요합니다. 이는 'AI'나 'IT' 전략이 아닌 비즈니스 전체에 적용되는 ‘전사적인’ 전략이어야 하죠. 또한, 자동화는 AI를 실행 가능한 액션과 비즈니스 가치로 전환할 수 있다는 점을 잊지 마세요!

여러분께 과제를 드리겠습니다. 리더십 팀과 함께 AI 기반 자동화를 위한 비즈니스 혁신 계획을 구축하세요. 전략의 핵심 요소로 일반적인 AI를 염두에 두고, 직원들이 어떻게 자동화를 통해 AI의 잠재력을 실현하고, 데이터를 마이닝하고 전달하여 AI가 도출하는 결과물을 활용할 수 있을지 생각해 보세요.

또한 기업에 AI를 도입하기 전 안전장치와 변화를 관리할 방침에 대해서도 생각해 봐야 합니다. AI를 통해서 창출할 수 있는 비즈니스 가치를 생각해 보고, 그것들을 이루기 위한 목표를 설정해 보세요. 전략, 구조, 인력, 프로세스 등 폭넓게 고민하고, 특별히 기술 측면에 있어 AI의 전략적 기반을 설계하는 데에 있어 어떻게 파트너사와 협력할지 고민해보세요.

미국의 유명 작가 에드윈 루이스 콜(Edwin Louis Cole)은 "세상에는 꿈꾸는 사람과 계획하는 사람이 있다. 계획하는 사람은 비로소 꿈을 실현하는 이들이다”라는 말을 남겼죠.

여러분이 AI 기반 자동화의 꿈을 실현할 수 있기를 응원합니다! 안전하고 성공적인 AI 도입에 관련된 인사이트를 얻고 싶으시다면, UiPath AI Summit의 온디맨드 세션 녹화본을 시청해 보세요!