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AI, 어떻게 접근할 것인가?

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대다수 CEO는 인공지능(AI)이 사업에 결정적으로 작용할 요인임을 인정한다. 그러나 현재까지 AI프로젝트를 실제로 추진한 기업은 별로 많지 않다. 최근 가트너가 CIO를 대상으로 이행한 설문조사에서는 응답자의 4%만이 자신의 조직에서 AI를 배치한 것으로 나타났다.


그럼에도 불구하고, 성장은 극적일 수 있다. 위 설문조사에서 CIO의 5분의 1이 단기적으로 AI를 시험 중이거나 시험을 계획 중인 것도 밝혀졌다. AI가 미검증 상태의 신기술에서 으레 나타나는 여러 문제들에 직면하고 있긴 하지만, 획기적 발전에 대비해 전략적 계획을 수립해야 할 이유는 점차 뚜렷해지고 있다.


단 이러한 미성숙 기술은 투자하는 개체에게 심각한 위험을 가져올 수 있기에 기업 리더들은 장기적 안목에서 AI를 생각하면서 위험을 줄이고, 투자 가치를 증대시켜야 한다.


예를 들어, 자동차에 대해 생각해보자. 이는 단순한 아이디어이지만, 완전한 혜택을 얻기까지 세계는 이에 맞춰 변해야 했다. 자동차가 아이디어로부터 오늘날의 자동차 지향적 삶으로 발전하기까지 250년이 걸렸다.


AI는 궁극적으로 범용 기술(General Purpose Technology, GPT)로 발전하게 될 또 하나의 거대 아이디어다. 완전한 혜택을 수확하기까지 자동차와 비슷한 기간을 생각해야 한다. AI 아이디어는 약 60 -70 년 전에 생겨났고, 현대 생활의 틀 안에 정착하기까지 또 다시 60 -70년이 걸릴 것이다.


이미 초기의 성공들이 있다. 예컨대, 영국의 인터넷 식품점인 오케이도(Ocado)는 AI에 의해 완전 자동화된 배송 체인을 구상한다. 창고의 로봇들은 물품을 사람들에게 보낼 바스켓에 담는다. 그러면 다시 AI 기반 컨베이어 시스템이 바스켓을 배송 트럭으로 보낸다. 물품이 보관된 곳으로부터 트럭에 실리기까지 10분이 걸린다. 현재 오케이도의 버밍험 창고는 매일 130만 개의 물품을 배달하고 있다.


그러나 AI가 사회에 폭넓게 도입되고 성숙한 GPT가 되기까지 AI는 몇몇 교착이나 오류에 불가피하게 직면할 것이다.


현실 체크 1 – 미성숙 


범용 기술(GPT) 도입의 시간 규모를 고려할 때, AI의 성숙은 다른 IT기술들을 감안해 적절하게 시점이 추정되어야 한다. GPT 관점에서 볼 때 이는 1958년 태동한 것으로 볼 수 있다.


AI는 미래 기능 및 역량의 핵심 부분들에서 아직도 미숙한 상태이다. 이는 그래픽 처리 장치, 딥 신경망, 자연어 처리 등 핵심 범용 기술에 지나치게 집중해왔다. AI가 발전함에 따라 기술 개선 주기가 빨라지고, 핵심 기술이 폭넓게 보급되면서 수많은 일상 제품 및 서비스가 양산될 것이다.


오늘날 대다수 AI시스템은 맞춤형 수작업 개발을 요구한다. 신뢰할만한 표준은 거의 확립되어 있지 않고, 제한적인 엔지니어링 설명서들이 있는 정도이다. 우리는 개척 시대에 살고 있다. 개발 및 테스트 주기가 매우 길다. 교착 및 오류는 실무적 시스템을 향한 진보를 늦추기 시작한다.


차후의 75년 동안 AI산업은 여러 세대를 거칠 것이다. 다양한 파급 효과로 인해 새로운 용도, 시장, 그리고 아마도 산업이 생겨날 것이다. 우리는 이미 보완적 혁신이 촉발되는 징후들을 목격하고 있다. R&D는 예컨대 금융 서비스, 의료, 모바일 커머스 등 유통 업종에서 새로운 가치 제안의 탐색을 가속하고 있다.


현실 체크 2 – 장기적 계획 


계획 수립 시 지엽적 시간 지평을 경계할 필요가 있다. 오늘의 전략 계획 프로세스는 앞으로의 긴 여정에 대비해 장기적인 관점을 품고 있어야 한다.


뻔하게 들릴 수 있지만, “앞으로 60년 동안 AI를 어떤 식으로 이용할 것인가?”라는 질문을 지금 하지 않는다면 기업은 더 많은 돈을 낭비할 것이고 더 많은 기회를 놓칠 것이다.


장기적인 계획을 세우는 것은 왜 어려울까? 대다수 기업 전략 계획 프로세스는 75년 주기에 비해 대단히 지엽적인 시간 범위 상에서 발생하기 때문이다. 이러한 관점은 흔히 3-5년 전략 사업 계획, 2년 예산 주기 및 분기 재무 성과에 의해 추동된다.


현실 체크 3 – 프로세스 교정 


전략 계획 프로세스는 R&D, 비즈니스 플래닝 및 투자 결정에 부정적 영향을 줄 수 있는 지엽적 계획 지평을 피하기 위해 의도적으로 연장되어야 한다.


전략 계획 렌즈를 7-10년으로 넓히라. 이렇듯 연장된 계획 지평은 보편적 함정을 피하는데 유용한 선견지명적 지식을 제공할 수 있다. 여기서 보편적 함정에 해당되는 것들로는 다음과 같은 것들이 있다.


- 필수 역량을 강화하는데 실패

- 단기적 제품 및 아키텍처로의 과도한 투자

- 결함 있는 결정 또는 투자에 따른 기회 비용

- AI가 GPT로 거듭나는 과정을 결정하게 될 중대한 기술적, 사회적, 경제적, 정치적 사건을 감지하고 해석하지 못하는 무능력.


장기적 가능성을 보고 계획하라 

AI는 애플리케이션을 세심하게 개발한다면 오늘날의 여러 비즈니스 문제를 해결할 수 있다. 그러나 성공에 따른 오판은 금물이다. 장기적으로, 기업은 지금 AI를 사용하는 것에서가 아니라, AI에 대한 학습으로부터 더 많은 가치를 뽑아낼 것이다. AI가 GPT에 가까워질수록 이에 비례해 오늘날의 애플리케이션, 이용, AI주도 비즈니스 모델은 갈수록 효용이 줄 것이기 때문이다.


AI교착에 빠지지 않으려면 AI애플리케이션의 장기적 가능성을 실험하고 계획하라. 오늘의 투자가 미래에 가치를 가질 수 있도록 AI의 발전 추세에 대한 비전을 가지라.


* Leigh McMullen은 가트너 리서치 부사장이다. 


출처 : Leigh McMullen / www.ciokorea.com / ciokr@idg.co.kr 

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