인간 중심 전략이 AI 기술력보다 비즈니스 성공을 좌우한다
많은 기업들이 전략적으로 의사를 결정하거나 새로운 비즈니스 모델을 도입하기 위해 인공지능(AI)를 채택하고 있다. 맥킨지의 글로벌 연구에 따르면, 최소 1가지 기능에서 AI를 채택했다고 답한 비율이 2021년 기준 56%로 나타났다. 이는 전년 대비 50% 증가한 수치다. 기업이 AI를 도입한 지 얼마 되지 않았거나 여러 비즈니스 분야에 걸쳐 이를 활용하고 있는 경우에도 직원들의 경험과 고객 인사이트의 향상, 그리고 비즈니스 기능의 개선을 통해 수많은 경쟁 우위를 얻을 수 있다. ■ 인간 중심의 AI AI를 도입하는 기업들이 흔히 하는 실수 중 하나는 데이터 수집과 AI 자체에 너무 몰입한다는 것이다. 하지만 단언컨대 인간이야말로 AI 도입 성패를 좌우하는 키라고 할 수 있다. 인간이 먼저 중요한 KPI와 올바른 종류의 데이터를 수집하는 방법을 이해해야 한다. 그 이후에야 데이터 과학자들은 AI 도구를 활용해 비즈니스 통찰력과 예측을 제공할 수 있다. 또한 현 시점에서 AI는 아직 충분한 다양성을 갖추고 있지 못하다. 데이터와 입력값에 좌우되는 시스템인 만큼 편향을 갖기도 쉽다는 점에서 주요 해결 과제로 떠오르고 있다. 때문에 다양성을 갖춘 사람과 팀이 중요하다. 다양한 배경과 성향을 지닌 팀원들로 구성된 균형 잡힌 팀이 다양하게 추출한 데이터를 활용할 수 있어야 한다. 물론 AI기술이 지속적으로 발전함에 따라 기술 윤리에 대한 교육과 감시도 반드시 필요하다. ■ AI 비즈니스의 핵심 3가지 AI시스템의 편향을 방지할 수 있는 팀이 꾸려졌다면, AI 비즈니스의 핵심 3가지를 체크해 봐야 한다. 첫째, 가치 있는 데이터를 충분히 확보했는가. 가치 있는 데이터는 AI에서 가장 중요한 요소다. 양보다는 질에 집중해 유의미한 데이터를 확보하는 것이 중요하다. 둘쩨, AI를 통해 달성하고자 하는 목표는 무엇인가. 성공적인 AI시스템 도입을 위해 비즈니스 목표를 명확히 해야한다. 세째, 데이터에 기반해 결과를 예측할 수 있는 프로그래밍(모델)을 어떻게 개발할 것인가. 이 모델은 실시간 데이터를 기반으로 대상을 예측하기 위해 과거 데이터와 과거 결과를 사용한다. 이 셋을 동시에 완벽하게 갖추기는 쉽지 않다. 닭과 달걀의 문제처럼, 프로그래밍을 위해서는 데이터가 필요하지만, 데이터를 관찰하려면 모델이 필요하기 때문이다. 때문에 AI를 도입할 땐 작은 규모에서 시작해서 시스템을 구현하고, 적절하게 인력을 배치해 진행하는 편을 권한다. ■ AI는 실험과학이다 그럼 이제 AI만 믿고 사업을 확장해 가면 될까? 아니다. AI의 직관은 상당히 유용하지만, 지나치게 의존하면 위험할 수 있다. 지속적으로 테스트하고, 실험하고, 측정해야 한다. 윤리와 편견, 차별에 대해 계속 논의해서 AI가 올바른 방향으로 사용될 수 있도록 해야 한다. 해당 기술이 개인정보를 침해하지는 않는지, 규정을 준수하고 있는지 끊임 없이 확인할 필요가 있다. 사람들은 AI기술이 윤리적으로 사용 될 때 보다 호의적이며 과학 기술이 올바른 방향으로 활용되는 것을 훨씬 선호하기 때문이다. ■ 비즈니스 목표에 맞는 AI 솔루션 적용 만능이라고 확대 해석하는 것도 곤란하다. 모든 문제를 완벽하게 해결할 수 있는 AI 솔루션은 없다. 경쟁력을 유지하려면 중요한 비즈니스 목표를 먼저 설정하고, AI가 여기서 어떤 문제를 해결하는 데 적합할지 고민해야 한다. 궁극적인 비즈니스 목표를 달성하는 것은 어려운 일이다. 따라서, 작은 목표부터, 달성 가능한 수준에서 적용해 가야 한다. AI는 점차 진화해서 더 정교하고 정확한 예측을 통해 고도화되는 비즈니스 목표 달성에 힘을 보탤 것이다. 예를 들어, Criteo 초기에 우리의 AI는 최종 사용자가 광고를 클릭할지 여부를 예측하는 데 초점을 맞췄다. 그러나 리테일사의 최종 목표는 판매이다. 광고를 클릭하는 사용자가 매출과 직결되는 것은 아니었지만, 우리는 AI를 사용하여 정확하게 예측할 수 있었고 최종 목표로 이어졌다. 인공지능의 성능이 발달함에 따라 이러한 프록시를 계속 개선하고 더 정확한 모델을 구현할 수 있도록 연구해야 한다. 우리는 예측 능력이 향상됨에 따라 매출, 수익 또는 마진과 같은 보다 복합적인 비즈니스 목표를 달성할 수 있었다. AI는 직원, 리더십, 고객 및 파트너에게 더 나은 경험을 제공해야 한다. 만약 당신이 AI를 이제 막 활용하기 시작했다면, 어떤 분야에서 가장 영향력을 잘 발휘할 수 있을지, 데이터가 가장 많은 분야가 무엇인지를 고려한 후, 거기에서 확장하라. ■ 테스트하고, 분석하고, 테스트하라 가장 큰 영향을 미칠 곳, 데이터가 가장 많은 곳을 찾았는가. 그럼 이제 테스트를 해야 한다. 새로운 아이디어를 시도하고, 분석하고 모니터링하며, 지속적으로 테스트를 해야 경쟁력을 유지할 수 있다. AI는 속도가 빠르고 역동적인 분야다. 가만히 있는 조직은 뒤쳐질 수밖에 없다. 크리테오는 몇 년 전부터 AI 연구소에 투자해오고 있다. 일부 사람들이 의문을 제기하기도 했지만, 이곳은 오늘날 크리테오의 제품에 탄탄한 기반과 혁신, 새로움을 안겨주고 있다. AI 시대 경쟁력을 유지하고자 한다면, 이 3가지를 명심하길 바란다. 작게 시작하되 경쟁력을 위해 일찍 시작하라. 협업과 오픈 소스에 적극 참여하라. 그리고 무엇보다, 직원, 고객, 파트너, 소비자 등 인간 중심 전략을 통해 AI가 제 기량을 발휘할 수 있게 해야 할 것이다.
