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[테크브리핑] 우리 회사도 AI 비즈니스를 하고 싶은데...

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[첨단 헬로티]


AI 도입 시 전문가조직(COE) 구성 잘해야


인공지능(이하 AI)는 비즈니스 틀을 새롭게 짜는 핵심이다. AI의 실체가 어떻든 많은 기업들은 AI에 큰 기대를 걸고 있다. 하지만 어떻게 도입하고, 어디부터 시작해야 할지 막연하다.


최근 한국IT서비스산업협회에서는 ‘2019년 IT서비스 시장 및 기술전망 세미나’를 개최했다. 이 세미나에서 LG CNS 미래전략사업부 AI빅데이터사업담당 최홍용 팀장은 AI 및 빅데이터 트렌드와 함께 기업이 AI를 도입할 때 무엇을 해야하는지 얘기했다. 이하는 발표 내용을 정리한 것이다.


AI에 기반한 비즈니스가 우후죽순으로 생겨나고 있다. 많은 기업들도 차세대 전략으로 AI를 우선 꼽고 있다. AI의 성장률은 70%이며, 향후 3년 간 30% 성장률 보일 것이다.


지금은 AI에 투자할 시기이다. 다만 3년 후부터는 AI를 제대로 하는 기업들과 아닌 기업들로 구분될 것이다. 또한 알리바바, 아마존닷컴, 바이두, 페이스북 등의 인터넷 기반 기업들이 AI 툴에 기반해 비즈니스를 확장할 것이다.


LG CNS 미래전략사업부 AI빅데이터사업담당 최홍용 팀장


AI 기반 비즈니스 변화 흐름, 그리고 기술


AI 기반 비즈니스 형태를 보면 금융, 물류 관련 기업들은 맞춤형 AI 비즈니스 모델에 기반하는 경우가 많다. 쉽게 말해 해당 기업들이 가지고 있는 데이터를 기반으로 비즈니스 모델 개발을 하는 형태다.


또 최근 변화하는 흐름을 보면 상당히 많은 비즈니스가 B2B에 집중돼 있다는 것이다. 구글, 네이버 등의 인터넷플랫폼 기업들은 B2B 시장에 활발한 투자를 하고 있는 상황이다. 반대로 지금까지 B2B 시장이 비즈니스 대상이었던 SI기업이나 IT솔루션 기업들은 B2C 시장에 드라이브를 걸고 있다.


올해 가트너가 발표한 핵심 기술 10가지를 보면 지능화(Intelligence), 디지털(Digital), 매쉬(Mesh) 이렇게 3가지 틀이 핵심이다. 대표적인 기술은 자율 사물(Autonomous Things), 증강 분석(Augmented Analytics), 인공지능 주도개발(AI-Driven Development), 디지털 트윈(digital twin), 블록체인(Blockchain), 양자컴퓨팅(Quantum Computing)​ 등이다.


이 중에서 2가지 기술을 말하고자 한다. 먼저 양자 컴퓨팅이다. 지금은 다소 멀리 있는 기술로 보이지만 가까운 시일에 빠르게 확산될 것으로 예상된다.


10년 전 가트너의 핵심 기술에는 클라우드가 선정됐는데 당시만 해도 지금처럼 익숙한 기술이 아니었다. 하지만 지금은 아마존, 마이크로소프트, 구글 등 글로벌 기업들이 클라우드 시장에서 치열하게 경쟁하고 있는 시장 중 하나가 됐다.


다음으로 증강 분석이다. 이 기술은 데이터 분석 자동화를 말한다. 쉽게 말하면 전문 지식이 없거나 조금 부족해도 데이터 분석이 가능토록 해주는 기술이다. 이런 기술에서는 반드시 생각할 부분이 시티즌 데이터 애널리틱스다.


과거 데이터 사이언티스트는 관련 기술을 전공한 전문가였지만 이제는 데이터 분석에 있어 시티즌 데이터 애널리틱스의 개념처럼 쉽게 접근하고 이용할 수 있어야 함을 의미한다. 증강 분석은 2017년에도 가트너 하이퍼 그래프에 언급되었다.


가트너가 선정한 2019년 10대 기술


AI 도입, 어디부터 어떻게 시작하지?


많은 기업들이나 공공기관들이 기업형 AI를 도입하는 데 막연함을 가지고 있다. 어디부터, 어떻게 시작할지에서 막힌다. 가트너 조사에 따르면 AI 도입 시 가장 큰 고민이 ‘시작을 어떻게 하는가’였다.


두 번째로 ‘AI 전략을 어떻게 짜야하는가’, 세 번째가 ‘잘 모르는 것에 대한 두려움’이었다. 가트너 조사에서는 AI 비즈니스를 위해 어느정도 전략을 세우고 추진하는 데까지 4년 정도 소요된다는 결과가 나왔다.


AI 비즈니스 도입 시 효과는?


AI에 기반해 비즈니스 모델을 구축했을 때 효과는 크게 3가지다. 1) 의사결정 효율성 강화 2) 조직 효율성 강화 3) 비용 절감. 사실 비용 절감 효과는 상대적으로 측정이 쉽다. 가령 제조 현장에서 AI 도입 후 불량률을 파악하고 3% 줄어들었다면 ‘3% 비용 절감’이라는 측정값을 얻어낼 수 있다.


하지만 의사결정 효과는 파악하기 힘들다. 중요한 것은 의사결정의 가치다. LG가 놓친 두 번의 의사결정이 대표적인 예이다. 첫 번째는 스마트폰 사례인데, 10년 전 LG는 스마트폰 시장 진출을 위해 시장조사와 컨설팅을 진행했고, ‘스마트폰은 찻잔 속 태풍’이라는 결론을 내렸다. 당시 휴대폰 시장은 삼성, LG, 노키아의 3파전이었다.


두 번째 LG가 놓친 순간은 스마트폰 사업을 위해 마이크로소프트와 손을 잡은 것이다. 이 당시에도 지금과 마찬가지로 스마트폰 시장은 구글 안드로이드와 애플 iOS가 모바일 생태계를 양분하고 있었다.


COE가 정말 필요한가?


지금의 AI 기술이 모든 것을 다 해결할 수 있는 것은 아니다. 그래서 확실한 목적과 타겟을 가지고 AI 비즈니스 전략을 세워야 한다. 그리고 전략을 추진하면서 정해놓은 목표에 맞춰 전략 방향을 조정해 나가야 한다.


전략을 세우는 데 있어 중요한 요소는 ‘비즈니스 가치’와 ‘IT 리더십’이다. 가트너 조사에 따르면 IT 리더가 기업의 AI 프로젝트 주요 동인이라고 답했다. 2위와 3위는 고객 서비스 리더와 기업 리더십이었다. 이런 이유로 AI COE(Center of Excellence)가 필요하다. 전담할 수 있는 조직만 있으면 IT, 비즈니스 경영 등에 대한 부분을 해결할 수 있다.


COE의 기본적인 축은 ‘집중형과 분산형’, ‘실용형과 창의형’이다. 이 축에 따라 크게 4개 영역(Persuade, Enforce, Inform, Innovate)으로 구분된다. COE 스타일은 전사 전략 및 프로세스와 AI 사용 성숙도에 따라 결정해야 한다.


‘AI 민주화’가 AI 발전의 ‘길’이다


마무리 키워드는 ‘AI 민주화’다. 앞서도 ‘시티즌 데이터 애널리틱스’를 언급했듯 AI 기술에 대한 접근이 점점 쉬워져야 한다. 지금이야 AI가 전문가들의 영역이지만 앞으로는 이러한 레벨화가 무너지고 민주화 되어야 한다. 그리고 그렇게 되어갈 것이다.










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