요즘 사업 확장에 대한 이야기가 나오면 인공지능(AI)이란 단어가 빠지질 않는다. 고객 관계 관리에서 소프트웨어 코딩 및 생산 품질보증에 이르기까지 사업 운영을 개선하는 데에 있어 AI의 유용성이 꾸준히 증명되고 있다.
글로벌 기술 정보 회사인 ABI Research에 따르면 연말까지 AI를 시스템에 적용할 기업이 90만 곳 이상이다.
AI의 적용이 여러 산업을 걸쳐 대대적으로 이루어지고 있지만 AI를 사업에 적용하기 어려워 하는 기업들도 있다.
AI 사업 적용의 난점
AI가 복잡한 기술이며 사업에 적용하려면 대규모 변화가 필요하다는 점은 분명하다. 첫째로, AI는 특정 회사의 데이터를 활용하여 해당 회사에 최적화 되는 기술이다. 그러나 양질의 AI 모델을 학습시키고 구축하려면 대규모 데이터셋이 필요하다. 때문에 고품질의 AI 솔루션은 물론, AI 솔루션 자체도 구축해내기 어렵다.
둘째로, AI 솔루션을 구현하려면 사용되는 모델과 알고리즘의 내부 작동에 대한 어느 정도의 이해도가 요구된다. 이는 개발자와 조직 모두가 AI 솔루션이 제공하는 정보를 보다 잘 이해하고 사용하기 위해 필수적이다.
It’s #LondonTechWeek so before we all get carried away with the hope & hype of AI for healthcare let’s take a quick dive into the challenges of actually implementing AI solutions. These (partially) explain why most AI solutions remain in the lab & aren't yet in the clinic. https://t.co/XT1vhKDYrc
— Jess Morley (@jessRmorley) June 12, 2023
이는 특히 일상적인 운영에서 솔루션을 사용해야 하는 비기술 부서 직원들에게 어려울 수 있다.
또한 AI 솔루션은 회사의 대대적 조직 변화를 수반하여 이해 관계자들이 꺼려할 수 있다. 게다가 경영진은 ‘AI 거품’에 대해 우려하고 있으며 직원들은 AI로 인해 일자리를 잃을까 두려워 한다.
AI는 고성능 기술과 소프트웨어에 대한 투자를 필요로 하기 때문에 비용 또한 만만치 않다. 이는 특히 가용 자금의 제약을 받는 소규모 기업들에게 큰 장애물이다.
AI 도입 단순화
이러한 과제에도 불구하고 AI가 시간과 비용을 효과적으로 절약시킨다는 점은 이미 입증되었다. IBM의 최근 보고서에 따르면 IBM은 18개월 동안 인사과 작업 280개를 AI로 처리한 결과, 12,000시간을 절약할 수 있었다.
최고 인사 책임자 니클 라모로(Nickle LaMoreaux)는 다음과 같이 말했다:
“우리는 280개 이상의 작업을 AI로 진행한다. 때문에 보다 중요한 일에 시간을 투자할 수 있게 됐고 더욱 사람을 위한 인사과로 거듭나고 있다.”
아래는 AI 적용 과정을 보다 간소화하기 위한 절차다.
1. AI 이해
AI를 도입하기 전에 AI 기술에 대해 이해하고 해당 기업에게 어떤 도움을 줄 수 있는지 파악하는 것이 중요하다. 따라서 회사는 AI에 대한 기초적인 지식 및 모델에 관해 알아야 한다.
1/12 🧵 AI isn’t just for tech giants – it’s a game-changer for small businesses too! Wondering how you can harness the power of AI in your business, no matter the sector? Let’s break it down in a way everyone can understand. Stay with me on this thread. #AIBizHandbook
— AI Business Handbooks (@AIHandbooks) July 11, 2023
이를 통해 회사가 AI 기술을 어떻게 활용해야 가장 효율적일지 파악할 수 있을 뿐만 아니라 직원들에게 AI가 그들을 대체하는 것이 아니라 더 효율적인 업무를 위한 툴이라는 것을 알린다.
2. 회사 목표 정의
AI는 모든 산업에 적용 가능한 기술이며 거의 모든 회사 및 부서에 적용할 수 있다. 때문에 회사는 AI로 강화하고자 하는 부서 및 업무를 정의할 필요가 있다. 또한 AI를 해당 분야에 적용함으로써 달성하고자 하는 목표가 무엇인지 명확해야 한다.
그렇게 함으로써 구현된 솔루션의 성과를 평가하기 위한 지침과 측정 기준을 확보한다.
3. AI 솔루션 구현을 위한 회사 역량 평가
목표를 정의한 뒤, 회사는 인력, 인프라, 데이터 및 재정과 관련하여 솔루션 구현 능력을 분석해야 한다. 이 단계에서 솔루션 구현 작업을 인하우스, 혹은 아웃소싱할지 정한다.
그리고 AI 모델 개발에 요구되는 하드웨어, 소프트웨어, 그리고 데이터가 충분한지 파악한다. 조사 결과를 바탕으로 AI 개발사와의 협력을 모색할지 결정한다.
4. 솔루션 개발
위 단계를 모두 이행했다면 이제 비즈니스 사용 사례에 적합한 AI 모델을 개발할 단계다. AI 솔루션을 학습시키고 테스트하는 것은 꾸준히 반복되는 하나의 루틴이다. 회사의 목표와 기준치를 기반으로 AI 솔루션의 결과물을 평가하여 사업에 적합한지 여부와 이익을 따질 수 있다.
5. 솔루션 파일럿 (시범 테스트)
솔루션 평가 결과가 긍정적이라면 AI 솔루션을 샌드박스(AI 솔루션을 실행시킬 제어된 로컬 환경)에 배포한다. 이를 통해 회사는 AI 도입 이후의 서비스에 대한 고객의 피드백을 수집할 수 있다.
직원들 또한 해당 솔루션이 자신의 성과와 생산성에 어떤 영향을 미치는지 평가할 수 있다. 이 시점에서도 AI 솔루션은 최적화를 위한 보완 및 수정이 가능하다.
6. 솔루션 배포
솔루션 파일럿 단계가 완료되고 AI의 사업 개선 능력이 관찰된다면 이제 본격적 도입을 위한 준비를 마쳤다.
AI 사업 적용은 균형이 중요하다. 모든 부서나 업무에 대한 대대적인 AI 도입은 사업에 득이 되는 것보다 실이 될 수 있다. AI 기술은 사업을 성장시키고 새로운 시장을 겨냥한 사업 확장에 보다 유용하다.
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