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대다수 기업 AI 도입 준비 부족...AI 기술, 인력 대체 아닌 지원 중점
가트너, AI 도입 위한 방향 제시...기업 내부 역량 확대와 과 AI 기반 의사결정 필요
[보안뉴스 김경애 기자] 세계적인 IT 자문기관 가트너(Gartner Inc.)는 전세계 기업들이 인공지능(AI)을 본격적으로 도입하려는 움직임을 보이고 있다고 밝혔다. 가트너가 실시한 ‘2018 CIO 아젠다 조사(CIO Agenda Survey)’에 따르면 조사에 참여한 CIO 중 4%는 AI를 이미 도입했다고 응답했으며, AI 도입 계획을 마련한 응답자들은 46%에 달했다.
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가트너 부사장 겸 수석연구원인 위트 앤드류스(Whit Andrews)는 “AI에 대한 높은 관심에도 불구하고 기업들의 실질적인 기술 도입률은 아직 낮은 수준이지만, CIO들이 구매, 구축과 아웃소싱 등 AI 프로그램 시범 시행을 시작하고 있어 향후 성장 가능성이 매우 높다”고 말했다.
하지만, 대부분의 새롭거나 익숙하지 않은 기술들과 마찬가지로 AI 기술의 초기 사용자들은 조직 내에 기술을 도입을 추진하는 과정에서 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 이에 가트너의 연구원들은 몇 가지 초기 AI 프로젝트 도입 사례들을 통해 다음과 같은 4가지 인사이트를 제시했다.
기대치를 낮추고 시작하라
앤드류스는 “AI 프로젝트로 실적 향상과 같은 큰 성과는 기대해서는 안된다. 절차 개선, 소비자 만족, 재무 벤치마킹 등과 같은 비정량적 성과를 목표로 소규모 AI 프로젝트를 시작하는 것이 적절하다"며, “AI 프로젝트는 대규모 실험이나 시범 프로젝트 등을 실시할 때 참고하는 수준으로 여겨야 한다”고 말했다.
그는 또한 “일부 기업에서는 AI 프로젝트를 시작하기 전에 우선 재정적 목표치부터 설정해야 할 수도 있다. 이런 경우에는 목표치를 가능한 낮게 설정해야 한다”며, “우선 몇 천 또는 몇 만 달러 수준의 작은 목표를 달성하여 프로젝트로 이루고자 하는 바를 이해하고 난 뒤에 비로소 더 큰 이익을 추구해야 한다”고 조언했다.
인력 대체가 아닌 지원에 집중하라
기술의 대대적인 혁신은 대개 인원 감축으로 이어지는 경우가 많았다. 경영진에 있어 인건비 절감은 매력적인 요소이지만, 일자리를 빼앗길 위험에 당면한 직원들은 이에 반발할 가능성이 높다. 따라서 인건비 절감 측면에만 초점을 둘 경우 신기술을 효과적으로 사용할 수 있는 기회를 놓칠 수 있다.
앤드류스는 “AI를 통해 단기적으로 얻을 수 있는 가장 혁신적인 효과는 직원들이 AI를 활용해 보다 높은 가치 생산 활동을 하도록 장려함으로써 달성할 수 있을 것”이라고 말했다. 가트너는 2020년까지 20%의 기업들이 신경망을 모니터링하고 안내하는 작업에 직원들을 활용하게 될 것으로 전망했다.
앤드류스는 “무한으로 복제가 가능한 AI 일꾼만으로 이뤄진 대규모 팀을 편성해 직원들처럼 업무를 수행하게 하는 것보다는, 업무 일선에서 직원들과 AI가 함께 일하도록 하는 것이 더욱 생산적일 것”이라며, “AI에 기반한 의사결정 지원이 일상적 업무를 더욱 개선하고 향상시킬 수 있다는 점을 강조해야 한다”고 말했다.
내부 역량 구축 계획을 마련하라
가트너는 또한 대다수 기업들이 AI 도입을 위한 준비가 미비함을 발견했다. 특히, 데이터 사이언스를 내부적으로 소화할 기술이 부족하며, 그 간극을 메우기 위해 외부 업체에 의존하는 비중이 높았다. CIO 조사에 참여한 기업의 53%는 자사의 데이터 마이닝과 데이터 활용 능력 부분을 가장 낮은 ‘제한적(limited)’ 등급으로 평가했다.
가트너는 2022년까지 85%에 달하는 AI 프로젝트들이 데이터, 알고리즘 혹은 이를 관리하는 팀의 편향적인 판단으로 인해 잘못된 결과를 도출할 것으로 전망했다.
가트너 리서치 담당 부사장인 짐 헤어(Jim Hare)는 “데이터는 AI 프로젝트의 원유와 같으며, 기업들은 AI 이니셔티브를 위해 되도록 많은 양의 데이터를 저장하고 관리할 준비를 해야 한다. 이 같은 기술들을 외부 업체에만 의존하는 것은 장기적 관점에서 바람직하지 못하다. 그러므로 초기 AI 프로젝트 과정에서 내부 직원들이 외부 전문가의 지식을 습득하도록 하고, 대규모 프로젝트에 착수하기 전 내부 역량을 쌓아야 한다”고 강조했다.
AI 솔루션을 가시화하라
AI 프로젝트는 외부 서비스 업체의 소프트웨어나 시스템을 활용하는 경우가 많다. 이 경우 AI가 의사결정에 도달하는 방법이 서비스 계약에 구체적으로 기술돼야 한다. 앤드류스는 “AI 시스템의 해답 도출 가능 여부만 중요한 것은 아니다. 경영진들은 AI 시스템이 왜 효과적인지 이해해야 하며, 그렇지 않은 경우 그 이유에 대한 인사이트를 제공할 수 있어야 한다”고 말했다.
심층 신경망과 같은 고급 분석 모델의 세부적인 내용을 서비스 계약서에 상세히 기술하기는 어렵겠지만, 적어도 고객에게 주어진 선택지를 가시화할 필요성이 있다. 실제로 AI 프로젝트 시행이 규제나 감사의 대상이 되는 경우, 법적으로 이와 같은 구체적인 사항을 요구할 수 있다.
[김경애 기자(boan3@boannews.com)]
가트너, AI 도입 위한 방향 제시...기업 내부 역량 확대와 과 AI 기반 의사결정 필요
[보안뉴스 김경애 기자] 세계적인 IT 자문기관 가트너(Gartner Inc.)는 전세계 기업들이 인공지능(AI)을 본격적으로 도입하려는 움직임을 보이고 있다고 밝혔다. 가트너가 실시한 ‘2018 CIO 아젠다 조사(CIO Agenda Survey)’에 따르면 조사에 참여한 CIO 중 4%는 AI를 이미 도입했다고 응답했으며, AI 도입 계획을 마련한 응답자들은 46%에 달했다.
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가트너 부사장 겸 수석연구원인 위트 앤드류스(Whit Andrews)는 “AI에 대한 높은 관심에도 불구하고 기업들의 실질적인 기술 도입률은 아직 낮은 수준이지만, CIO들이 구매, 구축과 아웃소싱 등 AI 프로그램 시범 시행을 시작하고 있어 향후 성장 가능성이 매우 높다”고 말했다.
하지만, 대부분의 새롭거나 익숙하지 않은 기술들과 마찬가지로 AI 기술의 초기 사용자들은 조직 내에 기술을 도입을 추진하는 과정에서 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 이에 가트너의 연구원들은 몇 가지 초기 AI 프로젝트 도입 사례들을 통해 다음과 같은 4가지 인사이트를 제시했다.
기대치를 낮추고 시작하라
앤드류스는 “AI 프로젝트로 실적 향상과 같은 큰 성과는 기대해서는 안된다. 절차 개선, 소비자 만족, 재무 벤치마킹 등과 같은 비정량적 성과를 목표로 소규모 AI 프로젝트를 시작하는 것이 적절하다"며, “AI 프로젝트는 대규모 실험이나 시범 프로젝트 등을 실시할 때 참고하는 수준으로 여겨야 한다”고 말했다.
그는 또한 “일부 기업에서는 AI 프로젝트를 시작하기 전에 우선 재정적 목표치부터 설정해야 할 수도 있다. 이런 경우에는 목표치를 가능한 낮게 설정해야 한다”며, “우선 몇 천 또는 몇 만 달러 수준의 작은 목표를 달성하여 프로젝트로 이루고자 하는 바를 이해하고 난 뒤에 비로소 더 큰 이익을 추구해야 한다”고 조언했다.
인력 대체가 아닌 지원에 집중하라
기술의 대대적인 혁신은 대개 인원 감축으로 이어지는 경우가 많았다. 경영진에 있어 인건비 절감은 매력적인 요소이지만, 일자리를 빼앗길 위험에 당면한 직원들은 이에 반발할 가능성이 높다. 따라서 인건비 절감 측면에만 초점을 둘 경우 신기술을 효과적으로 사용할 수 있는 기회를 놓칠 수 있다.
앤드류스는 “AI를 통해 단기적으로 얻을 수 있는 가장 혁신적인 효과는 직원들이 AI를 활용해 보다 높은 가치 생산 활동을 하도록 장려함으로써 달성할 수 있을 것”이라고 말했다. 가트너는 2020년까지 20%의 기업들이 신경망을 모니터링하고 안내하는 작업에 직원들을 활용하게 될 것으로 전망했다.
앤드류스는 “무한으로 복제가 가능한 AI 일꾼만으로 이뤄진 대규모 팀을 편성해 직원들처럼 업무를 수행하게 하는 것보다는, 업무 일선에서 직원들과 AI가 함께 일하도록 하는 것이 더욱 생산적일 것”이라며, “AI에 기반한 의사결정 지원이 일상적 업무를 더욱 개선하고 향상시킬 수 있다는 점을 강조해야 한다”고 말했다.
내부 역량 구축 계획을 마련하라
가트너는 또한 대다수 기업들이 AI 도입을 위한 준비가 미비함을 발견했다. 특히, 데이터 사이언스를 내부적으로 소화할 기술이 부족하며, 그 간극을 메우기 위해 외부 업체에 의존하는 비중이 높았다. CIO 조사에 참여한 기업의 53%는 자사의 데이터 마이닝과 데이터 활용 능력 부분을 가장 낮은 ‘제한적(limited)’ 등급으로 평가했다.
가트너는 2022년까지 85%에 달하는 AI 프로젝트들이 데이터, 알고리즘 혹은 이를 관리하는 팀의 편향적인 판단으로 인해 잘못된 결과를 도출할 것으로 전망했다.
가트너 리서치 담당 부사장인 짐 헤어(Jim Hare)는 “데이터는 AI 프로젝트의 원유와 같으며, 기업들은 AI 이니셔티브를 위해 되도록 많은 양의 데이터를 저장하고 관리할 준비를 해야 한다. 이 같은 기술들을 외부 업체에만 의존하는 것은 장기적 관점에서 바람직하지 못하다. 그러므로 초기 AI 프로젝트 과정에서 내부 직원들이 외부 전문가의 지식을 습득하도록 하고, 대규모 프로젝트에 착수하기 전 내부 역량을 쌓아야 한다”고 강조했다.
AI 솔루션을 가시화하라
AI 프로젝트는 외부 서비스 업체의 소프트웨어나 시스템을 활용하는 경우가 많다. 이 경우 AI가 의사결정에 도달하는 방법이 서비스 계약에 구체적으로 기술돼야 한다. 앤드류스는 “AI 시스템의 해답 도출 가능 여부만 중요한 것은 아니다. 경영진들은 AI 시스템이 왜 효과적인지 이해해야 하며, 그렇지 않은 경우 그 이유에 대한 인사이트를 제공할 수 있어야 한다”고 말했다.
심층 신경망과 같은 고급 분석 모델의 세부적인 내용을 서비스 계약서에 상세히 기술하기는 어렵겠지만, 적어도 고객에게 주어진 선택지를 가시화할 필요성이 있다. 실제로 AI 프로젝트 시행이 규제나 감사의 대상이 되는 경우, 법적으로 이와 같은 구체적인 사항을 요구할 수 있다.
[김경애 기자(boan3@boannews.com)]
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