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인공지능 활용하는 기업들의 현 주소를 나타내는 8가지 트렌드
KPMG가 조사...“실험으로서 인공지능 손 대보는 시기는 지나간 듯”
[보안뉴스 문가용 기자] 인공지능, 인공지능 하는데, 도대체 앞서가는 조직들이나 세계적으로 손꼽히는 기업들은 얼마나 이 꿈만 같은 기술을 활용하고 있을까? 건물에 들어서는 순간 인공지능이 사람들의 행선지를 미리 읽고 안내할까? 확실한 건, 아무리 유명하고 발전했다 하는 조직들이라도 상황이 전부 제각각이라는 것이다. 저만치 앞서 가는 곳이 있는가 하면, 이제 막 인공지능을 알아보기 시작한 곳도 있다.
컨설팅 업체인 KPMG가 최근 인공지능의 활용 현황에 대한 보고서를 발표했다. 이름은 ‘기업을 변화시키는 인공지능(AI Transforming the Enterprise)’이며 세계에서 손꼽히는 기업들이 인공지능 부문에서 어디쯤 와 있는지를 살피고 있다. 신기술에 대한 막연한 조급증이나 근거 없는 낙관론을 키우는 대신 이런 보고서(https://advisory.kpmg.us/articles/2019/ai-transforming-enterprise.html)를 훑어보는 것이 어떨까.
KPMG는 이 보고서를 작성하기 위해 30개의 대기업들을 조사하고 주요 위치에 있는 결정권자들을 면담했다고 한다. 여기에 더해 구인구직 사이트들과 각종 미디어에 등장하는, 이 기업들의 인공지능 분야 채용 현황을 집계하기도 했다. 인공지능 기술을 타 기업에 제공하는 서드파티 업체들과의 면담도 이뤄졌다.
KPMG에 의하면 인공지능 기술을 최대한으로 활용한다고 하는 기업들의 경우, 평균 7500만 달러를 인공지능 분야에만 투자하고 있으며, 인공지능을 전문으로 하는 풀타임 직원의 수가 평균 375명이라고 한다. 심지어 이런 기업들은 인공지능 전문가 직원의 수가 앞으로 3년 안에 500~600명 수준으로 늘어날 것으로 예상하고 있기도 하다.
인공지능의 활용이 꽤나 성숙한 수준에 와 있는 기업과, 이제 막 인공지능에 손을 대보기 시작한 기업은, 인공지능에 대한 자원 투자에서 약 10배 가까운 차이를 보이는 것으로 나타났다. 모든 것이 그렇지만 인공지능은 아직까지 투자하는 자원에 비례한 성과를 정직하도록 나타낸다고 KPMG는 강조한다.
이번 보고서를 통해 드러난 것 중 하나는, 인공지능 프로그램을 조직 전체에 적용하려는 시도가 아직도 이어지고 있다는 것이다. 조직의 모든 활동에 인공지능을 활용하는 조직은 전체의 17%밖에 되지 않는다. 나머지는 아무리 성공적으로 인공지능을 적용한다 해도, 일부 프로젝트에서만 국한시키고 있을 뿐이다. 본지는 이번 주말판을 통해 KPMG 보고서를 통해 드러난 8가지 대표적 흐름들을 정리해보았다.
1. 실험에서 실제 적용으로 빠르게 넘어가고 있다
3년 전만 하더라도 많은 대형 조직들의 지도자들은 인공지능 애플리케이션의 실험을 작은 규모로 시작한 게 거의 전부였다. 이제 충분한 시간이 지났고, 실험성 프로젝트들이 여러 가지 형태로 결실을 맺기 시작했다. 실험이 성공했으면 성공한대로, 실패했으면 그로부터 배운 경험을 바탕으로, 인공지능을 실제 생산 과정에 투입시키기 시작한 것이다.
2. 자동화, 인공지능, 분석, 로우코드 플랫폼이 병합하고 있다
지난 몇 년 간 꽤나 많은 기술들에 ‘인공지능’이라는 이름이 붙어왔다. 그래서 인공지능을 알아보고 실험하던 많은 조직들은 이 기술 저 기술을 한꺼번에 사용해보기 시작했다. 대표적인 것이 자동화, 데이터 분석, 로우코드(Low Code) 등이다. 무엇이 진정한 인공지능이냐는 논란이 이런 현상 때문에 불거져 나오기도 했지만, 의외로 이런 기술들을 같이 사용하니 시너지가 엄청나다는 사실이 발견되기도 했다. 지금은 인공지능을 활성화시키거나 돕는 기술로서 여러 기술들이 의도적으로 통합되고 있는 추세다.
3. 사용자 기업들 사이에서 수요가 늘고 있다
KPMG가 조사하고 면담한 30개 대기업들 모두 인공지능에 대한 투자를 엄청나게 늘릴 계획을 잡고 있었다. 시장에서의 수요가 늘어나고 있어 발을 맞추려면 3년 안에 현재 투자액의 50%에서 100%까지 늘려야만 한다고 한다. 이 30개 조직들은 시장의 흐름을 가장 잘 읽는 전문가 집단이라는 걸 기억하자.
4. 조직 전체적인 인공지능 문화 변화가 절대 필요하다
인공지능을 도입하고 활용한다는 건 단지 기술 차원에서만의 문제가 아니다. 기업 문화 전반을 아우르는 문제다. 인공지능을 잘 이해하고 있는 전문가, 그들로부터 전해지는 변화를 잘 수용할 수 있는 조직과 업무 과정, 새로운 거버넌스 체제가 필요하다. KPMG가 면담한 기업들 중 절반은 CIO가 이러한 전략적 변화의 수장을 맡고 있는 것으로 나타났다. 40%는 경영진 중 고위급 관리자가 프로젝트를 맡았다. 한편 63%는 인공지능을 위한 전문가 센터(Center of Excellence)를 수립했다고 하고, 30%는 구성 중에 있다고 답했다.
5. 내부 거버넌스가 현재 핵심 요소로 떠오르고 있다
인공지능과 관련된 거버넌스란, 모니터링과 위험 관리, 퍼포먼스 향상과 관리, 기업적 가치 추구 등과 관련된 모든 표준과 프로세스에 인공지능을 설계하고 도입하는 것을 포함한다. 뿐만 아니라 종단간 인공지능 라이프사이클을 감독하고, 인공지능을 활용하게 될 팀과 부서를 훈련시키고, 새로운 책임과 역할을 조직 내에 만들어 누군가에게 부여하는 것도 포함한다. 즉, 문화적 변화를 이끄는 것이 인공지능 전략에서 가장 중요하다는 걸 깨달은 것이다.
“강력한 거버넌스는 인공지능 프로젝트에 확장력을 부여합니다. 조직 전체에 인공지능 기술을 접목시키려면 조직 내 여러 팀들에 일괄적이면서, 각자의 목적에 부합하는 비전과 실천 가능한 목표들을 제시할 수 있어야 합니다.” KPMG의 설명이다. “한 개 애플리케이션 개발에만 인공지능을 활용하는 것으로 끝내느냐, 조직 전체를 탈바꿈하느냐는 이 거버넌스에 달려 있습니다.”
6. 인공지능의 통제력에 대한 관심도 높아지고 있다
KPMG가 면담한 기업들 중 25~30%는 인공지능을 ‘통제하는 부분’에 투자를 집중하고 있는 것으로 나타났다. 보다 신뢰할만하고 투명하며, 안정성 있는 인공지능 기술을 확보하기 위해 애쓰고 있다는 것이다. 일부 기업들이 인공지능의 기술력을 발휘하는 게 아니라 제어하는 게 핵심이라고 방향성을 잡은 것처럼 보인다고 KPMG는 분석한다. 실제 머신러닝 알고리즘은 지속적으로 변할 수 있어, 미리미리 통제하고 이해하지 않으면 나중에 가서 알고리즘이 산출한 결과를 예측하거나 이해하는 게 불가능하게 된다고 한다.
“지속적으로 알고리즘을 학습시킬 때의 위험성이란, 우리가 알지 못하는 계기와 틈새로 의도치 않은 편향성을 입힐 수 있다는 것입니다. 인공지능이 잘못된 결과를 내기 시작하면, 거기서부터 비롯되는 손해는 금전적인 것 이상의 의미를 갖게 됩니다. 여러 규정과 법령을 어겨 벌금을 낼 수도 있지만, 그것 외에도 윤리적 오류를 일으켜 브랜드 이미지를 부정적으로 각인시킬 수 있게 됩니다.”
7. ‘서비스형 인공지능(AaaS)’이 떠오른다
덩치가 크고 역량이 되는 조직들은 인공지능 기술이 필요할 때 내부적으로 해결할 수 있다. 그러나 그렇지 않은 기업들도 많다. 그런 기업들은 서드파티 업체에 손을 내밀게 될 텐데, 그래서인지 서비스형 인공지능(AI-as-a-Service)에 대한 수요가 올라가고 있다. 회사 전체에 도입하는 인공지능이 아니라, 특정 애플리케이션이나 작업 프로세스에 작게 도입할 때 이런 서드파티 서비스를 활용하는 사례가 늘어나고 있다. KPMG는 “고객 경험 향상 도구, 금융 분야의 예외 처리, 계약서 해석에서 활용도가 높아지고 있다”고 예를 들었다.
8. 인공지능이 경쟁 구도를 바꿀 수 있다
손꼽히는 강자들이 인공지능에 대한 투자를 늘려가는 이유는 단 하나다. 시장 내 경쟁에서 유리한 고지를 선점하기 위해서다. 실제 KPMG의 인터뷰를 통해 만나본 기업의 경영진들은 인공지능이 시장에서의 승자와 패자를 결정할 것이라고 굳건하게 믿고 있었다. 실제 인공지능에 투자를 감행하고 있는 조직들은 생산성에 평균 15%의 향상이 있었다고 말하기도 했다.
KPMG는 이번 조사를 통해 “이제 인공지능을 실험하는 시기는 지나간 것 같다”고 강조한다. 그러면서 “일단 맛보기로서 인공지능이 아니라 실제 생산 도구로서 인공지능을 바라보는 것을 권장한다”고 덧붙였다. “또한 시작은 한 개의 작은 프로젝트부터 시작하더라도, 사업 행위 전체를 변화시키려는 목적을 가지고 진행해야 합니다.”
[국제부 문가용 기자(globoan@boannews.com)]
KPMG가 조사...“실험으로서 인공지능 손 대보는 시기는 지나간 듯”
[보안뉴스 문가용 기자] 인공지능, 인공지능 하는데, 도대체 앞서가는 조직들이나 세계적으로 손꼽히는 기업들은 얼마나 이 꿈만 같은 기술을 활용하고 있을까? 건물에 들어서는 순간 인공지능이 사람들의 행선지를 미리 읽고 안내할까? 확실한 건, 아무리 유명하고 발전했다 하는 조직들이라도 상황이 전부 제각각이라는 것이다. 저만치 앞서 가는 곳이 있는가 하면, 이제 막 인공지능을 알아보기 시작한 곳도 있다.
[이미지 = iclickart]
컨설팅 업체인 KPMG가 최근 인공지능의 활용 현황에 대한 보고서를 발표했다. 이름은 ‘기업을 변화시키는 인공지능(AI Transforming the Enterprise)’이며 세계에서 손꼽히는 기업들이 인공지능 부문에서 어디쯤 와 있는지를 살피고 있다. 신기술에 대한 막연한 조급증이나 근거 없는 낙관론을 키우는 대신 이런 보고서(https://advisory.kpmg.us/articles/2019/ai-transforming-enterprise.html)를 훑어보는 것이 어떨까.
KPMG는 이 보고서를 작성하기 위해 30개의 대기업들을 조사하고 주요 위치에 있는 결정권자들을 면담했다고 한다. 여기에 더해 구인구직 사이트들과 각종 미디어에 등장하는, 이 기업들의 인공지능 분야 채용 현황을 집계하기도 했다. 인공지능 기술을 타 기업에 제공하는 서드파티 업체들과의 면담도 이뤄졌다.
KPMG에 의하면 인공지능 기술을 최대한으로 활용한다고 하는 기업들의 경우, 평균 7500만 달러를 인공지능 분야에만 투자하고 있으며, 인공지능을 전문으로 하는 풀타임 직원의 수가 평균 375명이라고 한다. 심지어 이런 기업들은 인공지능 전문가 직원의 수가 앞으로 3년 안에 500~600명 수준으로 늘어날 것으로 예상하고 있기도 하다.
인공지능의 활용이 꽤나 성숙한 수준에 와 있는 기업과, 이제 막 인공지능에 손을 대보기 시작한 기업은, 인공지능에 대한 자원 투자에서 약 10배 가까운 차이를 보이는 것으로 나타났다. 모든 것이 그렇지만 인공지능은 아직까지 투자하는 자원에 비례한 성과를 정직하도록 나타낸다고 KPMG는 강조한다.
이번 보고서를 통해 드러난 것 중 하나는, 인공지능 프로그램을 조직 전체에 적용하려는 시도가 아직도 이어지고 있다는 것이다. 조직의 모든 활동에 인공지능을 활용하는 조직은 전체의 17%밖에 되지 않는다. 나머지는 아무리 성공적으로 인공지능을 적용한다 해도, 일부 프로젝트에서만 국한시키고 있을 뿐이다. 본지는 이번 주말판을 통해 KPMG 보고서를 통해 드러난 8가지 대표적 흐름들을 정리해보았다.
1. 실험에서 실제 적용으로 빠르게 넘어가고 있다
3년 전만 하더라도 많은 대형 조직들의 지도자들은 인공지능 애플리케이션의 실험을 작은 규모로 시작한 게 거의 전부였다. 이제 충분한 시간이 지났고, 실험성 프로젝트들이 여러 가지 형태로 결실을 맺기 시작했다. 실험이 성공했으면 성공한대로, 실패했으면 그로부터 배운 경험을 바탕으로, 인공지능을 실제 생산 과정에 투입시키기 시작한 것이다.
2. 자동화, 인공지능, 분석, 로우코드 플랫폼이 병합하고 있다
지난 몇 년 간 꽤나 많은 기술들에 ‘인공지능’이라는 이름이 붙어왔다. 그래서 인공지능을 알아보고 실험하던 많은 조직들은 이 기술 저 기술을 한꺼번에 사용해보기 시작했다. 대표적인 것이 자동화, 데이터 분석, 로우코드(Low Code) 등이다. 무엇이 진정한 인공지능이냐는 논란이 이런 현상 때문에 불거져 나오기도 했지만, 의외로 이런 기술들을 같이 사용하니 시너지가 엄청나다는 사실이 발견되기도 했다. 지금은 인공지능을 활성화시키거나 돕는 기술로서 여러 기술들이 의도적으로 통합되고 있는 추세다.
3. 사용자 기업들 사이에서 수요가 늘고 있다
KPMG가 조사하고 면담한 30개 대기업들 모두 인공지능에 대한 투자를 엄청나게 늘릴 계획을 잡고 있었다. 시장에서의 수요가 늘어나고 있어 발을 맞추려면 3년 안에 현재 투자액의 50%에서 100%까지 늘려야만 한다고 한다. 이 30개 조직들은 시장의 흐름을 가장 잘 읽는 전문가 집단이라는 걸 기억하자.
4. 조직 전체적인 인공지능 문화 변화가 절대 필요하다
인공지능을 도입하고 활용한다는 건 단지 기술 차원에서만의 문제가 아니다. 기업 문화 전반을 아우르는 문제다. 인공지능을 잘 이해하고 있는 전문가, 그들로부터 전해지는 변화를 잘 수용할 수 있는 조직과 업무 과정, 새로운 거버넌스 체제가 필요하다. KPMG가 면담한 기업들 중 절반은 CIO가 이러한 전략적 변화의 수장을 맡고 있는 것으로 나타났다. 40%는 경영진 중 고위급 관리자가 프로젝트를 맡았다. 한편 63%는 인공지능을 위한 전문가 센터(Center of Excellence)를 수립했다고 하고, 30%는 구성 중에 있다고 답했다.
5. 내부 거버넌스가 현재 핵심 요소로 떠오르고 있다
인공지능과 관련된 거버넌스란, 모니터링과 위험 관리, 퍼포먼스 향상과 관리, 기업적 가치 추구 등과 관련된 모든 표준과 프로세스에 인공지능을 설계하고 도입하는 것을 포함한다. 뿐만 아니라 종단간 인공지능 라이프사이클을 감독하고, 인공지능을 활용하게 될 팀과 부서를 훈련시키고, 새로운 책임과 역할을 조직 내에 만들어 누군가에게 부여하는 것도 포함한다. 즉, 문화적 변화를 이끄는 것이 인공지능 전략에서 가장 중요하다는 걸 깨달은 것이다.
“강력한 거버넌스는 인공지능 프로젝트에 확장력을 부여합니다. 조직 전체에 인공지능 기술을 접목시키려면 조직 내 여러 팀들에 일괄적이면서, 각자의 목적에 부합하는 비전과 실천 가능한 목표들을 제시할 수 있어야 합니다.” KPMG의 설명이다. “한 개 애플리케이션 개발에만 인공지능을 활용하는 것으로 끝내느냐, 조직 전체를 탈바꿈하느냐는 이 거버넌스에 달려 있습니다.”
6. 인공지능의 통제력에 대한 관심도 높아지고 있다
KPMG가 면담한 기업들 중 25~30%는 인공지능을 ‘통제하는 부분’에 투자를 집중하고 있는 것으로 나타났다. 보다 신뢰할만하고 투명하며, 안정성 있는 인공지능 기술을 확보하기 위해 애쓰고 있다는 것이다. 일부 기업들이 인공지능의 기술력을 발휘하는 게 아니라 제어하는 게 핵심이라고 방향성을 잡은 것처럼 보인다고 KPMG는 분석한다. 실제 머신러닝 알고리즘은 지속적으로 변할 수 있어, 미리미리 통제하고 이해하지 않으면 나중에 가서 알고리즘이 산출한 결과를 예측하거나 이해하는 게 불가능하게 된다고 한다.
“지속적으로 알고리즘을 학습시킬 때의 위험성이란, 우리가 알지 못하는 계기와 틈새로 의도치 않은 편향성을 입힐 수 있다는 것입니다. 인공지능이 잘못된 결과를 내기 시작하면, 거기서부터 비롯되는 손해는 금전적인 것 이상의 의미를 갖게 됩니다. 여러 규정과 법령을 어겨 벌금을 낼 수도 있지만, 그것 외에도 윤리적 오류를 일으켜 브랜드 이미지를 부정적으로 각인시킬 수 있게 됩니다.”
7. ‘서비스형 인공지능(AaaS)’이 떠오른다
덩치가 크고 역량이 되는 조직들은 인공지능 기술이 필요할 때 내부적으로 해결할 수 있다. 그러나 그렇지 않은 기업들도 많다. 그런 기업들은 서드파티 업체에 손을 내밀게 될 텐데, 그래서인지 서비스형 인공지능(AI-as-a-Service)에 대한 수요가 올라가고 있다. 회사 전체에 도입하는 인공지능이 아니라, 특정 애플리케이션이나 작업 프로세스에 작게 도입할 때 이런 서드파티 서비스를 활용하는 사례가 늘어나고 있다. KPMG는 “고객 경험 향상 도구, 금융 분야의 예외 처리, 계약서 해석에서 활용도가 높아지고 있다”고 예를 들었다.
8. 인공지능이 경쟁 구도를 바꿀 수 있다
손꼽히는 강자들이 인공지능에 대한 투자를 늘려가는 이유는 단 하나다. 시장 내 경쟁에서 유리한 고지를 선점하기 위해서다. 실제 KPMG의 인터뷰를 통해 만나본 기업의 경영진들은 인공지능이 시장에서의 승자와 패자를 결정할 것이라고 굳건하게 믿고 있었다. 실제 인공지능에 투자를 감행하고 있는 조직들은 생산성에 평균 15%의 향상이 있었다고 말하기도 했다.
KPMG는 이번 조사를 통해 “이제 인공지능을 실험하는 시기는 지나간 것 같다”고 강조한다. 그러면서 “일단 맛보기로서 인공지능이 아니라 실제 생산 도구로서 인공지능을 바라보는 것을 권장한다”고 덧붙였다. “또한 시작은 한 개의 작은 프로젝트부터 시작하더라도, 사업 행위 전체를 변화시키려는 목적을 가지고 진행해야 합니다.”
[국제부 문가용 기자(globoan@boannews.com)]
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