인공지능 기술을 실제 업무 환경에 구축한다는 건 까다로운 일이 될 수 있다. 기술 자체도 어렵지만, 용례가 아직 그리 많지 않기 때문이다. 그래서 인공지능 기술을 도입시킬 프로젝트를 잘 선정하는 게 중요하다. 도입의 효과가 강력하게 나타날 만하고, 일반 임직원들에게는 교육의 기회도 될 수 있는 그런 프로젝트를 시작해야 한다.
[보안뉴스 문정후 기자] 인공지능은 디지털 환경에서 이뤄지는 여러 가지 사업들을 성장시킬 수 있는 가능성을 충분히 가지고 있다. 인공지능을 통해 여러 가지 실험을 안전하고 간편하게, 그리고 빠르게 할 수 있게 되며, 이는 보다 안정적인 혁신으로 이어질 수 있기 때문이다. 또한 인공지능을 가지고 비용 절감도 이뤄낼 수 있어 결국 얻는 것이 배가 된다. 그러나 인공지능은 주문 몇 번으로 효력을 발휘하는 마법이 아니다. 어떤 문제든 인공지능만 통과하면 해결되는 것도 아니다. 그렇기 때문에 희망에 차서 인공지능을 시작했던 사람들이 얼마 가지 않아 어리둥절 하게 되는 것이다.
왜 인공지능을 도입해서 뭐든 시도해 보고 있는데 그 많던 약속들이 제대로 지켜지지 않는 것일까? 여러 가지 이유가 있겠지만 그 중 하나는 전략의 부족일 수 있다.
10년 전 IT 업계는 분명 사용자 기업들에 즉각 인공지능 프로젝트를 시작하라고 권장했었다. 실수도 하고, 넘어지면서도 시급히 배우고 익히라는 게 우리의 입장이었다. 그런데 얼마 전부터 우리의 권고 내용은 바뀌었다. 너무 급하게 시작하지 말고 인공지능 기술에 잘 어울리는 프로젝트가 있는지부터 묻고 찾으라고 말이다. 그리고 기술 그 자체에 몰두하는 게 아니라 사업적인 전략과 계획이 무엇인지 재정립하는 것부터 하라고. 지금 하려는 인공지능 프로젝트가 성공 가능성이 높은지 가늠하고 싶을 때 자문해야 할 질문 세 가지를 소개한다.
1. 이 인공지능 프로젝트를 지지해줄 사람은 누구인가? 누구 허락을 받고 하는 건가?
이 때의 답이 CEO에 가까우면 가까울수록 프로젝트가 성공적으로 완결될 가능성은 높아진다. IT 부서 내 한 팀장이 갑자기 인공지능 프로젝트를 시작해보자고 하는 것과, CIO가 IT 담당자 전체를 불러 인공지능 프로젝트를 발족시키는 것은 무게감에서부터 차이가 있다. C레벨 임원이 뒤에 있다면 회사 예산을 받기도 쉬워지고, 누군가 다른 일을 시켜 프로젝트가 중단될 가능성도 줄어든다. 게다가 C레벨이 시작한 일을 맡았을 때 ‘꼭 해내야 한다’는 의지 자체도 훨씬 세진다.
게다가 거의 대부분의 C레벨 임원진들은 사업 감각이 뛰어나며 성과도 낸 전적을 가진 사람들이다. 내부에서 벌이는 일을 수익으로 이어가는 데 있어서 IT 기술자들보다 유능하다. IT에 몰두했던 사람들이 보지 못한 것을 볼 줄 안다는 것인데, 이는 IT 프로젝트를 수행하고, 그것에서부터 의미를 찾는 데 있어 중요한 능력이다. IT 전문가들은 신기술 자체를 이해하고 도입하여 사용하는 것에서 만족감을 느끼기 쉬워 신기술이 가진 잠재력을 어느 정도 선 이상으로 끌어올리지 못할 수 있다. 어떤 신기술이라도 회사의 수익으로 이어지지 못한다면 가치가 없다.
2. 이 프로젝트를 하기로 결정한다면 더 나은 기술력과 데이터와 사업적 방향을 확보할 수 있는가?
이 질문은 조금 어려울 수 있다. TV 프로그램으로 치면 매번 에피소드가 완전히 달라지고, 등장인물의 배역마저 회마다 바뀌는 일종의 옴니버스나 시트콤을 지향하는 게 아니라, 회마다 에피소드가 조금씩 달라지더라도 큰 덩어리가 되는 중심 줄거리가 존재하기 때문에 나중에 가서는 커다란 하나의 이야기가 완성되는 드라마를 기획하고 있느냐는 질문과 비슷하다. 당장의 인공지능 프로젝트 하나만 보고 있는가, 아니면 그것을 앞으로 더 이어갈 장기적인 계획이 있느냐가 관건이다.
기업들마다 앞으로 인공지능 프로젝트들을 여러 개 진행할 것이다. 그렇다는 건 하나하나 별개의 기획이나 사업으로 취급하는 게 그리 효과적이지 않을 수 있다는 뜻이 된다. 별개의 프로젝트더라도 조직 전체의 인공지능 관련 기술, 또 다시 등장할 새로운 신기술에 대한 회사 차원의 적응력 등을 장기적으로 배양한다는 커다란 그림을 그려야 하고, 그래야 더 근본적인 향상을 이룰 수 있다. 이 역시 C레벨 정도의 지도자가 주도적으로 나설 때 가능해지는 일이다.
3. 정말 인공지능이 꼭 필요한 일인 것인가?
어쩌면 가장 어려운 질문일 수 있다. 어떤 기업들은 새로운 기술들을 받아들이기 전에 실험을 목적으로 인공지능을 활용한다고 한다. 또 일부 작은 규모의 작업 프로세스들을 간편하게 하기 위해서 인공지능이 활용되는 사례들도 있다. 고객 응대를 위해 음성 기반 인공지능을 활용하기도 한다. 무엇이 됐든 이 3번 질문은 반드시 거쳐가야 한다. ‘이 일을 하는 데 정말 인공지능이 필수적으로 있어야 하는가?’
인공지능 프로젝트가 실제 생산에 투입되는 데에 걸리는 기간은 평균 7.3개월이라고 한다. 1년을 꽉 채우는 프로젝트는 10%에 달하고 말이다. 그러니 어느 정도의 기간을 채우기 전까지는 ‘이걸 정말 하는 게 맞나? 인공지능이 꼭 필요한 거 맞나?’라는 질문이 자꾸만 찾아온다. 만약 다른 기술이나 도구들을 가지고도 충분히 달성할 수 있는 목표인데 인공지능이 관여되어 있다면 아무리 인공지능 도입이 급해도 권장하기 쉽지 않다. 오히려 불필요한 예산이 책정되어 프로젝트 결산 시 ‘비용이 오히려 증가했다’는 잘못된 결론에 도달할 수도 있다.
이 세 가지 질문을 바탕으로 어떤 인공지능 프로젝트를 감행할 것인지 결정함으로써 IT 책임자들은 프로젝트 성공 가능성을 높일 수 있을 뿐만 아니라, 임원들과 부하직원들 모두에게 강력한 신뢰를 얻을 수도 있다. 다만 이 세 가지 질문에 ‘감’으로만 답해서는 안 된다. 어떤 경우 충분한 연구와 조사, 계산과 분석이 요구될 수도 있다. 하지만 답으로 나아가는 그 과정 자체가 준비가 되어 실제 프로젝트에 착수할 때 적잖은 시간을 아낄 수 있었음을 알게 될 것이다.
글 : 휘트 앤드류스(Whit Andrews), 부회장, Gartner
[국제부 문정후 기자(globoan@boannews.com)]
[보안뉴스 문정후 기자] 인공지능은 디지털 환경에서 이뤄지는 여러 가지 사업들을 성장시킬 수 있는 가능성을 충분히 가지고 있다. 인공지능을 통해 여러 가지 실험을 안전하고 간편하게, 그리고 빠르게 할 수 있게 되며, 이는 보다 안정적인 혁신으로 이어질 수 있기 때문이다. 또한 인공지능을 가지고 비용 절감도 이뤄낼 수 있어 결국 얻는 것이 배가 된다. 그러나 인공지능은 주문 몇 번으로 효력을 발휘하는 마법이 아니다. 어떤 문제든 인공지능만 통과하면 해결되는 것도 아니다. 그렇기 때문에 희망에 차서 인공지능을 시작했던 사람들이 얼마 가지 않아 어리둥절 하게 되는 것이다.
[이미지 = utoimage]
왜 인공지능을 도입해서 뭐든 시도해 보고 있는데 그 많던 약속들이 제대로 지켜지지 않는 것일까? 여러 가지 이유가 있겠지만 그 중 하나는 전략의 부족일 수 있다.
10년 전 IT 업계는 분명 사용자 기업들에 즉각 인공지능 프로젝트를 시작하라고 권장했었다. 실수도 하고, 넘어지면서도 시급히 배우고 익히라는 게 우리의 입장이었다. 그런데 얼마 전부터 우리의 권고 내용은 바뀌었다. 너무 급하게 시작하지 말고 인공지능 기술에 잘 어울리는 프로젝트가 있는지부터 묻고 찾으라고 말이다. 그리고 기술 그 자체에 몰두하는 게 아니라 사업적인 전략과 계획이 무엇인지 재정립하는 것부터 하라고. 지금 하려는 인공지능 프로젝트가 성공 가능성이 높은지 가늠하고 싶을 때 자문해야 할 질문 세 가지를 소개한다.
1. 이 인공지능 프로젝트를 지지해줄 사람은 누구인가? 누구 허락을 받고 하는 건가?
이 때의 답이 CEO에 가까우면 가까울수록 프로젝트가 성공적으로 완결될 가능성은 높아진다. IT 부서 내 한 팀장이 갑자기 인공지능 프로젝트를 시작해보자고 하는 것과, CIO가 IT 담당자 전체를 불러 인공지능 프로젝트를 발족시키는 것은 무게감에서부터 차이가 있다. C레벨 임원이 뒤에 있다면 회사 예산을 받기도 쉬워지고, 누군가 다른 일을 시켜 프로젝트가 중단될 가능성도 줄어든다. 게다가 C레벨이 시작한 일을 맡았을 때 ‘꼭 해내야 한다’는 의지 자체도 훨씬 세진다.
게다가 거의 대부분의 C레벨 임원진들은 사업 감각이 뛰어나며 성과도 낸 전적을 가진 사람들이다. 내부에서 벌이는 일을 수익으로 이어가는 데 있어서 IT 기술자들보다 유능하다. IT에 몰두했던 사람들이 보지 못한 것을 볼 줄 안다는 것인데, 이는 IT 프로젝트를 수행하고, 그것에서부터 의미를 찾는 데 있어 중요한 능력이다. IT 전문가들은 신기술 자체를 이해하고 도입하여 사용하는 것에서 만족감을 느끼기 쉬워 신기술이 가진 잠재력을 어느 정도 선 이상으로 끌어올리지 못할 수 있다. 어떤 신기술이라도 회사의 수익으로 이어지지 못한다면 가치가 없다.
2. 이 프로젝트를 하기로 결정한다면 더 나은 기술력과 데이터와 사업적 방향을 확보할 수 있는가?
이 질문은 조금 어려울 수 있다. TV 프로그램으로 치면 매번 에피소드가 완전히 달라지고, 등장인물의 배역마저 회마다 바뀌는 일종의 옴니버스나 시트콤을 지향하는 게 아니라, 회마다 에피소드가 조금씩 달라지더라도 큰 덩어리가 되는 중심 줄거리가 존재하기 때문에 나중에 가서는 커다란 하나의 이야기가 완성되는 드라마를 기획하고 있느냐는 질문과 비슷하다. 당장의 인공지능 프로젝트 하나만 보고 있는가, 아니면 그것을 앞으로 더 이어갈 장기적인 계획이 있느냐가 관건이다.
기업들마다 앞으로 인공지능 프로젝트들을 여러 개 진행할 것이다. 그렇다는 건 하나하나 별개의 기획이나 사업으로 취급하는 게 그리 효과적이지 않을 수 있다는 뜻이 된다. 별개의 프로젝트더라도 조직 전체의 인공지능 관련 기술, 또 다시 등장할 새로운 신기술에 대한 회사 차원의 적응력 등을 장기적으로 배양한다는 커다란 그림을 그려야 하고, 그래야 더 근본적인 향상을 이룰 수 있다. 이 역시 C레벨 정도의 지도자가 주도적으로 나설 때 가능해지는 일이다.
3. 정말 인공지능이 꼭 필요한 일인 것인가?
어쩌면 가장 어려운 질문일 수 있다. 어떤 기업들은 새로운 기술들을 받아들이기 전에 실험을 목적으로 인공지능을 활용한다고 한다. 또 일부 작은 규모의 작업 프로세스들을 간편하게 하기 위해서 인공지능이 활용되는 사례들도 있다. 고객 응대를 위해 음성 기반 인공지능을 활용하기도 한다. 무엇이 됐든 이 3번 질문은 반드시 거쳐가야 한다. ‘이 일을 하는 데 정말 인공지능이 필수적으로 있어야 하는가?’
인공지능 프로젝트가 실제 생산에 투입되는 데에 걸리는 기간은 평균 7.3개월이라고 한다. 1년을 꽉 채우는 프로젝트는 10%에 달하고 말이다. 그러니 어느 정도의 기간을 채우기 전까지는 ‘이걸 정말 하는 게 맞나? 인공지능이 꼭 필요한 거 맞나?’라는 질문이 자꾸만 찾아온다. 만약 다른 기술이나 도구들을 가지고도 충분히 달성할 수 있는 목표인데 인공지능이 관여되어 있다면 아무리 인공지능 도입이 급해도 권장하기 쉽지 않다. 오히려 불필요한 예산이 책정되어 프로젝트 결산 시 ‘비용이 오히려 증가했다’는 잘못된 결론에 도달할 수도 있다.
이 세 가지 질문을 바탕으로 어떤 인공지능 프로젝트를 감행할 것인지 결정함으로써 IT 책임자들은 프로젝트 성공 가능성을 높일 수 있을 뿐만 아니라, 임원들과 부하직원들 모두에게 강력한 신뢰를 얻을 수도 있다. 다만 이 세 가지 질문에 ‘감’으로만 답해서는 안 된다. 어떤 경우 충분한 연구와 조사, 계산과 분석이 요구될 수도 있다. 하지만 답으로 나아가는 그 과정 자체가 준비가 되어 실제 프로젝트에 착수할 때 적잖은 시간을 아낄 수 있었음을 알게 될 것이다.
글 : 휘트 앤드류스(Whit Andrews), 부회장, Gartner
[국제부 문정후 기자(globoan@boannews.com)]
<저작권자: 보안뉴스(www.boannews.com) 무단전재-재배포금지>
문가용기자 기사보기
[2024-04-18] 
.jpg)
.jpg)
.jpg)
