이런 역할을 할 수 있는 사람이 바로 AI 매니지먼트 인력이다.
이 인력들은 AI 관점에서 기업에 큰 의미를 주는 파일럿 프로젝트를 수행할 수 있는 역량을 갖추고 있으며 데이터 수집, 수행,
운영, 관리 등의 과정을 총괄할 수 있다. AI 매니지먼트 역할을수행하기 위한 필수 역량은 코딩이 아니라 산업과 직무에 대한 이해도다. 산업이나 직무에 대한 높은 이해도는 현업에서 일어나는 여러 가지 사안의 인과관계를 인지하고 있으며 정량화된데이터를 바탕으로 비즈니스적인 인사이트를 도출할 수 있음을의미하기 때문이다.
가 힘들기 때문에 얼마든지 경쟁력을 유지할 수 있을 것으로 판단했기 때문이다. 이는 선순환 구조가 강력한 진입 장벽이 될 수있음을 의미한다. 과거에는 규제, 규모의 경제, 전환 비용, 자본비용 등이 중요한 진입 장벽의 원천으로 작용했다. 하지만 네트워크 시대에는 데이터가 가장 중요한 진입 장벽의 원천이 되고있다. 이제 기업은 AI 역량을 신속하게 내재화해 강력한 진입 장벽을 구축함으로써 경쟁 우위를 유지, 강화해야 한다.
국내 기업들의 AI 도입에 대한 관심이 높아지면서 알고리즘랩스는 실제 업무에 AI를 접목시키기 위한 다수의 프로그램을 진행했다. 프로그램 기획 단계에서 3가지의 기본 방향성을 수립했다.
- 실무를 개선하지 못하는 AI 교육은 자원 낭비다.
- AI는 코딩이 핵심이 아니다.
- AI 엔지니어가 아닌 해당 직무 담당자가 주도해야 한다.
경영진이 AI 도입 과정의 초기에 유념할 사항은 이러한 막연한 두려움을 없애기 위해 필요한 지식의 전달과 조직원의 납득이 중요하다는 점이다. 요지는 AI는 미래 경쟁력을 확보하기위한 혁신의 도구이며 사람을 대제하지 않고 사람의 역할을 크게 만든다는 점을 납득시켜야 한다.
AI 도입의 전제 조건은 데이터의 확보다. 데이터를 통해 AI를 학습시키고 알고리즘을 구성한다. 이 과정에서 빅데이터의확보는 바람직하지만 필수조건은 아니다. 빅데이터라도 데이터전처리가 되지 않으면 의미 없는 기호 뭉치와 다름없다. 스몰데이터로도 데이터 전처리, 특히 의미적 데이터 전처리를 잘 진행하면 기대 효과를 얻을 수 있다. 데이터가 100개로도 유의미한 AI가 만들어진다. 100만 개라면 더욱 좋다. 그러나 빅데이터확보가 AI의 선결조건이라는 입장은 오해다.
펜더는 고객들을 정확히 파악하기 위해서 다양한 고객 데이터를 수집하고 해석하는 과정을 거쳐 2가지 사실을 명확히 파악했다. 매출의 70%가 기타를 처음 접하는 신참에게서 발생하며, 이들의 90%가 1년 이내에 기타 학습을 포기한다는 것이다. 적절한 학습 방법이 없어 신참들이 초보 단계에서 탈락하는 부분에서 펜더는 사업 기회를 감지했다. 펜더는 오프라인 기타 교습소위주의 기존 학습 방식을 온라인 동영상 플랫폼 전환하는 사업
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