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AI 피보팅 - AI는 어떻게 기업을 살리는가
김경준.손진호 지음 / 원앤원북스 / 2021년 7월
평점 :
단순히 AI기술에 대한 서술보다는 AI의 현주소와 함께 기업에 어떤 형태로 적용이 되어야 하는지 서술되어 있는 책입니다. 그리고 막연한 이상주의도 아니고 비관주의도 아니고 현실주의라고 볼 수 있는 관점을 취하고 있는 책입니다.
기업의 입장에서 바라본다면 어떤방식으로 AI기술이 자신의 사업에 적용되어야 할지 알 수 있고, 개인의 입장에서 본다면 자신이 AI기술이 적용된 직장에서 살아가기 위해서 알아야 할 기본적인 흐름을 이해할 수 있습니다. 좀 더 나아간다면 각자의 위치에서 해야 할 일을 좀 더 구체적으로 그려볼 수 있기도 합니다.
[ 디지털 피보팅 ]
AI는 미래 경쟁력을 확보하기 위한 혁신의 도구이며
사람을 대체하지 않고 사람의 역할을 크게 만든다.
디지털 피보팅이란,
‘업의 본질’은 유지하되 가치를 만들고 전달하는 방식의 변화다.
이 책에서 다루고자 하는 내용은 AI기술이 사람을 대체하는 것이 아니라 사람의 역할을 크게 만드는 방향입니다. 그리고 현시점에서 AI기술의 한계, AI기술을 적용한 기업들의 사례들 그리고 AI기술을 실제 적용하는데 있어서 어떤 부분에 초점을 맞춰야 하는지에 대해서 서술되어 있습니다.
기존 산업 간 경계가 없어지고 융합되면서 재창조되는 디지털 시대에 기업들의 경쟁 구도와 경쟁 방식도 급변하고 있다. 온라인과 오프라인의 구분도 무의미해지고 있다. 아날로그 산업들이 동물원의 울타리 안에서 구획되었다면 디지털 시대에는 대평원에서 경쟁하고 교류하며 협력하는 생태계에 비유된다. 기업경영의 기본 관점이 동물원의 폐쇄적 규율에서 대평원의 개방적원칙으로 패러다임의 전환이 필요하다.
P31
우리의 산업구조는 계속해서 변화하고 있고 또한 그에 맞는 핵심 자원도 같이 변화해가고 있는 중입니다. 코로나 바이러스라는 특수한 사항으로 인해서 산업의 변화를 좀 더 빠르게 가속화되고 있는 중입니다. 원래는 사람들의 인식변화라는 단계에서 어느정도 긴 과정을 거쳤을테지만, 이 과정을 한번에 빠른속도로 압축시켰습니다. 이제는 선택이 아니라 필수가 되어버린 상황입니다.
[ 산업이 변화하는 시점에 놓치지 말아야 할 것 ]
‘1901년’, ‘1913년’ 거리의 모습은 너무나도 다릅니다. 한 대의 자동차 그리고 거리를 가득 메운 자동차들. 이 사진을 단순하게 바라볼수도 있지만 조금 더 깊게 들여다본다면 완전히 달라집니다. 현재 산업구조에서만 생각하는게 아니라 산업의 미래를 가능성을 생각할 수 있느냐에 따라서 그 기업의 존폐가 갈라지게 됩니다. 기존 마차회사의 대표주자였던 듀런트는 이런 열린 생각덕분에 지금의 GM를 설립할 수 있었습니다.
마차 -> 자동차
GM 창업자의 변신은 기존 시각을 탈피해 사업의 본질을 재정의하라는 교훈이다. 그는 마차를 제품이 아닌 운송 수단으로 보았다.
[ 우리 경제가 나아가는 방향 ]
“언택트 + 콘택트 = 딥택트”
의도치 않았지만 우리는 언택트 경제로 빠르게 진입을 했습니다. 언택트 경제속에 살면서 우리는 언택트의 편리함을 느끼고 또한 반대로 콘택트의 필요성도 실감했습니다. 그러면 그 이후의 우리의 사회는 어떤 길을 걷게 될까라는 문제입니다. 이 부분에 대해서는 대부분의 사람들이 같은 의견을 내고 있습니다. 콘택트와 언택트가 접목해서 나타나게 될 것이라는 의견입니다. 우리의 일상은 이미 언택트 경제를 경험했기에 이전과 같은 콘택트 경제로 돌아가지는 못할 것입니다.
필요에 따라서 언택트와 콘택트로 나눠질 것이며 결국은 우리 사회는 두가지가 섞여서 서로 상호보완하는 구조로 나타날 수 밖에 없다는 것입니다.
교육, 유통등 산업전반에 거쳐서 나타나고 있는 형태입니다. 앞으로 의료, 헬스케어, 금융, 마케팅 등등 거의 모든 분야에서 이런한 융합된 형태가 나타날 것입니다. 사람은 시간을 더 효율적으로 쓸 수 있을것이며 또한 일의 효율성도 높아질 것입니다. 문제는 이 변화에 적응하지 못하고 기존의 시각에서 벗어나지 못하게 될 경우입니다.
[ AI 기술의 현주소와 방향 ]
지금의 AI기술에 대해서 따끔하게 이야기하고 있습니다. 정확하게 말해서 우리가 접하고 있는 AI기술은 인공지능이 아니라 지능확장의 형태입니다. 인공지능의 앞선 형태입니다. 우리에게는 아직 기회가 남아있다는 뜻이기도 하고 또한 이 기회를 놓치면 사양산업으로 사라져버린 마차산업이 되어버릴 수도 있다는 뜻이기도 합니다.
미래 기업의 경쟁력은 기계가 인간처럼 행동하도록 훈련시키는 것도 아니고 인간을 기계처럼 훈련시키는 것도 아닌 인간과 기계의 효과적인 협력 구조에서 만들어질 것이다.
1. 비즈니스 로드맵에 AI를 포함하라.
2. 목표는 정확하게, 계획은 신중하게.
3. 명확한 데이터 전략이 출발점이다.
4. 현실적인 기대치를 설정하라.
5. 노 코드(No code)와 로 코드(Low code) 플랫폼을 고려하라.
6. 고객 관계 영역에 우선적으로 적용하라.
7. 업무 효율성 제고에 중점을 두어라.
8. 데이터 해석 역량을 확보하라.
9. AI와 기존 기술과의 융합성을 확인하라.
10. 자연어 처리 기술의 잠재력에 주목하라.
11. AI가 저급한 소프트웨어의 오류를 수정하지는 않는다.
12. AI로 발생하는 새로운 보안 위험을 이해하라.
13. AI로 사이버 보안 역량을 높여라.
14. AI로 인력의 대체가 아니라 혜택을 만들어라.
위의 목록은 미국의 경영 전문지 포브스에서 사업전략에 반영할 AI 전략의 방향성과 관련해 15명의 AI 전문가들의 견해를 취합한 것입니다. 현실적인 조언들이라는 점이 인상깊습니다.
[ 기업에서 적용해야 할 AI기술의 형태 ]
현 기업에서 적용해야 할 AI기술의 형태는 직원 모두가 AI기술자가 되자는 이야기가 아닙니다. 누구나 자신의 역량에 AI기술을 접목할 수 있는 형태를 이야기 합니다. 대중화, 보편화의 길을 이야기합니다.
- 실무를 개선하지 못하는 AI 교육은 자원 낭비다.
- AI는 코딩이 핵심이 아니다.
- AI 엔지니어가 아닌 해당 직무 담당자가 주도해야 한다.
이 책에서 이야기하고자 하는 바는 AI기술에만 너무 집중해서 본질을 놓치는 일이 없어야 함을 이야기 합니다. 우리가 AI기술을 실무에 도입하려는 이유는 정확하게 알고 있어야 합니다. 실무개선입니다. 그러려면 기술자가 중심이 되는것이 아니라 직무 담당자가 중심이 되어야 합니다.
누구나 쉽게 활용할 수 있는 프로그램이 필요합니다.
1. 이해하면 받아들이고 모르면 거부하게 된다.
2. 도메인 전문가에게 AI 기본 교육을 시켜라.
3. AI 도입에서 기술은 핵심이 아니다.
4. 빅데이터는 필수 사항이 아니다.
5. 막연한 코딩 교육은 효과 없다.
6. 범용이 아닌 산업 특화를 지향하라.
7. 작은 성공을 바탕으로 큰 영역으로 나아가라.
기본적으로 AI 기술에 대한 이해가 필요합니다. AI기술이 인간과 함께 나아가고자 하는 방향에 대한 이해입니다. 기술이 중심이 아니라 실무가 중심이 되어야 합니다. 그렇기에 정확한 목표없이 이루어지는 코딩교육은 의미가 없습니다. 특화된 영역에 대한 경험과 데이터를 기반으로 AI 경쟁을 확보하는 방향이 효과적입니다.
[ AI기술을 접목한 실제 기업 사례 ]
책의 뒷부분에는 해외와 국내에서의 실제 사례들을 담고 있습니다. 해외 기업들의 사례중 인상깊은것들이 많습니다. 평상시에 관심을 가지고 있는 기업이기도 한 뱅크오브아메리카에 대한 사례도 나옵니다.
금융 사업은 아날로그형 사업인데 디지털 데이터 AI 분석 사업으로 혁신을 했습니다. 그로 인해서 쉽게 모을 수 없었던 영역의 데이터를 수집하는데도 성공적이었습니다. 지금 BOA는 고객 개개인에게 특화된 일종의 금융 비서 역할을 수행하도록 시도하고 있습니다. 고객 개개인의 소득, 소비, 저축, 자녀 교육, 자산 운용, 주택 구입 등 모든 수요에 대한 실질적인 조언과 필요한 서비스를 제공하는 개념입니다. 이런 방향성의 중심에는 AI가 있습니다.
우리의 겉모습은 대형 은행이지만 사실상 기술 기업이다. 그것이 우리가 지향하는 미래이다. 무엇보다 고객들이 우리를 그쪽으로 옮겨 가기를 요구하고 있다.
브라이언 모이니한 CEO
"도서를 제공받음"