본 도서는 출판사로 부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다.
방금전 AI관련 유튜브가 AI로 1000만원 버는 라이브를 보고 있었습니다. AI를 누군가는 신기하다고 하지만 이미 한쪽에서는 돈을 벌고 있습니다. 물론 AI로 돈을 버는 것은 무리라고 해도 조직의 생산성을 올리는데는 충분한 역량을 지녔다고 봅니다. 어떻게 하는 걸까요. <한 권으로 끝내는 AI전환>은 AI모델, 데이터, 인프라, 보안 등을 총체적으로 고려해서 조직에 맞는 현실적인 연결을 제시합니다. 이를 제대로 수행하기 위해 조직이 AI를 통해 얻으려는 목표(무엇을 할것인가)를 정하고 구체적으로 RAG, Agent, Multi-LLM 등의 기술을 사용하여 목적을 이뤄나가는 과정을 알려줍니다.
저자는 오형섭 에이턴업 대표십니다. AI 전환과 기업조직 운영에 관한 연구와 컨설팅을 하고 계십니다. 흥미로운 점은 AI기술에서 거버넌스까지 통합하는 컨설팅을 하고 계십니다.
저자는 지금은 도입의 문제가 아니라 전환의 문제인 시점이라고 합니다. 좀더 AI가 더 성숙했다는 의미이고 AI의 생산성 문제는 이미 증명이 되었고 이제는 조직에 어떻게 적용하느냐가 관건이라는 겁니다. 이러한 이야기는 무섭죠. 현재 AI를 사용하지 않으면 뒤쳐졌다는 의미이기 때문입니다. 그렇다고 모든 기업들이 동일한 AI전환은 아니라고 합니다. 왜냐하면 각 조직의 목표와 데이터구조, 책임 등이 다르기 때문이라는 거죠. 그리고 지금이 조직의 AI전환에 적기인것이 이미 많은 AI전환의 실패이유가 누적되어 있다는 겁니다. 문제보다는 기술을 우선시한다던지, 내부데이터의 지식연결이 안된다던지, 평가셋이 없다던지 등 AI전환에 시행착오를 줄일 수있는 환경입니다.
AI전환을 할때 확실히 알아야 할점은 '연결'이라고 합니다. 좀더 유식한 표현으로 하면 '가치사슬'입니다. 이는 업무흐름, 판단, 서비스전달, 재사용 등으로 판단하라고 합니다. 이러한 점은 고객접점, 내부운영, 지식 업무 등에서 표출된다는 거죠. 이 사이사이에 바로 유스케이스 즉 사용기술이 적용이 됩니다. RAG,AGENT,멀티LLM 등을 성격에 따라 투입해야 합니다. 요즘 가장 각광을 받고 있는 Agent AI를 조직에서 어떻게 구성할 것인지의 아이디어도 얻을 수가 있습니다. 저자는 AI전환의 구체적인 기술적 접근을 하지는 않지만 큰 전제인 어떤 데이터가 필요한지에 대한 데이터를 충분히 제공하고 있습니다. 그렇다고 기술이 무엇인지 꼭 알수있게 하는 점은 모델의 발전에 따라 조직의 선택이 달라진다는 점도 강조합니다. 그만큼 요즘 계속 발전하는 모델의 업그레이드를 놓치면 안될 겁니다. 그외에도 인공지능 개론만큼이나 AI용어들의 개념 설명은 충분히 실렸습니다. AI에서는 환각이라는 현상이 있는데 이런 현상이 나타나는 이유로 컨텍스트가 부족할때, 지식이 오래되었을때, RAG품질이 나쁠때 등 AI 개론서로의 역할을 하고 있습니다.
AI를 버블이라고 하지만 이는 AI기업들의 문제이고, 이를 작용하는 기업들의 입장에서는 기업성장을 위한 골든타임이라고 봐야 합니다. AI기술이 이제 본격적으로 일정이상의 성능을 발휘하기에 저자도 AI기술에 대한 확신을 가지고 AI 응답품질을 높이는 법 등이 적용법을 설명을 합니다. 기업이 AI를 도입을 넘어 전환을 적극적으로 고려해야 함을 의미합니다. AI인프라 구축부분도 실제 적용할 수있는 정도의 원칙을 제시합니다.다른 AI전환 또는 AX전환 책들은 AI기술에 대한 이야기보다 조직에서 도입하는 분위기나 이론에 방점이 되어 있는데 저자는 기술과 조직사이에 적절한 균형을 맞춰서 현재 발전하고 있는 AI기술을 구체적으로 적용하는 개념도 중요시해서 조직에서 구체적으로 어떤 AI기술을 도입해야 조직의 성장율이 나오는지도 고려했다는 점에서 메리트가 큽니다.
