AI에 대한 과장된 정보에 휘말리지 않는 4가지 방법

현재 논의의 초점은 'AI가 기업에 영향을 미칠 것인가'가 아닌, '언제, 얼마나 깊이 영향을 미칠 것인가' 하는 것입니다. 그러나 문제는 AI의 잠재력이 계속해서 확장함에 따라 AI와 관련한 과장된 정보도 폭발적으로 증가하고 있다는 것입니다. 어떤 정보가 진실인지 또는 과장인지 판단하는 것은 쉽지 않습니다.

분명한 것은 AI가 이미 산업을 변화시키고 있다는 것이며, 어지러울 정도로 빠르게 경쟁 우위의 기준을 재정립하고 있습니다. 그러나 보도 자료, 대규모 자금 유치, 그리고 실체 없는 제품들 속에서 단순히 인지 이상의 관심이 필요합니다. 일시적인 유행에 휘둘리지 않고 AI의 힘을 활용할 수 있도록 경험과 전문 지식에 기반한 명확하고 실행 가능한 전략이 있어야 합니다. 그렇지 않으면 자율주행 차량과 피자 위에 바위라는 실현되지 못하는 약속과 매입채무, 고객 지원, 그리고 수익 주기 관리 프로세스를 위한 입증된 AI 기반 솔루션을 구분하기가 어려워질 것입니다.

이 게시물에서는 과장된 내용 없이 C급 지도자들이 지속 가능하고 영향력이 높은 AI 투자를 통해 실제 비즈니스 가치를 창출하고 조직의 미래를 보장하기 위한 중요한 단계에 대해 이해할 수 있을 것입니다.

C급 지도자들이 알아야 할 AI의 필수 사항

AI 발전 속도는 부인할 수 없을 정도가 되었습니다. Accenture는 이를 “우리 회사 역사상 가장 빠르게 성장하는 기술”이라고 칭하였고, UN은 전 세계 AI 시장이 단 10년 만에 25배 성장할 것으로 예측했으며, Grand View Research는 향후 5년간 전 세계 AI 시장의 연평균 성장률이 35.9%에 이를 것이라고 전망합니다. 이처럼 기술이 빠르게 발전함에 따라 기업 지도자들은 결단력 있게 행동해야 한다는 엄청난 압박을 받게 됩니다. 관건은 일시적인 과장과 혁신 기회를 구별하는 것입니다.

경험 많은 경영진들이 냉소적인 반응을 보이는 것은 어찌보면 당연합니다. 우리는 모두 과장된 기술의 여파와 검증되지 않은 트렌드로 자원이 낭비되는 경우를 목격했습니다. 하지만 이번 AI의 흐름은 근본적으로 다릅니다. AI의 영향력과 자율 기업을 추구하는 일은 이미 그 중요성과 속도를 입증하고 있습니다.

개인적으로 AI 기술을 익히면 AI와 자동화를 적용할 때 신속하게 행동하는 데 도움이 됩니다. 또한 조직의 경우 AI를 비용 절감 및 일자리 감소를 위한 도구로 보는 관점에서 벗어나, 인간과 협력하여 혁신, 변혁 및 성장을 이끄는 전략적 동력으로 바라보는 관점으로 바꾸기에도 적절한 시기입니다.

AI와 관련한 과장된 정보를 걸러내고 AI를 사용하여 전략적인 가치를 창출하는 데 집중하는 네 가지 실용적인 방법을 설명하겠습니다.

#1 - 기본으로 돌아가기

직무나 분야와 관계없이 CFO부터 마케팅 분석가, 의료 청구부터 IT 임원까지, 과장된 정보에서 진실을 꿰뚫어 보려면 지식과 실무 경험을 철저하게 쌓는 것이 가장 좋습니다.

이해를 심화하세요. 열정적으로 책을 읽고, 전문가들을 따르며, 내부 팀과 함께 연구의 세부 사항을 파고드세요. 여러 관점에서 살펴보는 힘을 기르면 진실과 왜곡을 구분하는 데 도움이 됩니다. 교육 과정을 수강하는 것을 두려워하지 마세요. 최고의 AI 산업 컨퍼런스와 토론에 참석</a하고 온라인 커뮤니티에도 참여하세요.
빠르게 실험해 보세요. 시도, 실험 및 소규모 배포를 통해 실무 경험을 쌓으면 기술이 오늘날 어떻게 적용될 수 있을지, 그리고 다양한 공급업체와 협력하는 것은 어떨지에 대해 실제적으로 배울 수 있습니다. 오늘날, 작은 프로토타입 프로젝트로는 IT 헬프데스크 챗봇과 같은 것이 있을 수 있습니다. 이처럼 반복적으로 접근하면 제한된 환경에서 문제를 식별하고 해결할 수 있게 되며, 대규모로 배포하기 전에 위험을 완화할 수 있습니다.
명확한 목표를 정의하세요. AI 이니셔티브를 구체적인 비즈니스 목표에 맞추는 것을 잊지 마세요. 실험하는 것은 배우는 데 있어 중요하지만, 결국 비즈니스에 AI를 배치하는 것을 목표로 삼아야 합니다. 각 프로젝트에 대해 명확한 유스케이스를 설명하고 측정 가능한 KPI를 설정하세요. 그러한 목표를 이루는데 진전이 있다면 추가 투자를 정당화하고, 진전이 없다면 다른 선택지를 대신하여 재평가하거나 취소하세요. 이처럼 절제된 접근 방식은 AI 투자가 항상 전략적 결과와 부합할 수 있도록 합니다.

#2 - 앞으로 나아가면서도 지나온 발자취도 살펴 보기

오래된 기술이 너무 오래 방치되면 기업의 성장과 민첩성을 저해한다는 이야기가 많습니다. AI도 다르지 않습니다. 기술 수명 주기 관리를 위한 역동적인 접근 방식이 필요합니다.

혁명이 아닌 전략적인 진화에 집중하세요. 혁신은 지속적입니다. 새로운 LLM과 접근 방식이 빠르게 등장하고 있지만, 더 새로운 것이 항상 더 우수한 것은 아닙니다. 수개월 동안 일관된 결과를 제공한 정밀하게 조정된 도메인 특화 LLM은 고유 도메인이나 특정 응용 사례에 있어서는 최신 범용 모델보다 더 믿을 수 있는 기술이 될 수 있습니다. AI를 더욱 노련하게 활용하고자 하는 과정은 모든 새로운 도구를 도입하고자 하는 경쟁 대회가 아닙니다. 어떤 발전 기술이 조직의 역량을 진정으로 향상시킬 수 있는지 신중하게 생각해야 합니다.

PwC는 이렇게 AI에 대해 조언합니다. “AI 자격증, 과거를 돌아보고 미래를 준비하라” “[산업 혁신] 10년을 돌아보면 이후 수십 년 동안 이어질 토대를 이룬 굵직한 사건들이 있었습니다.” 이 관점에서는 조직이 AI를 도입하는 것이 적합해질 때 새로운 AI 기능을 선별적으로 통합하면서 미래를 위한 기반을 구축하는 것이 중요하다는 것을 보여줍니다.

또한 조직이 AI를 노련하게 활용하는 과정에서는 속도, 원하는 영향, 그리고 투자 능력 사이에서 균형을 맞춰야 합니다. 성장 규모와 속도는 여러분에게 달려 있습니다. 중요한 것은 새로운 AI 발전 기술을 조직의 특정 요구와 효과적으로 맞춰가면서 더 넓은 기업 구조도 고려하는 것입니다.

#3 - 지금 바로 탄탄한 AI 기반 구축하기

AI 미래를 위해 탄탄한 토대를 쌓으려면 모두가 전체적으로 힘을 모아야 합니다. 당사의 “협업 지능을 위한 역량 성숙도 모델”은 준비도를 높이고, 역량을 확장하며, 기술적 정교함을 향상시키기 위한 핵심 프레임워크와 로드맵을 제공합니다. 이는 사람, 프로세스, 기술, 데이터, 신뢰, 확장성 및 거버넌스를 포함합니다.

데이터는 초석입니다. AI의 성공은 정확하고 신뢰할 수 있으며 완전하고 일관된 결과를 제공할 수 있는 깨끗한 데이터에 달려 있습니다. 그리고 실제로 AI는 자동화된 데이터 검증을 통해 데이터가 다운스트림 AI 애플리케이션에서 사용되기 전에 적절한 품질을 갖추도록 합니다. AI를 사용하여 문서에서 데이터를 수집하면 데이터 입력 속도가 빨라지고, 프로세스에서 오류가 발생하기 쉬운 수작업 단계를 생략할 수 있습니다.
거버넌스는 가드레일을 제공합니다. 적절한 AI 플랫폼은 보안, 컴플라이언스, 접근 제어, 감사 추적 등 다양한 요소를 강화하여, 지속 가능한 AI 거버넌스 관행을 만들어 지속적인 AI 확장성을 지원하고 안내할 수 있습니다.
AI 능숙도가 원동력이 됩니다. AI 목표와 배치에 맞춰 팀이 재교육 및 기술 향상 교육을 병행해야 합니다. AI 자격증, AI 중심의 전문가 커뮤니티 포럼, AI 및 자동화 구현과 확장 방법론 등과 같은 외부 리소스는 모두 팀이 AI 혁신에 대한 최신 정보를 효율적으로 알 수 있는 방법을 제공합니다.

이러한 기반 요소를 지금 바로 구축하면 적절한 시기에 AI를 실험하고 확장하며 규모를 키울 수 있고, 자신의 속도에 맞춰 유연하게 진행할 수 있습니다.

#4 - 신뢰할 수 있는 AI 파트너 찾기

최근 CDW의 IT 리더 설문조사에서 공통된 역설이 드러났습니다. 조직의 3분의 2가 말하길 AI 계획은 탄탄하지만, AI 실행에는 어려움을 겪고 있다는 것이었습니다. AI가 지속적으로 발전하고 솔루션이 진화함에 따라 이러한 투자와 배치 결정이 특히 더 어려워지고 있습니다.

언급한 대로, CIO와 CFO에 있어 AI에 대한 지식은 이제 핵심 역량이 되어가고 있습니다. 그러나 금융 서비스, 의료, 인적 자원 및 고객 서비스와 같은 분야 및 산업 전반의 부서 리더에게는 최신 AI 혁신을 이해하는 것보다 운영에 실제적으로 실행하는 능력이 더 중요합니다. AI 기술 자체보다는 AI를 통한 성장 유도, 프로세스 가속화, 낭비 감소에 더 집중해야 합니다.

직무와 관계없이 AI 환경은 개별 조직이 일반적으로 따라잡기 힘든 속도로 빠르게 변화하고 있습니다. 신뢰할 수 있는 AI 벤더와 파트너 관계를 맺으면 기업은 적절한 AI 솔루션을 식별하고 배포하여 최대한의 비즈니스 이익을 얻고 더 빠르게 가치를 실현할 수 있습니다.

AI의 이점 활용하기

AI는 인간과 조직의 잠재력을 혁신할 수 있습니다. 그러나 경영진이 해야할 일은 명확합니다. 과장된 정보를 무시해야 합니다. 대신 실용적이고 비즈니스에 영향을 미치는 응용 사례를 기반으로 한 전략적 접근 방식을 취해야 합니다.

발빠르게 실험해보고 지속적으로 배워가며 탄탄한 기초 역량을 쌓고 신뢰할 수 있는 파트너십을 맺는 기업은 빠르게 변화하는 복잡한 환경을 헤쳐 나갈 수 있습니다. 목표는 단순히 트렌드를 따르거나 최첨단 기술을 보유하는 것이 아닙니다. AI가 기반이 된 조직의 미래를 주도적으로 준비하여 지속 가능한 성장을 이끌고 실질적인 비즈니스 가치를 실현함으로써 새로운 AI 시대에 기업이 번영을 누릴 수 있도록 하는 것입니다.