기업이 인공지능을 도입할 때 흔히 두 가지 방법 중 하나를 택합니다.

1. 외부 전문가를 영입해서 AI팀을 신설하거나  2. AI팀을 신설한 후에 기존 직원을 AI팀으로 인사발령을 내립니다.

 

 

인공지능은 고비용 저효율 산업이기 때문에 당장 원하는 결과를 이끌어내기는 힘듭니다.

사업을 이끄는 임원들이 코딩과 인공지능에 대해 거의 모르는 상태에서 위와 같은 방법을 택하면 어떻게 될까요?

 

 

 

 

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1. 외부 전문가로 구성된 조직을 만들고 믿고 맡기는 경우:

외부에서 영입한 인공지능 전문가로 구성된 조직을 별도로 만들고 그들에게 모든 인공지능 업무를 총괄하도록 하고 있습니다. 그런데 이렇게 하면 큰 문제점이 있습니다.

 

 

 

 

 

기업 내 모든 인공지능 업무가 AI 팀에게만 집중되어 있고 타부서와의 커뮤니케이션이 전혀 없습니다. AI 팀이 모든 프로세스를 전부 진행해야 하는 상황이 됩니다. 업무 현장에서 인공지능을 어떻게 업무에 적용하는지에 대한 책임이 명확하지 않아 대부분의 직원들은 인공지능 관련 일이라면 AI 팀 전담이라고 생각해버리고 맙니다. 

 

회사의 상품과 서비스에 대한 이해가 부족한 상황에서 기존에 축적된 엄청난 양의 데이터를 뽑아 전처리를 하고 AI 서비스 모델을 만들어야 하는데, 외부에서 온 사람들이 쉽게할 수 있을리가 없습니다. 전산 팀은 “AI 팀이 요청하면 데이터를 주겠다”라고는 하지만 무엇을 어떻게 줄지도 잘 모릅니다. 그저 AI 팀이 알아서 요청하라는 말만 반복할 뿐이죠.

 

 

 

 

 

2. 기존 직원들을 인공지능 부서로 전환 배치하고 인공지능을 가르치는 경우:

 

외부 전문가를 영입하지 않고, 현업에 있는 기존 직원들에게 인공지능을 교육하면 다음과 같은 문제가 생길 수 있습니다.

 

본 업무에 인공지능 관련 업무가 추가되었습니다. 업무가 너무 많습니다. 인공지능 업무가 기본 업무는 아니므로 우선순위에서 밀립니다. 그리고 갑자기 인공지능을 배우라니..? 직원은 회사의 미래와는 상관없이 본인의 이익을 우선시합니다. 시대에 뒤떨어지는 것은 회사의 문제이지 본인의 문제라고는 생각하지 않습니다.

 

 

 

 

 

그러면 도대체 어떻게 해야 기업에 인공지능을 도입할 수 있을까요?

대부분의 회사들이 인공지능 업무를 AI 전담 팀에 맡기고 있는데, 그렇게 하면 기존 부서 간 소통과 업무 프로세스 면에서 불필요한 에너지를 소비하는 일이 자주 발생할 수밖에 없습니다. 

 

이 문제의 근본적인 해결을 위해 기업 임원들이 먼저 코딩을 배워야 합니다. 이제 직원들에게만 코딩을 시키는 시대는 지났습니다. 기업의 임원들이 직접 AI 코딩을 할 줄 알아야 막연하게만 부르짖던 인공지능의 실체를 확실히 이해할 수 있고, 그래야 기업 환경에 맞는 정확한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 

 

또한 외부 전문가 영입 못지않게 내부 직원 교육도 중요합니다. 이렇게 임원을 포함한 모든 직원이 인공지능을 잘 알고 있다고 말할 수 있을 때, 보다 근본적인 변화와 혁신이 가능합니다.

 

 

코딩은 어렵고, 나이 들어서 하기 힘들고, 익혀야 하는 것이 너무 많아 배울 시간이 없다는 불평이 당연히 나옵니다. 그러나 지금까지 가져왔던 코딩에 대한 편견을 버려야 합니다.

 

'인공지능 기술 도입 실패로 인해 잃는 기회 비용’ + ‘인공지능 전문가 영입 후 부서간 협업이 되지 않아 잃어버린 시간 비용’ >>>>> ‘임원이 코딩을 배우는 비용’

 

'인공지능 기술 도입 실패로 인해 잃는 기회 비용’ + ‘인공지능 전문가 영입 후 부서간 협업이 되지 않아 잃어버린 시간 비용’ 보다 ‘임원이 코딩을 배우는 비용’이 훨씬 저렴합니다.

 

 

 

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CEO/임원의 인공지능 교육이 중요한 10가지 이유

기업을 이끌어가는 임원들이 간단한 코딩 원리 정도는 알아야 인공지능에 대한 개념을 확실히 잡고 실행력 있는 사업을 추진해나갈 수 있습니다. 

 

 

1. CEO/임원이 먼저 실천하지 않으면 어떤 직원도 하지 않습니다. 

 

 

2. 인공지능은 직원에게  맡겨 놓고 알아서 진행되는 일이 아닙니다.

 

 

3. CEO/임원이 인공지능에 대해 추상적으로만 이해하면 올바른 의사결정을 할 수 없습니다.

 

 

4. 인공지능 전문가들은 몸값이 비싸서 함부로 채용할 수 없습니다. 심지어 채용을 한다고 해도 인터뷰 때 무엇을 어떻게 물어야 하는지, 그리고 답변이 맞는지 틀리는지도 파악하기 힘듭니다. 

 

 

5. 직원을 교육하는 것이 비용과 시간 절감 효과가 크겠지만 CEO/임원이 먼저 알아야 교육도 시킬 수 있습니다. 

 

 

6. 인공지능 도입 업무에 대한 아이디어는 업무 시스템을 가장 포괄적으로 알고 있는 CEO/임원이 내야 합니다.

 

 

7. CEO/임원이 직접 인공지능을 배우면 인공지능을 구현하는 것이 크게 어렵지 않다는 것을 알게 됩니다.

 

 

8. 프로젝트를 이끄는 CEO/임원이 인공지능을 모르면 프로젝트가 산으로 가기 쉽습니다. 알파고 수준의 인공지능을 생각하다가 기대보다 성능이 떨어지면 바로 원래 하던 방식으로 돌아가는 사태가 발생할 수 있습니다.

 

 

9. 인공지능이 실제로 어떤 것인지 배우고 나면 욕심과 기대치가 낮아지고 정확도를 개선하는 방향을 생각하게 됩니다.

 

 

10. 결국 이 모든 것에 대한 의사결정은 CEO/임원이 하므로 그들이 제대로 모르면 결국 아무것도 할 수 없습니다. 

 

 

 

 

 

이제 코딩과 인공지능을 배운 후 AI팀을 새로 꾸릴 준비가 되었다고 가정해 봅니다. 기존 부서와 AI 팀이 협업할 수 있도록 KPI를 설정하고 업무 프로세스를 정립한 후 인공지능을 구현하려면 기업에서는 무엇을 어떻게 해야할까요?

 

인공지능 도입을 위한 9단계 업무 프로세스와 기업에서 인공지능을 제대로 활용하기 위한 실제적 방안을 <AI로 일하는 기술>에서 확인해보세요.

 

 

 

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AI에 대한 궁금증을 속 시원하게 해결해주는 47가지 질문!

알파고를 시작으로 메타버스, 자율주행, 주식, 예술 활동을 넘어 이제 인공지능이 면접까지 보는 시대가 왔다. 변화하는 시대에 적응하지 못하면 모두가 인공지능에 대체되지 않을까 하는 두려움마저 든다.  인공지능의 능력과 한계를 알면, 미래는 정확히 그릴 수 있다!

 

 

 

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