기업이 aI를 활용하기 위해 고려해야 할 것은 무엇인가에 대해 알아봅니다. AI를 활용하여 어떤 비지니스를 발전시킬 것인지, 데이터 확보는 어떻게 할 것인지, 데이터를 분석하고 활용할 AI 플랫폼은 어떤 것을 선택할 것인지, 조직문화는 어떻게 다룰 것인지 등입니다.
비즈니스 목표 정의
AI 도입의 첫 단계는 비즈니스 목표와 기대치를 명확히 정의하는 것입니다. 이는 AI 솔루션을 통해 해결하고자 하는 구체적인 문제나 기회를 식별하는 과정을 포함합니다. 목표는 구체적이고 측정 가능해야 합니다.
데이터 확보 및 관리
기업은 충분한 양의 정확하고 다양한 데이터를 수집, 정리, 관리할 수 있는 체계를 갖춰야 합니다. 또한 데이터 프라이버시와 보안에 대한 준비도 필수적입니다.
하지만, 대부분의 기업 데이터는 aI가 잘 활용할 수 있도록 저장되거나 가공되어 있지 않습니다. 기존 AI 활용 모델에서는 데이터에 라벨링을 해야 했지만, 생성형 AI의 급속한 발전으로 데이터 라벨링에 대한 소요는 매우 적어진 상태입니다. 그럼에도 불구하고, AI 활용을 위한 충분한 데이터 확보는 기업이 가장 먼저 준비해야 할 사항입니다.
쓰레기를 입력하면 쓰레기가 나온다(Garbage in, garbage out). 조직 내에 흩어져 있는 데이터를 통합하고 정제하는 작업이 필수적입니다. 이를 위해 데이터 레이크(Data Lake)를 구축하여 다양한 형태의 데이터를 저장하고 관리할 수 있는 통합된 환경을 만들어야 합니다.
AI 기술 인프라 구축
데이터를 실시간으로 분석하고 인사이트를 도출하는 데 데이터 인텔리전스 플랫폼을 구축하는 것은 필수적입니다. AI 애플리케이션을 지원하기 위한 기술 인프라를 구축해야 합니다. 이는 컴퓨팅 리소스, 데이터 저장소, 그리고 AI 모델을 개발하고 배포하기 위한 플랫폼을 포함합니다.
역량 내재화 및 조직 문화
AI 기술을 기업 문화와 운영에 깊이 통합하려면 조직 내 역량 내재화가 필수적입니다. 단발성으로 AI를 활용하기 위해 아웃소싱을 하는 경우, 기업의 역량이 축적되지 않는 치명적인 단점이 있습니다. 이를 위해 Chief AI Officer(CAIO) 같은 새로운 역할을 도입하는 기업도 생겨나기 시작했습니다.
AI 도입은 종종 조직 문화의 변화를 요구합니다. 직원들이 새로운 기술을 수용하고, 이를 활용할 수 있는 역량을 개발하도록 장려해야 합니다. 이는 교육 프로그램과 워크샵을 통해 지속적인 학습 문화를 조성하는 것을 포함할 수 있습니다.
AI 윤리 및 책임
AI 기술의 윤리적 사용과 관련된 가이드라인을 설정하고 준수하는 것이 중요합니다. 이는 AI 결정의 투명성, 공정성, 그리고 사회적 책임을 포함합니다. 각 기업은 대한민국 정부가 2020년 발표한 인공지능 윤리기준을 준수해야 합니다.