인공지능을 실질적인 형태로 구현하기.

호아이년 동(자라이성) 공공행정서비스센터는 과학 기술을 활용하여 주민들에게 서비스를 제공하고 있습니다. (사진: 미 하)

하지만 현실적으로 이러한 여정은 여전히 많은 "병목 현상"에 직면해 있습니다. 많은 조직이 여전히 전통적인 경험에 기반하여 운영되고 있는 반면, AI 애플리케이션은 연결성과 전반적인 전략이 부족한 채 파편적이고 개별적인 방식으로 개발되고 있기 때문입니다.

내부 변환 계수는 제한적입니다.

베트남의 대부분의 개인과 기업은 현재 인공지능을 단일 작업에만 활용하여 즉각적인 결과를 얻고 있지만, 시스템적인 변화를 아직 달성하지 못하고 있습니다.

탄남 소방기술 주식회사(Thanh Nam Fire Protection Technology Joint Stock Company)의 당쭝히에우(Dang Trung Hieu) 이사는 회사가 인공지능(AI)의 큰 잠재력과 이점을 분명히 인식하고 있지만, 아직 전사적인 규모의 투자는 하지 않았다고 밝혔습니다. 현재 AI는 일부 부서에서만 활용되고 있습니다.

히에우 씨에 따르면, 현재 기업들이 이용하고 있는 많은 혁신 및 교육 프로그램은 비용이 많이 들 뿐만 아니라 AI 도구의 기본적인 사용법만 가르치는 데 그치고 있습니다. 각 산업의 특성을 깊이 있게 다루지 않고, 프로세스상의 병목 현상이나 비용 비효율성을 파악하여 적합한 AI 솔루션을 제시하지 못합니다. 기업들은 혁신 및 교육 컨설팅 회사가 기업 운영을 진정으로 이해하고, 이점을 정량화하여 제시하며, 합리적인 비용으로 기존 업무 방식 대비 AI의 효율성 향상을 입증할 수 있을 때 비로소 대규모 투자를 고려할 것입니다.

마찬가지로, 일부 국가 관리 기관들은 2020년부터 디지털 전환에 대한 초기 관심을 보이고 AI를 업무에 적용해 왔음에도 불구하고, 5년 이상이 지난 지금도 핵심 업무에서는 여전히 실험 단계에 머물러 있는 것으로 나타났습니다. 그 주된 이유는 AI를 전면적으로 확대 적용할 때 발생하는 법적 위험, 책임 문제, 투자 효율성 등에 대한 기관장들의 신중한 태도 때문입니다.

응우옌 쑤언 호아이 부교수 겸 인공지능 연구소 소장은 다음과 같이 말했습니다. "많은 곳에서 AI 혁신을 여전히 오해하고 있으며, 단순히 기술적인 프로젝트로만 바라보는 경향이 있습니다. 많은 조직이 기술적 측면에만 치중하여 핵심은 사고방식의 변화에 있다는 사실을 간과하고 있습니다. 실제로 혁신이라는 용어는 두 부분으로 구성됩니다. 'AI'는 기술을 나타내고, 더 중요한 '혁신'은 인간적 요소, 시스템, 조직 문화를 포괄합니다. 조직의 리더들이 AI를 제대로 이해하지 못하면 비현실적인 기대를 갖거나 효과를 제대로 측정하지 못해 잘못되거나 미온적인 투자 결정을 내리게 됩니다. 이는 리더십의 결정이 전체 혁신 과정을 좌우하기 때문에 매우 위험한 장벽이 됩니다. 이해 부족은 직원들에게 불안감을 조성하고 저항이나 협력 부족으로 이어져 기술의 효과를 저해할 수 있습니다."

AI 전환 과정의 핵심은 전체 시스템의 '생명줄'로 여겨지는 데이터에 있습니다. 그러나 오랫동안 부서 및 단위 간 데이터 관리와 공유는 많은 어려움에 직면해 왔습니다. 대표적인 예로 의료 검진 및 치료 과정에서의 부정행위 위험을 들 수 있습니다. 데이터가 실시간으로 연결되고 동기화되지 않아 환자가 동일한 질환에 대해 두 개의 다른 병원에서 서로 다른 약을 처방받더라도 적시에 경고를 받지 못하는 경우가 발생할 수 있습니다.

사고방식과 운영 방식을 혁신합니다.

전문가들은 AI로의 전환이 진정으로 효과적이려면 조직의 업무 문화와 운영 방식에 영향을 미칠 만큼 충분히 "심층적이고", "광범위하며", "지속적인" 전환 프로그램이 필요하다고 믿습니다.

베트남 사회보험부( 재정부 산하) 전자사회보험 및 건강보험료 지급관리센터의 토 홍 루옹 부센터장은 AI 전환은 단순히 IT 부서만의 문제가 아니라, 리더부터 전문 직원까지 최고 수준의 의지와 AI를 단순한 지원, 참고 또는 시범 프로그램으로만 여기는 사고방식의 변화가 필요하다고 강조합니다. 깊이 있는 이해, 장기적인 비전, 단호한 리더십, 명확한 전환 프로그램, 강력한 투자, 그리고 핵심 업무 프로세스에 AI를 적용하는 것이 시스템 내 AI 전환 과정의 성공을 좌우할 것입니다.

응우옌 쑤언 호아이 부교수는 변화하는 프로세스와 업무 방식 속에서 혁신 프로그램은 개인의 인식, 기술, 의사결정 방식을 변화시키는 데 초점을 맞춰야 하며, 전통적인 경험 기반 접근 방식에서 데이터 기반 및 AI 기반 접근 방식으로 전환해야 한다고 주장합니다. 동시에 사람 간, 그리고 사람과 AI 간의 효과적인 협업을 위한 원칙을 정립하는 것이 필수적입니다. 이는 데이터를 중심에 두고 AI를 우선시하는(AI-first) 데이터 중심 조직 문화를 구축하는 토대가 됩니다.

직원들의 변화 관리를 효과적으로 지원하기 위해서는 실행이 매우 중요합니다. 구체적인 데이터를 활용한 추적 및 관리 체계를 구축하고, 변화 과정에서 개발된 제품과 기술을 일상 업무에 적극적으로 활용하고 통합해야 합니다. 데이터를 직접적이고 정기적으로 활용하면 팀 내에 데이터 기반 사고방식을 함양하는 데 도움이 될 것입니다.

FPT 그룹 산하FPT 스마트 클라우드의 정보 보안 전문가인 판 푸 투안(Phan Phu Thuan) 씨는, 끊임없이 변화하는 AI 환경 속에서 직원들이 문제 해결 능력과 창의력을 키우는 유일한 방법은 실질적인 경험과 꾸준한 피드백을 통해서라고 강조합니다. 적절한 로드맵에 따라 AI 전환을 추진하려는 기업은, 처음에는 적당한 규모의 프로젝트부터 시작하되, 철저하고 효과적으로 실행하여 실질적인 성과를 측정하고, 실행 과정에서 얻은 교훈을 바탕으로 점진적으로 확장해 나가는 것이 좋습니다. 진정한 혁신은 조직이 사고방식과 문화부터 비즈니스 운영의 핵심까지 변화할 준비가 되었을 때 비로소 가능합니다. 궁극적인 목표는 AI를 나중에 추가하는 것이 아니라, 처음부터 운영 모델의 필수적인 부분으로 통합하는, 즉 AI 네이티브 조직이 되는 것입니다.

광회

출처: https://nhandan.vn/chuyen-doi-ai-di-vao-thuc-chat-post940537.html