기업들은 새로운 기회를 창출하기 위해 인공지능을 탐구하고 적용할 때 '자신만의 길을 개척'해야 합니다.

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생성형 인공지능은 광범위한 산업 분야에 혁명을 일으킬 잠재력을 지닌 획기적인 기술로 부상했습니다.

최근 열린 스마트 뱅킹 2023 컨퍼런스에서 전문가들은 데이터가 비즈니스 성장의 촉매제라는 데 만장일치로 동의했습니다.

하지만 데이터는 새로운 기술, 특히 인공지능(AI)의 지원 없이는 자산으로 간주될 수 없습니다.

앱 AI 생성 출산 2.jpg — 생성형 인공지능의 급속한 발전은 '데이터 게임'에 완전히 새로운 시대를 열어줄 것이다. (일러스트: Unsplash)

AI는 비즈니스 데이터를 입력으로 사용하지만, 기업이 고급 데이터 관리 시스템을 구축해야만 그 잠재력을 최대한 발휘할 수 있습니다. EY 컨설팅 베트남의 응우옌 투이 즈엉 이사회 의장은 "AI의 급속하고 폭발적인 발전은 데이터 '게임'에 완전히 새로운 시대를 열어줄 것" 이라고 말했습니다.

RMIT 베트남 경영대학원 창의경영학과 학과장이자 경영대학원 부학장 대행인 팜 콩 히엡 부교수는 기업의 AI 활용 방안에 대해 논의하면서, AI의 잠재력을 발휘하는 데에는 단 하나의 공식이 있는 것이 아니라 각 기업의 특성, 경쟁 환경, 그리고 핵심 사명과 목적에 따라 달라진다고 강조했습니다. 그는 "기업들은 이러한 점을 명심하고 AI를 활용하여 자신만의 길을 개척해야 한다"고 덧붙였습니다.

RMIT 베트남대학교 창의경영학과 학과장이자 경영대학원 부학장 대행인 팜 콩 히엡 부교수 (사진: 호앙 응옥)

이 전문가에 따르면, 오늘날 흔히 잘못 알려진 사실은 인공지능이 인간을 완벽하게 대체할 수 있다는 것입니다. 실제로 대부분의 직업은 반복적이고 자동화된 작업과 인간의 판단에 기반한 정교한 작업이 결합된 형태입니다.

또한 기업들은 AI 도입 과정이 모든 기업이 따라야 할 직선적인 경로가 아니라는 점을 이해해야 합니다. 따라서 각 기업은 AI 기술 적용 시 구체적인 목표를 설정하고, 전략을 조율하며 적절한 준비 단계를 밟아야 합니다.

예를 들어, 뉴스 웹사이트는 AI 생성 기능을 활용하여 뉴스 기사를 신속하게 작성할 수 있고, 광고 회사는 창의적인 광고 슬로건을 구상하는 단계에서 이 기술을 활용할 수 있습니다. "AI를 사용하는 목표는 각기 다릅니다. 뉴스 웹사이트는 속도가 필요하고, 광고 회사는 브랜드 이미지에 부합하는 창의성이 필요합니다. 적절한 AI 접근 방식 없이는 어느 쪽도 원하는 결과를 얻을 수 없습니다."라고 RMIT 베트남 대학교의 한 전문가는 분석했습니다.

기업은 인공지능 생성 기능을 어떻게 효과적으로 활용할 수 있을까요?

인공지능을 활용한 세대 전환에 대한 기업들의 사례를 더 자세히 살펴보면서, 팜 콩 히엡 부교수는 기업들이 인공지능을 세대 전환에 적용할 때 인공지능과 인간의 기술을 결합하고 명확한 사업 목표를 설정해야 한다고 지적했습니다.

RMIT 베트남 경영대학원의 전문가에 따르면, 기업이 전략을 개발하고 조직 목표에 맞춰 AI 도입을 조정하는 데 도움을 주기 위해 AI 통합 동기를 두 가지 기준으로 분류할 수 있습니다. 첫째는 AI가 기존 기술을 대체하거나 강화하는 역할이고, 둘째는 AI 애플리케이션이 내부용으로 사용될지 아니면 고객을 대상으로 사용될지를 결정하는 것입니다.

우선 기업은 필요한 AI 기술이 기존 기술을 대체할지, 아니면 강화할지를 판단해야 합니다. AI를 활용하여 기술을 강화하려면 기업은 적절한 교육 프로그램, 피드백 체계, 성과 측정 시스템을 개발해야 합니다.

반대로, 인공지능을 도입하여 기존 기술을 대체하려는 기업은 조직 성장, 경력 전환 지원 및 비상 계획에 중점을 둔 포괄적인 전략을 수립해야 합니다.

“AI 기반 차량으로 버스 운전사를 대체하는 것을 목표로 하는 스위스의 오토버스(AutoBus) 프로젝트가 대표적인 사례입니다. AI를 성공적으로 도입하려면 회사 직원들이 기술 변화에 적응해야 하며, 예상치 못한 상황에 대비해 예비 운전사를 배치하는 등의 비상 계획을 마련해야 합니다.”라고 팜 콩 히엡(Pham Cong Hiep) 씨는 예를 들었습니다.

웅덩아이도신-1-1-1.jpg — 전문가들은 기업들이 최대의 효율성을 달성하기 위해 인간 전문가와 AI 전문가 간의 조화로운 연계를 보장하는 전략을 다듬어야 한다고 권고합니다. (이미지 출처: Pexels)

두 번째 기준, 즉 AI 애플리케이션이 내부용인지 고객용인지 여부 또한 다른 접근 방식을 요구합니다. 기업이 고객에게 AI를 적용하려면 AI 연구의 최전선에 서야 하고, 사용자 중심 디자인을 강조하며, 고객의 요구를 정확히 이해해야 합니다. 자율주행차 개발에 있어 테슬라를 예로 들면, 그들은 AI 혁신의 최전선에 서서 사용자 중심 디자인을 우선시하고 시장에서 제품을 전략적으로 포지셔닝해야 합니다.

전문가 팜 콩 히엡에 따르면, AI를 활용하여 내부 프로세스를 간소화할 때 초점이 바뀐다. 이 경우, 기업 리더들은 직원들의 데이터 분석 및 해석 능력 개발을 우선시해야 한다.

또 다른 중요한 과제는 전환 과정을 효과적으로 관리하여 직원들이 새로운 AI 도구에 적응하고 협업할 수 있도록 하는 것입니다.

이러한 과정에는 직원들의 고도의 데이터 해석 능력과 리더십 팀의 체계적인 변화 관리 전략이 필요합니다.

"AI 세대는 인간의 전문성과 자동화 사이의 미묘한 균형을 중심으로 이루어집니다. AI 통합 프로세스는 모든 조직에 일률적으로 적용될 수 있는 공식이 있는 것이 아니라, 비즈니스 목표, AI가 인간의 업무를 보완하거나 대체하는 역할, 그리고 AI 적용의 초점에 따라 달라집니다."라고 전문가 팜 콩 히엡은 강조했습니다.