성공적인 AI 전략을 구축하는 방법

2023년 12월 20일

6분 분량

인공 지능(AI)은 혁신을 가져오는 힘입니다. 기존에 인간의 지능에 의존했던 업무를 자동화하는 것은 광범위한 영향을 미쳐 혁신을 위한 새로운 기회를 창출하고 기업이 운영 방식을 혁신할 수 있도록 해줍니다. 기계에 학습, 추론, 의사 결정 능력을 부여함으로써 AI는 제조업부터 숙박업, 의료, 학계에 이르기까지 거의 모든 산업에 영향을 미치고 있습니다. AI 전략이 없으면 조직은 AI가 제공할 수 있는 이점을 놓치게 될 수도 있습니다.

AI 전략은 조직이 AI 구현과 관련된 복잡한 문제를 해결하고 목표를 정의하는 데 도움이 됩니다. 심층적인 데이터 분석이든, 비즈니스 프로세스 최적화든, 고객 경험 개선이든, 잘 정의된 목적과 계획이 있으면 AI 도입이 더 광범위한 비즈니스 목표에 부합하도록 할 수 있습니다. 이러한 목표 부합은 AI에서 의미 있는 가치를 추출하고 그 영향력을 극대화하는 데 필수적입니다. 성공적인 AI 전략은 또한 과제를 해결하고, 필요한 역량을 구축하며, 조직의 구조에 전략적이고 책임감 있는 AI 적용을 보장하기 위한 로드맵을 제공할 것입니다.

지금 AI를 이해하고 그 힘을 활용하기 위해 노력하는 조직은 미래에 성공할 것입니다. 이러한 조직은 강력한 AI 전략을 통해 AI 통합의 복잡성을 탐색하고 기술 발전에 빠르게 적응하며 프로세스, 운영 효율성 및 전반적인 성장을 최적화할 수 있습니다.

AI 전략이란 무엇인가요?

인공 지능 전략은 AI를 조직에 통합하여 비즈니스의 더 광범위한 목표에 부합하도록 하고 이를 지원하기 위한 계획입니다. 성공적인 AI 전략은 이 계획의 로드맵 역할을 해야 합니다. 조직의 목표에 따라 AI 전략은 AI를 효과적으로 사용하여 데이터에서 더 심층적인 인사이트를 추출하고, 효율성을 높이고, 더 나은 공급망 또는 에코시스템을 구축하고, 인재 및 고객 경험을 개선하는 단계를 간략하게 설명합니다.

또한 잘 짜여진 AI 전략은 기술 인프라를 안내하여 비즈니스가 효과적인 AI 구현에 필요한 하드웨어, 소프트웨어 및 기타 리소스를 갖출 수 있도록 도와야 합니다. 그리고 기술은 매우 빠르게 발전하기 때문에 이 전략을 통해 조직은 새로운 기술과 업계의 변화에 적응할 수 있어야 합니다. 편향성, 투명성 및 규제 문제와 같은 윤리적 고려 사항도 책임감 있는 배포를 지원하기 위해 해결되어야 합니다.

인공 지능이 거의 모든 산업에 지속적으로 영향을 미치고 있기 때문에 잘 짜여진 AI 전략이 필수적입니다. 이를 통해 조직은 끊임없이 변화하는 디지털 시대에 잠재력을 발휘하고 경쟁 우위를 확보하며 지속 가능한 성공을 달성할 수 있습니다.

성공적인 AI 전략의 이점

AI 전략을 구축하면 인공 지능 통합을 시도하는 조직에 많은 이점이 있습니다. AI 전략을 통해 조직은 AI 기능을 의도적으로 활용하고 AI 이니셔티브를 전반적인 비즈니스 목표에 맞게 조정할 수 있습니다. AI 전략은 조직의 성공에 의미 있는 기여를 할 수 있는 나침반이 됩니다. 이를 통해 이해관계자는 생산성 및 의사 결정과 같은 중요한 프로세스와 수익성을 가장 크게 개선할 수 있는 프로젝트를 선택할 수 있습니다.

보다 구체적으로, AI 전략은 AI 프로젝트가 아이디어를 영향력 있는 솔루션으로 원활하게 전환할 수 있도록 하는 단계를 설명합니다. 이를 위해서는 조직도 데이터, 인재 및 기술과 관련된 중요한 결정을 내려야 합니다. 잘 짜여진 전략은 AI 이니셔티브를 위해 데이터를 관리, 분석 및 활용하기 위한 명확한 계획을 제공합니다. 또한 이를 통해 조직이 데이터 과학, 머신 러닝(ML) 및 AI 개발에 적합한 기술을 갖춘 인재를 개발, 유치 또는 유지해야 할지가 결정됩니다. 또한 이 전략은 효과적인 AI 구현을 보장하기 위해 필요한 하드웨어, 소프트웨어 및 클라우드 컴퓨팅 리소스의 조달을 안내합니다.

본질적으로 성공적인 AI 전략은 비즈니스 목표를 지원하고, 우선순위 지정을 촉진하고, 인재 및 기술 선택을 최적화하고, 조직의 성공을 지원할 AI의 체계적인 통합을 보장하는 데 필수적입니다.

성공적인 AI 전략 수립을 위한 단계

다음 단계는 효과적인 인공 지능 전략을 수립하는 데 일반적으로 사용됩니다.

기술 살펴보기

 

생성형 AI, 머신러닝(ML), 자연어 처리, 컴퓨팅 비전 등 다양한 AI기술에 대한 이해를 높입니다. 사용 사례를 조사하여 AI 관련 산업에서 이러한 기술이 어디에 어떻게 적용되고 있는지 알아보세요. AI로 해결할 수 있는 문제와 얻을 수 있는 이점을 나열해 보세요. 이를 사용하는 부서, 사용 방법 및 장애물을 기록해 두세요.

평가 및 발견

 

조직, 조직의 우선 순위 및 기능을 이해합니다. AI 시스템을 구현하고 관리할 IT 부서의 규모와 강점을 검토하세요. 부서장과의 면담을 통해 AI가 해결할 수 있는 잠재적 문제를 파악하세요.

명확한 목표 정의

 

조직이 해결해야 하는 문제는 무엇인가요? 어떤 메트릭을 개선해야 하나요? AI가 항상 정답이라고 생각하지 말고, 비즈니스에 중요하고 AI가 성공적으로 해결한 경험이 있는 비즈니스 목표를 선택하세요.

잠재적 파트너 및 공급업체 식별

 

해당 업계에서 활약한 AI 및 ML 분야의 기업을 찾아보세요. 잠재적인 툴, 공급업체 및 파트너십 목록을 작성하여 경험, 평판, 가격 등을 평가합니다. AI 통합 프로젝트의 단계와 일정에 따라 조달의 우선순위를 정하세요.

로드맵 구축

 

비즈니스에 가치를 가져다줄 초기 성공에 우선순위를 두는 로드맵을 만듭니다. 식별된 실질적인 요구 사항을 기반으로 프로젝트를 선택합니다. 필요한 도구와 지원을 결정하고 프로젝트에 가장 중요한 것이 무엇인지에 따라 다음과 같이 구성합니다.

  • 데이터: 데이터: AI 솔루션을 효과적으로 구동하기 위해 새로운 데이터 또는 기존 데이터 또는 데이터 세트가 필요한지 판단하여 데이터 전략을 수립하세요. 데이터 거버넌스 프레임워크를 구축하여 데이터를 효과적으로 관리하세요.
  • 알고리즘: 알고리즘은 기계가 데이터를 학습하고 분석하며 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 규칙 또는 지침입니다. 모델은 머신 러닝 알고리즘으로 학습된 내용을 나타냅니다. 이러한 작업을 효과적으로 관리하려면 전문 지식이 필요하므로 알고리즘을 배포하고 모델을 설계, 개발 및 검증할 사람을 결정합니다. 
  • 인프라: AI 시스템을 어디에 호스팅할지, 어떻게 확장할지 결정합니다. 자체 인프라에 배포할지 타사 플랫폼에 배포할지 생각해 봅니다.
  • 인재 및 아웃소싱: AI 이니셔티브를 구현하기 위한 조직 내 준비 상태와 기술 격차를 평가합니다. 데이터 과학자 및 개발자와 같은 직책을 고용할 수 있는 인재 파이프라인이 있는지 또는 교육을 통해 내부적으로 기술을 개발할 수 있는지 파악합니다. 또한 배포 및 운영과 같은 특정 작업을 아웃소싱해야 하는지 여부를 평가합니다.

AI 전략 제시

 

이해관계자에게 AI 전략을 제시하여 비즈니스 목표에 부합하도록 합니다. 제안된 로드맵에 대한 동의를 얻습니다. 이점, 비용 및 예상 결과를 명확하게 전달합니다. 전략을 실행하는 데 필요한 예산을 확보합니다.

교육 시작 및 학습 장려

 

AI 팀의 숙련도를 높이거나 적절한 AI 전문 지식을 갖춘 개인을 고용하기 시작하세요. 팀이 최신 AI 발전에 대한 최신 정보를 얻고 혁신적인 문제 해결 방법을 탐색하도록 장려하세요.

윤리 지침 수립

 

조직의 책임감 있는 AI 사용이 윤리적으로 미치는 영향을 이해하세요. 윤리적 AI 이니셔티브, 포용적 거버넌스 모델 및 실행 가능한 지침을 준수합니다. AI 모델을 정기적으로 모니터링하여 잠재적인 편향을 확인하고 공정성 및 투명성 관행을 구현하여 윤리적 문제를 해결합니다.

평가 및 적응

 

빠르게 변화하는 신제품 및 AI 기술의 발전을 따라잡으세요. 새로운 인사이트와 새로운 기회를 기반으로 조직의 AI 전략을 조정합니다.

이러한 단계를 따르면 AI를 조직에 통합하기 위한 강력한 지침을 만들 수 있습니다. 이를 통해 기업은 역동적인 인공 지능 세계에서 기회를 더 잘 활용할 수 있습니다.

성공적인 AI 전략 수립을 가로막는 일반적인 장애물

성공적인 AI 전략을 수립하고 구현하는 데 방해가 되는 몇 가지 문제가 있을 수 있습니다. 프로세스를 방해할 수 있는 가능성을 조기에 평가하고 그에 따라 문제를 처리하여 효과적으로 진행해야 합니다.

데이터 부족

 

실제로 데이터는 어디에 어떻게 보관되어 있나요? AI 모델은 강력한 데이터 세트에 크게 의존하므로 관련성 있는 고품질 데이터에 대한 액세스가 충분하지 않으면 AI 애플리케이션의 전략과 효율성이 저하될 수 있습니다.

AI에 대한 지식 부족

 

AI의 기능 및 잠재적 응용에 대한 인식이 부족하면 회의, 저항 또는 잘못된 정보에 기반한 의사 결정으로 이어질 수 있습니다. 이는 전략에서 모든 가치를 고갈시키고 조직의 프로세스에 AI를 성공적으로 통합하는 것을 방해합니다.

전략의 불일치

 

AI 이니셔티브가 조직의 목표, 우선순위, 비전과 밀접하게 연계되지 않으면 노력 낭비, 리더십의 지원 부족, 의미 있는 가치 입증의 실패로 이어질 수 있습니다.

인재 부족

 

AI 이니셔티브를 효과적으로 개발, 구현 및 관리하기 위해서는 전문가가 필요합니다. 데이터 과학자나 ML 전문가와 같은 AI 인재가 부족하거나 현재 직원이 스킬 향상에 저항하는 경우 전략의 실행 가능성에 영향이 미칠 수 있습니다.

AI 전략과 IBM

최근 인공지능(AI)의 발전은 기업과 사회에서 이 기술이 어느 정도의 위력을 미칠 수 있는지 보여주었습니다. 그러나 AI 기술의 확장성은 기업과 사회 모두에 막대한 비용을 초래할 수 있으므로, 기업은 편향과 오류를 피하기 위해 이러한 시스템을 어떻게 구성하고 제어할지 결정해야 합니다. 귀사에서 머신 러닝과 자동화를 워크플로에 적용하기 위해 다양한 데이터 세트를 활용하고 있다면 데이터 품질, 규정 준수 및 AI 시스템 내 투명성을 보장할 수 있는 적절한 가드레일을 마련하는 것이 중요합니다.

IBM은 AI가 신속하고 윤리적으로 상당한 이점을 창출할 수 있는 비즈니스 영역에 집중함으로써 AI를 즉시 활용하는 데 도움을 줍니다. IBM의 광범위한 비즈니스 등급 AI 제품 및 분석 솔루션 포트폴리오는 AI 도입 장벽을 낮추고 적절한 데이터 기반을 마련하며 결과 및 윤리적인 사용을 최적화하도록 설계되었습니다.

글로벌 기업들은 AI 혁신 여정의 파트너로 IBM Consulting을 선택하고 있습니다. 선도적인 AI 컨설팅 회사로서, IBM은 자체 IBM watsonx 기술과 개방형 파트너 에코시스템을 통해 윤리와 신뢰에 기반하여 모든 클라우드에서 모든 AI 모델을 제공함으로써 비즈니스 혁신에서 AI 개발 및 클라우드 기술의 영향력을 강화합니다.

 

작가

Matthew Finio

Content Writer, IBM Consulting