입력 2019-10-24 16:58:47
인공지능(AI)를 실제 업무에 활용하기 위해서는 ‘수단’으로서의 적용 가능 범위를 파악해 단계적으로 도입하는 것이 필요하다는 주장이 제기됐다.
특히, 음성인식 등 실제 성공 사례를 먼저 실현한 후 전사 도입으로 나아가야 한다는 조언이다.
24일 서울 여의도 콘래드 서울에서 ‘기업현장에서 AI성공을 위한 조건과 과제’을 주제로 열린 '제6회 딜로이트-CEO스코어 정책포럼'에서 김석태 딜로이트 컨설팅 상무는 AI의 단계적인 도입 필요성을 강조했다.
최근 AI를 실제 업무에 적용하는 사례가 점차 늘며 국내 기업의 관심도 커지고 있다. 실제 다국적 기업 구글과 아마존은 AI를 통해 사업을 확장하고 있다. 구글 AI플랫폼과 아마존의 AWS AI 플랫폼이 그 예다.
하지만 AI를 모든 업무에 적용할 수 있는 것은 아니다. 이는 AI의 구조적인 한계 때문에 발생한다.
AI와 사람의 학습 과정엔 차이가 있고 AI라고 해서 늘 정확한 것은 아니다. 때문에 모든 업무에 AI를 적용할 수 있는 것도 아니라는 것이다.
이 같은 문제들은 크게 △학습 문제 △비용 문제 △실수 문제 △해석 문제 등 4가지로 나눌 수 있다.
학습 문제는 AI와 사람의 학습 과정이 다르기 때문에 발생한다. 때문에 초기 개발을 위한 데이터 준비, 알고리즘 설계, 학습결과 검토가 중요하다.
또 성능 개선을 위해 데이터를 변경하고 알고리즘을 개선하는 등 지속적인 유지보수가 필요하다는 지적이다.
비용문제를 해결하기 위해서는 당초 AI를 ‘목적’이 아닌 업무를 위한 ‘수단’으로 보고 적용 여부를 판단하는 것이 중요하다. 이에 따라 필요한 조직을 갖추고 맞춤형 인력을 채용할 수 있게 된다.
실수문제는 사전에 학습되지 않은 불확실한 상황으로 인해 발생한다. 때문에 현장 적용 이전에 파일럿 적용을 통한 철저한 사전 검증이 중요한 요소로 떠오르고 있다. 현장 적용 이후에도 이상 동작에 대비한 안전장치도 필요하다.
마지막으로 해석문제는 AI가 동작 원리는 설명 가능하지만 결과의 인과 관계는 설명하기 어려운 점으로 인해 발생한다. 이 경우 규칙(Rule) 기반 알고리즘 및 AI 조합을 통해 해석력을 증진시킬 수 있다. 또 알고리즘 결과 해석을 돕는 보조 정보의 구성도 필요하다.
김석태 상무는 AI의 업무 적용 범위를 명확히 파악한 후 단계적으로 접근하라고 조언했다.
김 상무는 AI를 업무에 실제 적용하는 데 있어 그 구현 단계를 크게 5단계로 나눴다. 이는 △구현 방안 정의 △데이터 적재 △인공지능 모형 개발 △파일럿 적용 △운영 등이다.
김석태 상무는 “도입 후에도 AI 유지보수가 상당히 중요한데, (AI시스템을) 만드는 부서에서 판단해야하는 부분과 사용하는 부서에서 판단해야 하는 부분이 다르다”면서 “때문에 서로 간 역할에 대해서 명확하게 구분해줘야 한다”고 설명했다.
이어 김 상무는 AI도입 첫 단계에 있어서는 비즈니스 효과가 큰 프로젝트보다 초기 성공 사례를 가시화하는 것이 중요하다고 강조했다.
그는 “먼저 기술적으로 가능한 부분 또 실현했을 때 효과를 볼 수 있는 작은 프로젝트를 먼저 시작해서 성공 사례를 만들고 이를 전사적으로 확대하는 게 바람직하다”고 말했다.
[CEO스코어데일리 / 김윤선 기자 / yskk@ceoscore.co.kr]
무단 전재-재배포 금지> 2019-10-24 16:58:47 송고
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