[ 전문가 기고 ] 비즈니스 전략 에 기반 해 인공지능 으로 향하 는 CEO 를 가이드 하 라 - 컴퓨터 월드 
 [ 전문가 기고 ] 비즈니스 전략 에 기반 해 인공지능 으로 향하 는 CEO 를 가이드 하 라 호르헤 로페즈 가트너 부사장 겸 수석 연구원 
 ▲ 호르헤 로페즈 가트너 부사장 겸 수석 연구원 
 인공지능 ( AI ) 이 기업 최고 경영자 ( CEO ) 와 임원 들 의 주목 을 끌 고 있 다 . 최근 포춘 500 대 기업 CEO 를 대상 으로 한 조사 에 의하 면 , 조사 대상자 의 81 % 가 미래 에 AI 가 회사 에서 핵심 적 역할 을 할 것 이 라 응답 했 다 . 실제로 AI 는 기업 비즈니스 전략 과 비즈니스 혁신 에 크 게 기여 할 수 있 다 . 
 하 지만 AI 효과 를 극대 화 할 수 있 을 정도 로 AI 복잡 성 을 이해 하 는 CEO 는 매우 드물 다 . 오히려 많 은 CEO 나 임원 들 은 CIO 에게 AI 활용 법 에 대해 물 을 것 이 다 . 이 때 CIO 는 자세 한 기술 적 내용 보다 는 자사 비즈니스 목표 에 부합 하 는 방향 으로 AI 의 잠재력 을 설명 하 는 것 이 바람직 하 다 . CIO 는 AI 에 대한 막연 한 담론 을 제기 하 기 보다 한 방향 으로 초점 을 모아 CEO 나 임원진 이 투자 결정 을 내리 도록 지원 해야 한다 . CIO 는 AI 담론 의 방향 을 설정 하 기 위해 다음 세 가지 키워드 를 활용 할 수 있 다 : 
 ■ 기업 비즈니스 목표 
 ■ 비즈니스 활동 개선 
 ■ 투자 기한 설정 
 기업 비즈니스 목표 에 AI 를 매치 시켜라 
 AI 애플리케이션 이 갖 는 전략 적 비즈니스 가치 는 개별 기기 및 객체 조직 방식 의 복잡도 와 그 들 의 자체 적 인 지능 에 달려 있 다 < 그림 1 참조 >. 이 객체 는 단순 한 로봇 자동 화 프로세스 일 수 도 있 고 ‘ IBM 왓슨 ’ 처럼 복잡 한 기계 일 수 도 있 다 . 또한 단독 으로 사용 될 수 도 있 고 미군 이 사용 하 는 ‘ 퍼 딕스 드론 ( Perdix drones ) ’ 처럼 무리 지어 사용 되 는 것 일 수 도 있 다 . 
 개별 기기 및 객체 의 조직 방식 이 복잡 하 고 지능 이 높 을수록 AI 활용 의 리스크 는 커 지 지만 , 기업 이 얻 을 수 있 는 이점 역시 많 아 진다 . 가장 중요 한 것 은 자사 비즈니스 의 목표 에 부합 하 는 수준 의 복잡 성 을 선택 하 는 것 이 다 . 
 ▲ AI 애플리케이션 의 비즈니스 가치 
 < 그림 1 > 과 같 은 간단 한 차트 는 CEO 와 임원진 에게 비즈니스 이익 을 위한 AI 활용 법 을 제시 할 것 이 다 . 물론 기업 의 AI 투자 는 반드시 비즈니스 목표 를 뒷받침 해야 한다 . 상세 한 비즈니스 목표 는 AI 투자 의 방향 을 결정짓 는다 . 다음 사례 를 참고 해 보 자 . 
 ◆ 목표 No . 1 : 비용 절감 
 - 사용 사례 : AI 를 활용 한 인력 감축 
 - 예시 : 다국적 광산 · 자원 기업 리오틴토 ( Rio Tinto ) 는 서 호주 광산 지역 에서 무인 트럭 69 대 를 운영 중 이 며 , 이 무인 트럭 들 은 약 1 , 200 km 떨어진 운영 센터 에서 AI 를 통해 제어 된다 . 
 - 이 점 : 기업 재정 개선 
 - 향후 개선 사항 : 객체 지능 향상 , 조직 복잡 성 완화 
 - 교훈 : AI 는 본격 적 으로 현장 에 투입 되 기 전 에 충분히 제어 된 환경 에서 검증 돼야 한다 . 
 ◆ 목표 No . 2 : 매출 성장 
 - 사용 사례 : 시장 확장 을 위한 AI 활용 
 - 예시 : 로보 어 드 바이저 ( Robo Advisor ) 전문 기업 베터 먼 트 ( Betterment ) , 웰스 프론트 ( Wealthfront ) , 웰시 파이 ( Wealthify ) 등 은 기존 자산 관리사 이용 이 여의치 않 은 소액 투자자 를 위해 온라인 저 비용 자산 관리 서비스 를 제공 하 고 있 다 . 
 - 이 점 : 상품 가치 제안 ( Value Proposition ) 변화 · 고객 확보 
 - 향후 개선 사항 : 객체 지능 완화 , 조직 복잡 성 감소 
 - 교훈 : 신생 기업 은 AI 기반 롱테일 비즈니스 가 원활히 추진 되 기 위해 시장 을 확장 하 는 방법 을 터득 해야 한다 . 
 ◆ 목표 No . 3 : 효율 적 운영 
 - 사용 사례 : 비즈니스 프로세스 개선 을 위한 AI 활용 
 - 예시 : 이동 통신 회사 텔레포니카 ( Telefonica ) 는 조직 내 프로세스 복잡 성 을 개선 하 기 위해 직원 간 업무 협력 요청 에 AI 를 활용 했 다 . 이 를 통해 기존 에 는 서로 얼굴 볼 일 도 없 던 이 들 이 협업 할 수 있 는 여건 을 마련 했 다 . 
 - 이 점 : 비즈니스 역량 확대 , 재정 개선 
 - 향후 개선 사항 : 객체 지능 감소 , 조직 복잡 성 완화 
 - 교훈 : 비즈니스 · 운영 환경 이 변화 하 는 경우 AI 를 통한 지원 이 적절 하 다 . 
 ◆ 목표 No . 4 : 혁신 적 상품 개발 
 - 사용 사례 : 신 서비스 또는 사업 분야 개발 을 위한 AI 활용 
 - 예시 : 화장품 브랜드 시세이도 ( Shiseido ) 는 AI 를 활용 해 고객 에게 가상 화장품 테스트 , 맞춤 형 제품 추천 서비스 를 제공 하 는 스타트업 가이아 란 ( Giaran ) 을 인수 했 다 . 
 - 이 점 : 가치 제안 변화 , 고객 경험 개선 
 - 교훈 : AI 는 제품 을 서비스 로 혁신 시키 고 이 를 새로운 수익 창 출원 으로 활용 할 수 있 다 . 
 CEO 에게 명확 한 옵션 을 제공 하 라 
 투자 목적 달성 을 위해 AI 는 특정 한 목적 으로 사용 돼야 한다 . 여기 에 는 일반 적 으로 다음 과 같 은 활동 이 존재 한다 . 
 ■ 기업 이 원 하 는 / 피하 는 상황 개선 ( 추가 구매 유도 , 고객 이탈 감소 등 ) 
 ■ 기업 의사 결정 및 지원 · 자동 화 결정 
 전략 적 시사점 을 갖 는 이 와 같 은 결정 에 대해 CEO · 임원진 은 AI 가 어느 정도 역할 을 하 길 바라 는지 , 어느 정도 리스크 를 감수 할 의향 이 있 는지 등 을 제시 해야 한다 . 예컨대 고객 응대 서비스 에 AI 를 활용 하 기 로 했 다면 해당 AI 가 어느 정도 재량 을 가질 수 있 는지 분명 한 기준 을 설정 해야 한다 . 미국 완구 업체 마텔 ( Mattel ) 은 말 하 는 바 비 인형 이 아이 들 과 부적절 한 교류 를 할 수 있 는 위험 성 에 대비 하 기 위해 반응 제한 을 설정 한 바 있 다 . 
 CIO 는 실질 적 인 AI 활용 사례 를 제시 해 CEO 가 구체 적 인 선택 을 내릴 수 있 도록 지원 할 수 있 다 . 예컨대 영국 온라인 장보기 서비스 오 카도 ( Ocado ) 는 AI 를 통해 전면 자동 운영 되 는 배달 체인 서비스 를 지향 한다 . 이미 물류 창고 로봇 ‘ 하이브 ( the hive ) ’ 가 8 , 000 여 개 품목 중 주문 된 상품 을 찾 아 직원 이 장바구니 에 담 기 쉽 도록 돕 고 있 으며 , AI 기반 컨베이어 는 장바구니 를 트럭 에 옮겨 담 아 배송 되 도록 한다 . 
 이 를 통해 오카 도 물류 창고 에서 하루 에 이동 되 는 품목 은 130 만 개 에 달한다 . 또한 오 카도 는 직원 들 이 상품 을 장바구니 에 담 는 작업 을 자동 화 하 기 위한 로봇 팔 도 개발 중 이 다 . 이 정도 수준 으로 자동 화 가 이뤄지면 비즈니스 를 확장 하 면서 고객 서비스 및 이윤 수준 을 유지 할 수 있 는 역량 을 갖출 수 있 다 . 
 비즈니스 목표 일정 과 AI 성숙도 를 일치 시켜라 
 AI 는 기업 비즈니스 목표 달성 을 위한 일정 과 맞아떨어져야 한다 . 비즈니스 목표 가 높 을수록 AI 또한 적절 한 수준 을 달성 해야 하 며 , 기술 이 진보 할수록 기술 성숙 에 더 오랜 시간 이 걸린다는 점 을 숙지 해야 한다 . AI 는 급속도 로 발전 중 이 지만 현재 까지 나온 AI 활용 사례 는 그다지 고도 화 되 지 않 은 수준 이 다 . 
 따라서 CIO 는 CEO 나 임원진 에게 AI 애플리케이션 개발 에 소요 되 는 시간 과 자원 에 대한 정보 를 제공 해야 하 며 , 특히 다음 사항 을 포함 해야 한다 . 
 ■ AI 애플리케이션 교육 · 운영 에 필요 한 데이터 : 기업 에게 가장 필요 한 것 은 적절 한 데이터 수집 방법 이 다 . 파트너 · 데이터 브로커 로부터 데이터 를 얻 는 방법 이 존재 한다는 것 도 염두 에 둬야 한다 . 
 ■ AI 애플리케이션 개발 인력 : 기업 은 AI 관련 인력 을 보유 하 고 있 지만 , 필요 한 인재 를 다 갖출 수 는 없 다 . AI 애플리케이션 이 고도 화 될수록 필요 한 기술 을 탐색 하 거나 개발 하 는 것 은 어려워진다 . 이 를 개선 하 기 위해 기업 은 적절 한 기술 을 가진 파트너 를 찾 아야 하 며 , 이 를 획득 하 기 위한 테크 퀴지션 ( techquisition ) 도 고려 해야 한다 . 
 CIO 는 이 와 같 은 조건 을 자세히 전달 함 으로써 CEO 가 비즈니스 목표 와 출시 시간 을 조율 할 수 있 도록 지원 할 수 있 다 . 
 ■ CEO 와 임원 들 에게 자사 비즈니스 와 연관 성 있 는 AI 활용 사례 를 제시 하 라 . 이러 한 사례 를 특정 비즈니스 목표 로 발전 시킬 수 있 는 방법 을 도출 하 라 . 
 ■ 리더십 · 시간 · 자원 등 새로운 AI 활용 사례 를 개발 하 는데 무엇 이 필요 한지 파악 하 라 . 복잡 한 활용 사례 일수록 개발 에 드 는 시간 과 역량 또한 커진다 . 필요 한 지능 이나 조직 수준 이 상대 적 으로 낮 은 경우 에 는 구축 하 기 는 쉽 지만 경쟁사 들 이 따라잡 기 도 쉽 다는 맹점 이 있 다 . 
 ■ CEO 와 임원 들 에게 사례 를 제시 할 때 리스크 관리 에 대해 함께 설명 하 라 . 위조 감지 · 데이터 정확 성 개선 등 리스크 를 축소 할 수 있 는 AI 적용 사례 도 있 지만 , 기술 · 전략 · 컴플라이언스 · 재정 · 평판 등 리스크 가 수반 되 는 사례 도 있 다 . 
 2017 년 12 월 29 일 ( 금 ) 17 : 41 : 19 호르헤 로페즈 @ 메일 보내 기 ㅣ 기자 의 다른 기사 보 기