AIBM : AI 기반 비즈니스 모델을 잘 만드는 법
우리의 비즈니스 모델에 AI의 로직을 적용하는 방법
안녕하세요. 고석균입니다. 6년차 콘텐츠 마케터이며, 문제해결 전문 교육회사인 이노핏파트너스에서 다양한 비즈니스, 리더십, 기술 관련 강의를 알리고 있습니다. 인공지능(AI)은 현대의 비즈니스 전반에서 필수적인 역할을 하고 있습니다. 특히 기술의 발전, 경쟁자의 변화, 새로운 비즈니스 모델의 출현은 AI 도입의 필요성을 더욱 가속화하고 있습니다. 실제로 AI는 데이터 분석, 예측, 자동화 등의 기능을 통해 기업들이 효율성을 극대화하고 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 돕는 기능을 하고 있습니다.
오늘의 목차
1) AI 비즈니스 모델, 지금 당장 만드셔야 하는 이유
2) AI 비즈니스 모델, 어떻게 만들어야 할까요?
1) AI 비즈니스 모델, 지금 당장 만드셔야 하는 이유
2023년 Workday Global AI Insight에 따르면, 조직 리더의 81%가 비즈니스 경쟁력을 유지하기 위해 AI가 필요하다고 응답했지만, 74%는 AI와 머신러닝을 완벽히 구현하기 위한 스킬이 부족하다고 밝힌 바 있습니다. 결과적으로는 AI에 대한 필요성은 모두 공감하고 있지만, 기술적 문제로 인해 이를 주저하는 상황이 생각보다 많다는 것을 반증합니다.
AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 다음과 같은 전략적인 접근이 필요합니다.
1. 명확한 목표 설정
AI 도입의 첫 단계는 명확한 목표를 설정하는 것입니다. 즉 우리 회사가 AI를 통해 달성하고자 하는 목표를 분명히 정의해야 합니다. 일례로 업무 효율성 증대, 고객 경험 개선, 새로운 시장 개척 등 다양한 목표가 될 수 있습니다.
2. 기술 인프라 구축
AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 적절한 기술 인프라가 필요합니다. 클라우드 컴퓨팅, 데이터 저장소, 고성능 컴퓨팅 자원 등을 포함한 기술 인프라를 구축해야 하거나, 구축이 어려운 경우 구독제를 사용할 수도 있을 것입니다.
3. 데이터 관리 전략 수립
AI의 성능은 기업이 제공하는 데이터의 품질에 크게 의존합니다. 따라서 데이터 수집, 정제, 저장, 분석 등의 데이터 관리 전략을 잘 수립하는 것이 중요합니다. 또한 고객 데이터의 경우 유출 시 법적 책임 등에서 자유로울 수 없기 때문에 보안과 프라이버시 보호도 고려해야 합니다.
4. 비즈니스 프로세스 재설계
AI 도입에 따라 비즈니스 프로세스를 재설계해야 합니다. AI가 적용될 수 있는 영역을 식별하고, 기존 프로세스를 최적화하거나 새로운 프로세스를 도입해야 합니다.
2) AI 비즈니스 모델을 만들기 위한 7단계의 기획 과정
AI 기반 비즈니스 모델을 성공적으로 구축하기 위해서는 7단계의 기획 과정이 필요합니다. 각 단계별 특징을 요약하여 정리해 드리겠습니다.
첫째, AI 패러다임에 올라타라
기술의 변화와 함께 새로운 비즈니스 모델이 출현하며, 이는 10년 주기로 기술 혁신과 비즈니스 혁신이 일어나는 패턴을 따르고 있습니다. 예를 들어 웹 1.0(웹), 웹 2.0(모바일), 웹 3.0(메타버스)로 이어지는 기술 혁신이 그 예입니다. 최근에는 생성형 AI뿐만 아니라 AI를 활용하거나, 방대한 데이터를 정제하는 등의 다양한 모델이 있습니다.
둘째, AI 기술을 파악하라
머신러닝(ML)은 반복 학습을 통해 학습할 수 있는 AI의 하위 분야이며, 딥러닝(DL)은 데이터 세트 내에서 복잡한 패턴과 관계를 모델링합니다. 생성형 AI(Generative AI)는 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI 모델이며, 거대 언어 모델(LLM)은 수십억 개의 매개변수를 포함한 대규모 언어 모델입니다.
셋째, 타겟 시장을 분석하라
AI 모델 시장 분석 과정은 산업 분석, 시장 분석, 타겟 산업 도메인 분석, 그리고 시장 및 제품-시장 적합성(PMF) 인사이트 도출의 4단계로 이루어집니다. 각 단계를 세분화하면 다음과 같습니다.
(1) 산업 분석
산업 분석은 특정 산업의 전반적인 현황을 파악하는 단계입니다. 이 단계에서는 산업의 규모, 성장률, 주요 트렌드, 주요 플레이어 등을 분석합니다. 이를 통해 해당 산업이 AI 모델 도입에 적합한지 여부를 평가할 수 있습니다.
(2) 시장 분석
시장 분석은 AI 모델이 도입될 특정 시장을 상세히 조사하는 단계입니다. 이 과정에서는 시장의 경쟁 상황, 시장 점유율, 소비자 요구 등을 파악합니다. 또한, AI 모델이 해결할 수 있는 문제점이나 기회를 찾습니다.
(3) 타겟 산업의 도메인 분석
타겟 산업 도메인 분석은 AI 모델이 적용될 특정 산업 도메인의 특성을 파악하는 단계입니다. 이 단계에서는 도메인 내에서 AI 기술의 적용 가능성, 도메인 데이터의 특성, 관련 규제 등을 조사합니다.
(4) 시장 및 제품-시장 적합성(PMF) 인사이트 도출
마지막으로, 시장 및 제품-시장 적합성(PMF) 인사이트를 도출하는 단계입니다. 이 단계에서는 앞서 분석한 내용을 바탕으로 AI 모델이 해당 시장에서 성공할 가능성을 평가합니다. 또한, AI 모델이 고객의 요구를 얼마나 잘 충족시키는지, 시장에서의 경쟁력을 얼마나 확보할 수 있는지를 평가합니다.
이러한 4단계 과정을 통해 AI 모델이 도입될 시장과 산업에 대한 깊이 있는 이해를 바탕으로, 성공적인 비즈니스 모델을 구축할 수 있습니다.
넷째, 도메인 데이터를 활용하라
AI 도입 시 고품질 데이터 기반을 확보하는 것이 필수적이며, 잘못된 데이터를 사용하면 AI 도구에 오류가 발생할 수 있습니다. 따라서 고품질 데이터를 확보하여 파인튜닝(Fine-tuning) 과정을 거쳐야 합니다. 파인튜닝의 경우 다음 시간에 더 자세한 콘텐츠로 다루겠습니다.
다섯째, PoC(Proof of Concept)를 출시하라
PoC란 기존 시장에 없던 신기술이나 개념을 도입하기 전 이를 검증하기 위한 과정으로, 쉽게 이야기하면 아이디어나 기술의 실행가능성을 검증하기 위한 일련의 단계입니다. 초기 투자를 최소화하기 위해 필수적인 과정이죠.
AI 모델 기반 서비스 개발 과정은 기회 탐색, 가설 수립, 검증된 가설 기반의 AI 모델 로직 설계 및 사용자 경험 설계, MVP(최소 기능 제품) 개발, 모델 배포 및 최적화, 피드백 루프의 6단계로 이루어집니다. 각 단계는 다음과 같습니다.
(1) 기회 탐색
기회 탐색은 시장에서 AI 기술을 활용할 수 있는 비즈니스 기회를 찾아내는 단계입니다. 이를 위해 고객 페르소나를 정의하고, 시장 포지셔닝을 통해 목표 시장을 명확히 설정합니다. 이 단계에서는 잠재적인 비즈니스 기회와 문제점을 식별하는 것이 중요합니다.
(2) 가설 수립
가설 수립 단계에서는 AI 모델을 통해 해결하고자 하는 문제를 명확히 정의하고, 이를 검증하기 위한 가설을 세웁니다.
(3) 검증된 가설 기반의 AI 모델 로직 설계 및 사용자 경험 설계
가설이 수립되면, 이를 바탕으로 AI 모델의 로직을 설계하고 사용자 경험(UX)을 디자인합니다. 이 단계에서는 모델이 어떻게 작동할지, 데이터가 사용된다면 어떤 데이터를 사용할지, 사용자 인터페이스는 어떻게 구성할지 등을 결정해야 합니다.
(4) MVP(최소 기능 제품) 개발
MVP 개발 단계에서는 최소 기능 제품을 제작하여 시장에 출시합니다. MVP는 기본적인 기능만을 포함하여 빠르게 테스트할 수 있는 제품으로, 초기 사용자 피드백을 통해 모델의 유효성을 검증하는 데 사용됩니다.
(5) MVP 모델 배포 및 최적화
모델 배포 단계에서는 MVP를 실제 비즈니스 환경에 배포하고, 모델의 성능을 모니터링하며 최적화합니다. 이 단계에서는 모델의 예측 정확도, 사용자 반응 등을 지속적으로 관찰하고 개선해야 할 것입니다.
마치며) AI 비즈니스 모델이라고 특별히 다르지는 않습니다.
AI 모델이라고 해서 특별히 새로운 것을 도입하는 것은 아닙니다. 본질적으로 고객의 문제를 정의하고 해결하기 위한 다양한 검증 과정을 두는 것 자체는 다르지 않습니다.
다만 AI 비즈니스 모델을 위해선 대략적으로 AI 비즈니스 모델이 무엇인지 파악하는 과정이 선행되어야 하는데요. AI와 관련하여 새롭게 등장한 개념들과 이들이 돌아가는 작동 구조를 파악해 우리 비즈니스에 어떻게 접목할지 파악하는 것이 무엇보다 중요하겠습니다.
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고석균
콘텐츠 마케터, 교육상품기획자
Profile.
現 이노핏파트너스 마케팅팀 책임컨설턴트
前 탈잉 콘텐츠 마케터
前 패스트캠퍼스 콘텐츠 마케터
Book.
<편의점에 간 멍청한 경제학자> 집필 (more)
