[전환Ops/AX] AI활용을 지탱하는 3계층 구조

2장 최신기술 트렌드와 경영 전략

왜 '구조'로 바라볼 필요가 있는가?

이전에 설명한 'AI 효과 극대화 4가지 활용'의 기준으로 보면, AI 활용의 성과를 최대화하기 위해서는 AI를 그냥 하나의 기술 도구로 보거나 개별 기능으로 취급하는 수준을 넘어서, 서로 맞물리며 작동하는 하나의 '구조(structure)'로 이해하는 경영적 관점이 필수적이다.

'구조'로서 이해하기 시작하면,

투자해야 할 핵심 영역이 어디인지

조직 내에서 병목이 어디서 발생하는지

어떤 부분이 성과를 결정하는지

이런 것들을 명확하게 파악할 수 있다.

그래서 이 강좌에서는 AI 활용을 "좋은 요리를 만드는 과정"에 비유해 설명한다. 이 비유를 통해 우리가 흔히 놓치기 쉬운 중요한 포인트가 훨씬 명확해진다. 이 'AI 요리 모델'은 다음 3계층(레이어)로 구성된다.

① 식재료 기반 (데이터 기반)

② 조리 과정 (모델 기반)

③ 배달 및 제공 (실행 기반)

가장 중요한 것은,

요리가 "완성된 접시를 내놓고 긑나는 것"이 아니라,

"먹어본 고객의 피드백(맛, 간, 양, 기대치 등)"이 다시 조리 과정으로 되돌아와,

다음 요리에 반영되는 순환 구조(피드백 루프)를 갖는다는 점이다.

AI 활용도 정확히 동일하다.

즉,

실행된 결과에 대한 피드백이

모델 개선과

데이터 정비

운영 체계의 업그레이드로 이어지며

이를 반복할수록 AI 요리의 전체적인 '완성도와 가치'가 점점 올라간다.

이 구조를 이해하면 AI 프로젝트는 더 이상 "한번 만들고 끝나는 PoC"가 아니라, 지속적으로 개선되고 성능이 높아지는 생산 체계가 된다.

또한, 이 구조는 전통적인 IT 업계에서 널리 사용되는 원리,

"GIGO(Garbage In, Garbage Out)"은 "잘못된 입력은 반드시 잘못된 출력으로 이어진다"라는 뜻으로 IBM 엔지니어 George Fuechse가 1958년도에 사용한 이후 지금까지 AI와 데이터 과학 분야에서 "데이터의 품질이 시스템 성능을 좌우한다"라는 원리를 대표하는 개념으로 자리잡았고 지금 설명하는 내용과도 일치한다.

좋은 데이터를 기반으로 해야 좋은 모델이 만들어지고, 좋은 모델이 있어야 좋은 서비스 품질이 나오는, 명확한 인과적 구조를 설명하는 개념이라고 볼 수 있다.

3계층의 역할과 경영자의 책무

지금까지 설명한 이 'AI요리'를 구성하는 3계층이 각각 어떤 역할을 맡고 있으며, 경영자는 어떤 시각으로 무엇을 판단해야 하는지를 구체적으로 살펴봅시다.

3계층은 서로 고립된 기능이 아니라 긴밀하게 연결되어 있고, 그 연결 구조가 바로 AI활용의 가치 전체를 좌우하는 핵심 포인트이다.

① 데이터 기반 (식재료 및 준비단계)