AI 시대의 BI
우리 조직의 데이터를 가장 효율적으로 활용하는 방법
정보 비대칭이 인류의 경쟁력
CEO는 아는데 AI는 모르는 게 100개인데 반해, 그 반대의 경우는 100억개라면 CEO의 도움을 받아 AI가 의사결정을 하는 것이 그 반대의 경우보다 더 합리적으로 보입니다.
하지만 '정보의 상대적 가치'를 고려하면 이야기가 달라집니다. 예를 들어 "우리 회사 이번 달 매출이 떨어졌는데, 어떻게 해야 하지?"라는 질문에 ChatGPT보다 우리 회사 제품, 고객, 경쟁 상황과 내부 자료(이메일, 슬랙, 보고서, 대시보드 등등)를 훤하게 꿰고 있는 CEO가 더 좋은 결정을 내릴 수 있겠지요.
CEO가 AI 보다 더 똑똑한 결정을 할 수 있는 이유가 인간 고유의 사유 능력 때문이 아니라 주어진 질문에 대한 맥락을 담고 있는 정보에 대한 접근성 차이 때문이라고 가정해 봅시다. 만약 AI가 우리 회사의 모든 정형 데이터(데이터베이스)와 비정형 데이터(텍스트)에 자유롭게 접근할 수 있다면 상황이 달라질까요?
크기에 제약이 없는 context window와 신비로운 RAG(질문과 관련된 맥락 추출) 프로세스를 장착한 두뇌를 가진 CEO의 직관을 뛰어넘는 최적의 결정을 AI가 대신할 수 있을까요?
AI가 어떤 일을 잘 해내지 못할 때 모든 정보에 대한 접근을 가진 진짜 AI는 다를거야라는 주장은 No True Scotsman이란 개념을 떠올리게 합니다. No True Scotsman은 “스코틀랜드 사람은 설탕을 넣은 죽은 절대 안 먹어.”라는 주장에 대해 누군가 “근데 내 친구는 스코틀랜드 사람인데 설탕 넣고 먹어.”라고 반박한 경우 “그건 니 친구가 진짜 스코틀랜드 사람이 아니기 때문이야.”라고 보다 엄격한 기준을 제시하며 반례를 부정하는 경우를 지칭합니다.
다음은 정보 비대칭이 사라진 세상에서, "진짜" AI가 사람을 뛰어넘는 의사결정을 할 수 있을지에 대한 이야기입니다.
좋은 의사결정 ≃ 데이터 기반 의사결정
우리는 결과가 좋으면 좋은 의사결정이라고 생각하는데 익숙합니다. 동일한 정보와 절차를 통해 의사결정을 내려 집을 샀는데, 집값이 오르면 좋은 의사결정이고, 그 반대의 경우 나쁜 의사결정이라고 생각합니다.
좋은 의사결정이었는지 여부는 대개 사후적으로만 판단할 수 있고, 그 사후적 평가조차도 본질적으로 제한적입니다. 하나의 결과만을 경험할 수 있기에, 선택하지 않은 결정이 가져왔을 결과들과 비교할 수 없습니다.
그럼에도 불구하고, 인류가 데이터를 의사결정에 활용한 역사는 증거와 사실을 근거로 삼아 우연과 불확실성의 영향을 줄여온 과정이라 할 수 있습니다.
인과적 지식 없이 통계적 사실만으로 세상을 개선할 수 있다는 믿음을 통해 사람들은 세상이 더 이상 불확실성으로 가득 찬 통제 불가능한 혼돈이 아니라 분석 가능한 질서를 가진 구조로 인식하게 되었습니다.
기업 내 데이터 기반 의사결정 역시 기업 경영과 관련된 불확실성을 줄이고 운영을 최적화하려는 시도입니다. 다만, 완벽한 데이터와 정보에 접근하는 것이 불가능하니 사람의 판단력의 개입을 어느 정도 인정하고 있는 것이 현실입니다. (이는 데이터 가치에 의문을 제기하게 되는 빌미가 되기도 합니다.)
데이터의 한계와 데이터 분석의 한계
데이터 기반 의사결정의 한계를 데이터의 한계와 데이터 분석의 한계로 나누어 생각해 봅시다.
BI와 기존 AI 데이터 분석 도구의 한계를 넘는 방법 확인하기 : [원문 링크]
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