AI 프로젝트를 성공시키는 비결

최근 AI 프로젝트를 진행하면서 느낀 점들이 있다. HBS의 교수님이 언급한 것처럼 AI 프로젝트의 약 80%가 실패한다고 한다. 이러한 높은 실패율에도 불구하고 많은 기업들이 앞다투어 AI에 투자하고 있는 현실이다. 나 역시 몇 번의 실패와 성공을 경험하면서 깨달은 점들을 나누고자 한다.

AI 프로젝트가 기존 IT 프로젝트와 다른 가장 큰 차이점은 '확률적인 특성'이다. IT 프로젝트는 동일한 입력에 항상 같은 출력을 내놓지만, AI는 같은 입력에도 다른 결과를 보여준다. 이런 불확실성이 프로젝트를 더 복잡하게 만든다. 내가 겪은 경험도 비슷했다. 기술적으로는 완벽했지만 사용자들이 이용하지 않는 AI 툴을 개발한 적이 있었다. 기술만 좋다고 해서 성공하는 것이 아니라는 교훈을 얻었다.

AI 프로젝트를 성공시키기 위해 내가 중요하게 생각하는 원칙들은 다음과 같다:

1. 올바른 프로젝트 선정이 중요하다. 가장 흔한 실수는 최신 기술에 집착하여 비즈니스 가치와 무관한 프로젝트를 선택하는 것이다. AI 팀이 비즈니스 전략을 이해하지 못하면 이런 실패가 발생한다. 기술보다 비즈니스 임팩트를 먼저 생각해야 한다.

2. 신뢰를 처음부터 구축해야 한다. AI 알고리즘 자체의 신뢰성도 중요하지만, 그 알고리즘을 만드는 사람들에 대한 신뢰가 더 중요할 때가 많다. 최종 사용자가 누구인지 초기에 파악하고, 그들을 개발 과정에 참여시켜야 한다. 내부 직원용 AI와 고객용 AI는 접근 방식이 다르다.

3. 충분한 실험과 반복이 필요하다. LinkedIn의 한 연구에 따르면 실험을 통해 비즈니스 지표를 20% 개선할 수 있다고 한다. 실험적인 버전을 안전하게 테스트할 수 있는 인프라를 구축하는 것이 중요하다. 알파 테스터나 베타 테스터 풀을 만들어 새로운 기능을 먼저 시험해보는 방법도 좋다.

4. 명확한 가설 검증이 필요하다. 한 예로 Etsy가 무한 스크롤 기능을 개발했다가 효과가 없었던 사례가 있다. 나중에 알고 보니 그들은 두 가지 가설(더 많은 결과를 한 페이지에 보여주는 것과 결과를 더 빨리 보여주는 것)을 동시에 테스트하고 있었다. 이런 가설을 분리해서 테스트했다면 개발에 6개월을 소모하지 않았을 것이다.

5. 지속적인 모니터링과 감사가 필요하다. AI는 독립적으로 존재하지 않고 전체 생태계의 일부로 작동한다. LinkedIn의 '알 수도 있는 사람' 알고리즘이 장기적으로 사용자들의 구직 활동에 영향을 미친다는 연구 결과가 좋은 예다. 우리가 의도하지 않은 결과가 발생할 수 있으므로 지속적인 모니터링과 감사가 필요하다.

많은 기업들이 AI에 투자하지만 실패를 경험하는 이유는 단순히 기술적인 문제가 아니라 이러한 전체적인 접근 방식의 부재 때문이다. 내 경험상 AI 프로젝트는 다른 어떤 프로젝트보다 어렵지만, 제대로 접근하면 그 가치는 엄청나다.

앞으로도 AI 프로젝트를 진행하면서 이런 원칙들을 적용해볼 예정이다. 기술보다는 가치에, 개발보다는 사용자에, 단기적 지표보다는 장기적 영향에 초점을 맞춘다면 80%의 실패율을 넘어설 수 있지 않을까? 오늘도 AI 프로젝트를 성공시키기 위한 고민을 이어간다. :)